MYSQL批量插入数据库实现语句性能分析 假定我们的表结构如下 代码如下   CREATE TABLE example (example_id INT NOT NULL,name VARCHAR( 50 ) NOT NULL,value VARCHAR( 50 ) NOT NULL,other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL) 通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写: 代码如下   INSERT INTO example(example_id, name, valu

MySQL批量写入语法是: INSERT INTO table (field1,field2,field3) VALUES (“a”,”b”,”c”), (“a1”,”b1”,”c1”),(“a2”,”b2”,”c2”);

案例描述: 通过iostat发现存储的写性能长期维持在10MB左右,而且因为写性能差已经导致数据库性能变差: 两个小时以后,iostat发现系统的写性能已经能够到100MB以上,数据库性能也恢复正常. 也就是说,在对系统.数据库监控中,出现了性能波谷,存储写入性能严重抖动,为什么? 一.原理过程 由上原理图,进行过程解析: 1.事务提交,修改buffer_pool中的数据形成脏页,并且同时生成redo日志,将日志写入磁盘redo log中: 2.事务提交成功: 假设,有三组redo log文件,

场景: 批量往mysql replace写入数据时,报错. 解决方法: 1.增大mysql 数据库配置中 max_allowed_packet 的值 max_allowed_packet = 1G (默认是1M,最大只能为1G) 2.检查自己代码中 mysql 连接函数中设置的查询超时参数 :MYSQL_OPT_READ_TIMEOUT,可以设置大一点 查询超时时间为 optvalue 的 3 倍.也就是10*3=30s. 如果设置了MYSQL_OPT_RECONNECT(),那么mysql_q

前言 今天在网上看到一篇文章(后文中的文章指的就是它) https://www.jianshu.com/p/cce617be9f9e 发现了一种有关于mybatis批量插入的新方法,而且看了文章发现我原来的方法好像有点问题,但是由于文章中使用的环境是sqlserver而我经常使用的是mysql所以还是需要亲自来试试. 环境说明 项目使用springboot mybatis 数据库mysql5.7 使用本地mysql所以网络可以忽略不计 插入对象完全相同,只有id自增 表结构如下: CREATE

1.采用公认的MYSQL最快批量提交办法 public void index() throws UnsupportedEncodingException, Exception { //1000个一提交 int COMMIT_SIZE=25000; //一共多少个 int COUNT=100000; long a=System.currentTimeMillis(); Connection conn= null; try { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver

背景   平台目前的分析任务主要以Hive为主,分析后的结果存储在HDFS,用户通过REST API或者Rsync的方式获取分析结果,这样的方式带来以下几个问题:   (1)任务执行结束时间未知,用户必须自行编写代码不断地通过REST API请求分析结果,直至获取到分析结果为止,其中还需要处理分析结果过大,转而通过Rsync方式获取:   (2)受限于Hive SQL的表达能力,用户的计算逻辑无法完全表述,获取分析结果后需要再计算,然后入库:   (3)基于(1).(2)的原因,用户编写大量复杂

这篇文章主要介绍了python测试mysql写入性能完整实例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文主要研究的是python测试mysql写入性能,分享了一则完整代码,具体介绍如下. 测试环境: (1) 阿里云服务器centos 6.5 (2) 2G内存 (3) 普通硬盘 (4) mysql 5.1.73 数据库存储引擎为 InnoDB (5) python 2.7 (6) 客户端模块 mysql.connector 测试方法: (1) 普通写入 (2) 批量写入 (3) 事务加批量写入

原文:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzY4NTQwMA==&mid=403182899&idx=1&sn=74edf28b0bd29f78f91d02785f34bdeb&scene=23&srcid=0321RBoPB5dOfm3vEQnACMLE#rd MySQL批量SQL插入各种性能优化 对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能

这篇文章主要介绍了php从memcache读取数据再批量写入mysql的方法,可利用memcache缓解服务器读写压力,并实现数据库数据的写入操作,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下. 用 Memcache 可以缓解 php和数据库压力下面代码是解决高负载下数据库写入瓶颈问题,遇到最实用的:写入ip pv uv的时候,用户达到每分钟几万访问量,要记录这些数据,实时写入数据库必定奔溃. 用以下技术就能解决,还有如用户注册,同一时间断内,大量用户注册,可以缓存后一次性写入到数据库,代码如下  

问题分析 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一.设计数据库表和存储 考虑到log系统对数据库的性能更多一些,稳定性和安全性没有那么高,存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive.如果确实有update需求

@ 目录 MySQL性能优化 MySQL性能优化简述 使用 SHOW STATUS 命令 使用慢查询日志 MySQL 查询分析器 EXPLAIN DESCRIBE 索引对查询速度的影响 MySQL优化数据库结构 分解表 增加中间表 增加冗余字段 MySQL优化插入数据速度 MyISAM 引擎表优化方法 禁用索引 禁用唯一性检查 使用批量插入 InnoDB 引擎表优化方法 禁用索引&禁用唯一性检查 禁用外键检查 禁止自动提交 优化MySQL服务器 优化服务器硬件 优化MySQL参数 查看性能参数的

批量更新 mysql更新语句很简单,更新一条数据的某个字段,一般这样写: 代码如下: UPDATE mytable SET myfield = 'value' WHERE other_field = 'other_value'; 如果更新同一字段为同一个值,mysql也很简单,修改下where即可: 代码如下:  UPDATE mytable SET myfield = 'value' WHERE other_field in ('other_values');  这里注意 ‘other_val

Microsoft SQL Server 提供一个称为 bcp 的流行的命令提示符实用工具,用于将数据从一个表移动到另一个表(表既可以在同一个服务器上,也可以在不同服务器上).SqlBulkCopy 类允许编写提供类似功能的托管代码解决方案.还有其他将数据加载到 SQL Server 表的方法(例如 INSERT 语句),但相比之下SqlBulkCopy 提供明显的性能优势. 使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据.但是,数据源不限于 SQL Server:可以

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

bs_user 表,我们叫他 bu表, 字段user_id,len_id, think_wellUser 表,我们简称为tw表,中的user_id ,len_id 其中tw表的user_id 是bu表user_id的子集.bu表的len_id有乱码,tw表len_id没有乱码, 需求是将bu乱码的len_id,更新 采用如下sql语句, update bs_user,think_wellUserset bs_user.len_id=think_wellUser.len_idwhere bs_us

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一:设计数据库

MySQL数据库的性能的影响分析及其优化 MySQL数据库的性能的影响 一. 服务器的硬件的限制 二. 服务器所使用的操作系统 三. 服务器的所配置的参数设置不同 四. 数据库存储引擎的选择 五. 数据库的参数配置的不同 六. (重点)数据库的结构的设计和SQL语句 1). 服务器的配置和设置(cpu和可用的内存的大小) 1.网络和I/O资源 2.cpu的主频和核心的数量的选择 (对于密集型的应用应该优先考虑主频高的cpu) (对于并发量大的应用优先考虑的多核的cpu) 3.磁盘的配置和选择 (

作者: 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2013-10-02 我要评论 在mysql中批量更新我们可能使用update,replace into来操作,下面小编来给各位同学详细介绍mysql 批量更新与性能吧 批量更新 mysql更新语句很简单,更新一条数据的某个字段,一般这样写: 复制代码 代码如下: UPDATE mytable SET myfield = 'value' WHERE other_field = 'other_value'; 如果更新同一字段为同一个值,mysql也很

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

 转载自:http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1063134/   innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog 两个参数是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数.本文从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响.   一 参数意义 innodb_flush_log_at_trx_commit 如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0,