当我们使用ES批量插入数据的时候,一般会这样写代码: from elasticsearch import Elasticsearch,helpers es =Elasticsearch(hosts=[{'host':'localhost','port':9200}]) def gendata(): mywords =['foo','bar','baz'] for word in mywords: yield {"_index":"mywords","_ty
SQLBulkCopy是继承SQLClient空间下的一个特殊类,它可以帮助我们以映射的方式把DataTable和DataReader数据大批量导入到数据库对应表中 public void Inert2DBBySqlBulkCopy(DataTable data, string tableName) { BaseDao basdd = new BaseDao(); using (SqlConnection conn = new SqlConnection(basdd.SqlNormMap.Dat
MySQL使用load data local infile 从文件中导入数据比insert语句要快,MySQL文档上说要快20倍左右.但是这个方法有个缺点,就是导入数据之前,必须要有文件,也就是说从文件中导入.这样就需要去写文件,以及文件删除等维护.某些情况下,比如数据源并发的话,还会出现写文件并发问题,很难处理.那么有没有什么办法,可以达到同样的效率,直接从内存(IO流中)中导入数据,而不需要写文件呢?前段时间,去MySQL社区的时候发现了这样一个方法:setLocalInfileInputS
本文原创,转载请标明出处 BCP 工具的使用 The bulk copy program utility (bcp) bulk copies data between an instance of Microsoft SQL Server and a data file in a user-specified format. The bcp utility can be used to import large numbers of new rows into SQL Server tables
MySQL大批量插入数据 1. 对于Myisam类型的表,可以通过以下方式快速的导入大量的数据. ALTER TABLE tblname DISABLE KEYS; loading the data ALTER TABLE tblname ENABLE KEYS; 这两个命令用来打开或者关闭Myisam表非唯一索引的更新.在导入大量的数据到一 个非空的Myisam表时,通过设置这两个命令,可以提高导入的效率.对于导入大量 数据到一个空的Myisam表,默认就是先导入数据然后才
今天使用insert操作向tidb中插入数据,发现正在导入的过程中出现如下错误: mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. ERROR (HY000): Can't connect to MySQL server on '127.0.0.1' (111) 也就是说客户端不能连接mysql服务器端.有的人会想到可能是mysql客户端连接至服务器端超时导致的: mysql> sho