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对于数据量较大的插入操作可采用此种方法操作,注意: limit减少内存占用,如果数据量较大一次性全部加载到内存中,对PGA来说压力太大,可采用limit的方法一次加载一定数量的数据,建议值通常为1000.使用limit时注意,循环的时候如果用while cursor_name%found loop,对于最后一次fetch的数据量不足设定值1000,%found条件就会不成立.示例使用v_oid_lst.count > 0作为判断条件. 在写plsql代码块,定义数值变量时,建议采用pls_int

生产上要修改某个产品的产品代号, 而我们系统是以产品为中心的, 牵一发而动全身, 涉及表几乎覆盖全部, 有些表数据量是相当大的, 达到千万, 亿级别. 单纯的维护产品代号的 SQL 是不难的, 但是性能是最大的问题, 最后采用了 rowid+forall分批更新策略. 细节涉及: 游标(rowid) dbms_sql.Urowid_Table (异常声明;) fetch v_rowid_cursor bulk collect into v_rowid_table limit v_once_com

1. 写在前面的话 一直没有写博客的习惯,感觉太浪费时间,没有那么多精力,其实仔细一想,写博客是一种习惯,也是一种心境,同时也是对自己所掌握的知识结构的一个梳理过程,对自己知识体系的一个巩固,同时也是对自己所掌握的技能融会贯通灵活运用的体现,所以接下来打算利用一些业余时间写写博客,博客中某些观点和见解纯属个人经验和见解,可能不对,或者不够准确,还请大家多多指导,如果您能指出我不对的地方我一定非常感谢您,我会不断改进.不断向您请教学习. 2. 切入正题 EF全称Entity Framework,大

PostgreSQL是世界上最先进的开源数据库,9.6最新版本由PostgreSQL全球开发者今天发布. 此版本将允许用户纵向扩展(scale-up)和横向扩展(scale-out)来提高数据库的查询性能. 新功能包括并行查询.同步复制改进.短语搜索. 性能和易用性方面的改进,并提供了其他许多方面的功能. 纵向扩展的并行查询 9.6版本现支持一些并行查询操作,因而能够利用服务器上的几个或所有的CPU内核来进行运算,这样返回查询结果更快. 此版本的并行功能包括并行顺序表扫描.聚合和联接.根据详细信

HQL查询: Criteria查询对查询条件进行了面向对象封装,符合编程人员的思维方式,不过HQL(Hibernate Query Lanaguage)查询提供了更加丰富的和灵活的查询特性,因此 Hibernate将HQL查询方式立为官方推荐的标准查询方式,HQL查询在涵盖Criteria查询的所有功能的前提下,提供了类似标准SQL语句的查询方式,同时也提供了更 加面向对象的封装.完整的HQL语句形势如下: Select/update/delete-- from -- where -- grou

redis 127.0.0.1:6379> SCRIPT LOAD "local list=redis.call('KEYS', KEYS[1] .. '*') return (table.getn(list))""fdece9fbf98e91fe138eb2fcc5a6f0fbd24c90f9"redis 127.0.0.1:6379> EVALSHA fdece9fbf98e91fe138eb2fcc5a6f0fbd24c90f9 1 BILL_AC

自用类库整理之SqlHelper和MySqlHelper 自用的SQLHelper和MySqlHelper,除一些通用方法外,封装了一些很实用的批量操作方法,简单介绍下 SqlHelper ExecuteEmptyDataTable获取空表结构,主要用于需要构造DataTable进行大批量数据插入时使用 BulkInsert大批量数据插入,使用SqlBulkCopy进行大批量数据导入,仅提供了DataTable方式,需要DataReader的请自行重载 BatchDelete.BatchUpda

IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库.决策支持分析.数据分析/挖掘等查询分析密集型应用而设计的关系型数据库.IQ的架构与大多数关系型数据库不同,它特别的设计用以支持大量并发用户的即席查询.统计分析.其设计目标首先考虑查询性能,其次是完成批量数据更新的速度.而传统关系型数据库引擎的设计侧重考虑在线的事务处理. IQ数据库采用列存储数据,而不是按行,它的每张表是一组相互独立的页链的集合,每一页链存储表中的一列.所以有50 列的表将有50 条相互独立的页链,每一列都有一条页链与之对应,而不是象其

在数据流任务组件中,OLEDB 命令转换组件对输入的每行数据调用TSQL,该组件能够把输入的数据作为参数,因此,该转换组件主要用于运行参数化的查询. 命令转换组件的配置十分简单,只有三个可编辑属性,位于Custom Properties下,如图: SqlCommand 属性:要执行的SQL命令,使用 ? 代表引用一个参数,每一个参数都是一个外部列,参数的值来源于上游组件的输入. 组件的转换是逐行进行的,组件的输入分为:输入列和外部列,输入列是上游组件输入的数据流,而外部列是SQL命令使用的参数.

方法一(利用adoconnection.exe(sqlstate)): adoconnection1.begintrans;//开始事务try adoconnection1.execute(sqlstr1); adoconnection1.execute(sqlstr2); ... adoconnection1.execute(sqlstrN); adoconnection1.commitrans;//提交事务 showmessage('操作成功');except adoconnection1.

1.引入依赖 <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>${elasticsearch.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.c

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最近在做实时数仓,需要兼顾离线和实时两种查询方式,大致的方案是数据通过binlog抽取,经Phoenix插入,hive映射hbase表:Phoenix创建索引,实时查询Phoenix:离线查询hive.(这个方案后面再写博客单独介绍) 但这都不是重点,重点是为了避免或者技术上100%解决binlog抽取不丢数,只能采取增量补数的方案了.也就是每小时增量抽取MySQL数据,通过hive映射Phoenix的方式,把这部分数据补充到Phoenix. 如何避免增量数据插入和Phoenix插入的相互覆盖问

数据更新操作,对单条记录,可以使用save或者是update两种方式. save() 默认保存后会看到sql语句中更新了所有字段,而save的值是之前获取时候的字段值,是缓存下来的,并不一定最新,可能中途其他地方被更新过(在Django工程下的settings.py下将log设置为DEBUG,即可查看save和update分别执行了哪些SQL语句) UPDATE pxb_sx2_test SET user_id = 335, catalog_id = 12558, level_id = 4, l

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项目用的ORM框架是用springdatajpa来做的,有些批量数据操作的话,用这个效率太低,所以用mybatis自己写sql优化一下. 一般情况,我们肯定是先查询,有就修改,没有就添加,这样的话,单个操作还好,如果是大量数据的话,每次都需要先查后改(如果用springdatajpa的话,添加之前还得查一遍),太消耗资源了. 那么mysql有没有解决的办法呢?当然是有的,我查了一些资料,有两种办法,一种是使用使用replace into ,还有一种是on duplicate key update