MySQL大量数据插入各种方法性能分析与比较

不管是日常业务数据处理中，还是数据库的导入导出，都可能遇到需要处理大量数据的插入。插入的方式和数据库引擎都会对插入速度造成影响，这篇文章旨在从理论和实践上对各种方法进行分析和比较，方便以后应用中插入方法的选择。 插入分析 MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成，其中的数字表示大约比例： 连接：（3）发送查询给服务器：（2）分析查询：（2）插入记录：（1x记录大小）插入索引：

mysql批量insert数据的几种方法的效率比较

最近做shopsping爬虫优化时，得出几点关于批量insert数据及各自的效率的心得 语言:java 效率衡量参数:多次执行，比较各自的执行时间 测试数据量:1W条 mysql驱动版本：5.1.24 下面是代码，其中有共用的一个获取链接的函数 public class CreatConnection { // private static String url = "jdbc:

单个update与多个update的效率区别

这段时间项目里遇到有这样一个rake，所以就把它分享了。 valid_hotels_ids = [1, 2, 3, ...] 这是一个需要update的hotel表的id数组。 法一：逐一update [code="ruby"] valid_hotels_ids.each do |id| Hotel.update(id, "status = 'VALID'"...

JDBC单条插入和批量插入效率分析

JDBC单条插入和批量插入效率分析 背景：最近做的一个需求是需要大量插入数据到oracle，且此oracle不是项目所用的数据库，由于数据量比较大，故打算采用数据库连接池+JDBC批量插入来处理。 做完此需求后，对数据库的单条插入和批量插入有点兴趣，故写了个小程序来测试一下单条插入和批量插入的效率如何。 测试环境：Windows10、MySQL 5.5.43、JDK 1.7 测试代

mysql 批量插入与单条插入 的效率比较

sql中的单条出入与批量插入效率比较

java 依次单条数据 写入数据库 500万条

不多说废话，数据库采用SQLServer 2008 数据库名TestDB  字段 P17173_Name nvarchar(50) P17173_MD5Key nvarchar(50) P17173_SecurityEmail nvarchar(100) P17173_ICPassCard nvarchar(50) 从一个超级大的txt中读取数据写入到DB中。秒懂

三种批量删除PLSQL写法效率的比对

我们有一个重要的旧系统，最近夜维出现了一些问题，夜间执行5小时未完成，为了不影响业务，只能早上高峰期之前，DBA手工kill夜维进程。这一个夜维程序采用了PLSQL写的存储过程，通过数据库job定时启动执行。存储过程我很少使用，借着这次机会，补习了下，这个存储过程中的逻辑比较简单，依次删除若干张业务表，每张表删除的逻辑相同，为了便于说明，模拟了下删除一张表的逻辑，示例如下， TBL_CUSS表三个

大量数据下不同数据结构查询效率的差异及原因猜测

欢迎指正，转载注明出处。大胡子_biu测试0 批量插入和逐条插入批量插入10万条数据大约是1.162秒，逐条插入大约是86秒测试1 自增id和uuid表A结构如下表a表B结构如下表b表A主键为自增长整数，parentid为十位重复数字。表B的uuid和parentid由mysqluuid()函数获得。两个表的name字段值相同，nowtime值相同。累计插入数据150W条。以下为两个表count(...

单条commit与多条commit对系统产生的IOPS影响的探讨

单条COMMIT和多条COMMIT，对系统产生的IOPS有什么影响，有多大影响，为什么？

Spark大数据常见错误分享总结（来自苏宁）

Spark trouble shooting 经验分享 错误总结

第22课：Spark性能调优之使用更高性能算子及其源码剖析

第22课：Spark性能调优之使用更高性能算子及其源码剖析Spark性能调优之使用更高性能算子的重要性在于同样的情况下，如果使用更高性能的算子，从算子级别给我们带来更高的效率。Spark现在主推的是DataSet这个API接口，越来越多的算子可以基于DataSet去做，DataSet基于天然自带的优化引擎，理论上讲比RDD的性能更高，DataSet弱点是无法自定义很多功能。平时使用来讲，使用的最基

Spark性能调优之广播大变量

    本篇blog讲述在实际spark项目中可能需要注意的一个性能调优的一个点，就是broadcast大变量。    默认的在spark作业中，task执行的算子中，使用了外部的变量，每个task都会获取一份变量的副本，有什么缺点呢？<br>map，本身是不小，存放数据的一个单位是Entry，还有可能会用链表的格式的来存放Entry链条。所以map是比较消耗内存的数据格式。比如，ma...

sqlite插入数据效率提升解决方案

sqlite 插入数据很慢的原因：sqlite在没有显式使用事务的时候会为每条insert都使用事务操作，而sqlite数据库是以文件的形式存在磁盘中，就相当于每次访问时都要打开一次文件，如果对数据进行大量的操作，时间都耗费在I/O操作上，所以很慢。

spark批量读取大量小文件的办法

在实际工程中，经常会遇到要一起读取众多小文件的办法。本来正常情况下是进行文件夹的遍历。 幸运的是，spark原生是支持这种功能的。它可以批量地读取众多的文件，也可以按照一定的方式进行过滤。 命令十分简单。如下： sc.textfile("/dir/*.txt") 其中DIR就是路径，而＊.txt则是对某种类型的文件进行过滤。 通过这种方式，可以直接实现对众

工作随笔—Elasticsearch大量数据提交优化

问题：当有大量数据提交到Elasticsearch时，怎么优化处理效率？ 回答： 批量提交 当有大量数据提交的时候，建议采用批量提交。 比如在做 ELK 过程中 ，Logstash indexer 提交数据到 Elasticsearch 中 ，batch size 就可以作为一个优化功能点。但是优化 size 大小需要根据文档大小和服务器性能而定。 像 Logstash 中提交文档大小超...

StringBuilder的append()效率比String的+运算符效率高太多

public static void main(String[] args) { // TODO 自动生成的方法存根 String str = ""; StringBuffer sb = new StringBuffer(); long start = 0L; long end = 0L; start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i

RocketMQ大数据畅想

刚刚过去的双十一，阿里自主研发的消息中间件RocketMQ，充分展现了它的低延迟特性，大部分消息请求落在2ms内，慢请求也都落在20ms内，这无疑给追求快速响应的在线交易系统（OLTP）带去了福音。 也是在今年11月份，RocketMQ进入Apache孵化。这款最初设计来为淘宝交易系统异步解耦、削峰填谷的消息中间件，开始走出国门，为世界上的用户提供服务。自然地，RocketMQ将来不仅仅只服务于

Spark项目实战-实际项目中常见的优化点-使用foreachPartition优化写数据库性能

首先，我们看一下foreach的写原理： 1、foreach的性能缺陷在哪里？ （1）首先对于每条数据都要单独去调用一次function，task为每个数据都要去执行一次function函数。 如果100万条数据（一个partition），调用100万次，性能比较差。 （2）另外一个非常非常重要的一点，如果每个数据你都去创建一个数据库连接的话，那么你就得创建100万次数据库连接。我们都...

mysql 数据量大时插入和查询性能

现在mysql中有数据33.8w的数据，然后做查询和更新或插入操作，速度很慢，基本100条数据就要1.68s。好慢啊，我要测试一下，到底慢在哪？能不能提高点速度？ 参考一篇博文：http://blog.csdn.net/clh604/article/details/19608869#0-tsina-1-37035-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1。现在是2015.

spark thriftserver进程fullgc导致卡死和计算getsplit时间很长问题

背景 参考饿了么经验：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28574213 饿了么经验中谈到：“hive.exec.orc.split.strategy为ETL”，但是这样可能导致spark thriftserver的内存压力很大，面对大作业会导致full gc从而进程卡死或退出。 原因 先看看split的strategy类别，它有BI，ETL和HYBRID三种，...

innerjoin 和 exists的执行效率区别

今天在实现业务时发现经常使用exists语句竟然执行效率低下根本不出结果，反而innerjoin可以瞬间得到结果。后来发现是因为exsits需要从40万的数据集中去匹配200条数据是非常消耗资源的。 总结： 首先要确定数据分布情况，高命中的情况下使用exists的效率要比innerjoin的高，低命中率的情况下还是使用innerjoin的效率高。 如果在不清楚数据分布情况的情况下，直接用inner...

Spark SQL 大数据处理

InfoQ 上有学者对 Spark 的大数据处理，做了一些归纳演讲 我尝试着对这些演讲做翻译，加入了一些自己的理解和实验 理解是我自己的，有可能是错误的，实验是为了证明自己的理解是正确的 Big Data Processing with Apache Spark - Part 2 : Spark SQL https://www.infoq.com/articles/apache-spark...

基于spark SQL之上的检索与排序对比性能测试

关于spark的性能，基于YDB的对比，做了一个测试，保留备用。 一、YDB与spark sql在排序上的性能对比测试 在排序上，YDB具有绝对优势，无论是全表，还是基于任意条件组合过滤，基本秒杀spark默认的格式。

数据库优化及提高大量数据的查询效率

对数据库优化的初级理解

Spark性能调优之——在实际项目中广播大变量

Spark Application Driver 进程，其实就是我们写的Spark作业，打成jar运行起来的进程。比如一个1M的map（随机抽取的map） ，创建1000个副本，网络传输！分到1000个机器上，则占用了1G内存。不必要的网络消耗，和内存消耗。如果你是从哪个表里面读取了一些维度数据，比方说，所有商品的品类的信息，在某个算子函数中使用到100M。1000个task 。100G的数据，网络

Spark处理百亿规模数据优化实战

本优化是生产环境下用Spark处理百亿规模数据的一些优化实战，并成功将程序的速度提升一倍（涉及到敏感信息本文在2018-07-04号将其删除，阅读上可能显得不完整）下面介绍一些基本的优化手段 本文于2017-07-16号书写 Spark任务优化 本节主要从内存调优、高性能算子、数据结构优化、广播大变量和小表调优、动态并行度调优、Spark文件切分策略调优来介绍Spark处理大规模数据的一...

基于spark的朴素贝叶斯分类器

根据TDA里面的情感分析实现的基于spark的朴素贝叶斯分类器 import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ import org.apache.spark.rdd._ import scala.util.parsing.json._ import java.util.StringT

大数据利用hive on spark程序操作hive

hive on spark 作者：小涛 Hive是数据创库，他是处理有结构化的数据，当数据没有结构化时hive就无法导入数据，而它也是远行在mr程序之上的基于磁盘计算，然而我们今天来让hive远行在spark上，基于内存计算，在基于内存来让hive远行在内存上这样就比以前的快个几十倍，现在...

【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL

几点总结： 1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation，类似于RDD的action，会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法 2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数（是一个RDD[T]=>Unit的函数类型)，这样，当foreachRDD方法在每个Worker上执行...

Spark性能优化——内存的消耗

一、内存消耗在什么地方 1、每个Java对象，都有一个对象头，会占用16个字节，主要是包括了一些对象的元信息，比如指向它的类的指针。如果一个对象本身很小，比如就包括了一个int类型的field，那么它的对象头实际上比对象自己还要大。 2、Java的String对象，会比它内部的原始数据，要多出40个字节。因为它内部使用char数组来保存内部的字符序列的，并且还得保存诸如数组长度之类

调试经验——Oracle大批量更新数据操作需要使用COMMIT语句(Use commit statement after updating database)

今天，发现对Oracle进行更新操作时，有必要加上Commit语句，否则，会出现以下错误(准确的Oracle error id没记下来)：1. 报错：数据被block了2. 报错：资源耗尽总之，因为更新数据的SQL语句块比较多（70段语句），至少要在中途加上两三个commit语句，从而防止上述两个错误。------------------------------------------------...

Spark与大数据处理常用操作

初始化RDD RDD的transform 1 Spark可以分为1个driver(笔记本电脑或者集群网关机器上)和若干个executor(在各个节点上)，通过SparkContext(简称sc)连接Spark集群、创建RDD,简单可以认为SparkContext是Spark程序的根本。 Driver会把计算任务分成一系列小的task，然后送到executor执行。e...

Spark在任何情况下均比MapReduce高效吗？

答案是否定的。

利用Spark把数据写进mysql数据库时候遇到的问题

写入数据库的方式是：df2.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(url,"student",properties)impossible to write to binary log since BINLOG_FORMAT = STATEMENT这是因为，mysql默认的binlog_format是STATEMENT。从 MySQL 5.1.12 开始，可以用以下三种模...

快速删除oracle中重复数据,效率高于直接删除数倍.

一般去重的SQL语句去重是这样写delete from 表名 a where a.rowid != ( select max(b.rowid) from 表名 b where a.字段1 = b.字段1 and a.字段2 = b.字段2 ),然而这样的效率很低,最近公司项目因为大量测试产生了大量的垃圾数据,总数据量为10w垃圾数据为1.5w,以这种SQL执行时会直接卡死数据库造成停止响应的后果.所

spark实现hbase多线程批量读取

pom文件 <!--*************************************************************************--> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> &amp

大数据:Spark性能优化指南 高级篇

大数据:Spark性能优化指南 高级篇 热点网2016-05-16 15:06:55阅读(163)评论(0) 声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。举报 　　前言 　　继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调

局域网高效实现大数据的可靠，无错传输

大数据可靠传输效率一直是一个问题，使用tcp实现可靠传输效率太低不能被采用。我尝试封装udp来实现高效可靠大数据传输。我查看过enet和rdt的利用udp实现的封装，在网络环境不好的情况下基本不能使用，比tcp还要慢，内部实现机制出现了问题。我有一个思想实现封装，供大家参考和测试，源代码我也会完善封装。 服务端：数据map(序列号，数据对象（数据，是否确认收到标记）)列表一个容纳发送的数据（带有...

使用FMDB事务批量更新数据库速度问题

通常一次 sqlite3_exec 就是一次事务，假如你要对数据库中的Stutent表插入新数据，那么该事务的具体过程是：开始新事物->插入数据->提交事务，那么当我们要往该表内插入500条数据，如果按常规操作处理就要执行500次“开始新事物->插入数据->提交事务”的过程。

【深度学习】③--神经网络细节与训练注意点

要么关注我好了~1. 权重的初始化1.1 fine-tuning神经网络的训练的有两种方式，第一种是自己从头到尾训练一遍；第二种是使用别人训练好的模型，然后根据自己的实际需求做改动与调整。后者我们叫做fine-tuning.在model zoo有大量训练好的模型（不知道的可以百度一下model zoo)fine-tuning相当于站在巨人的肩膀上，使用别人已经训练好了的优秀的模型去实现自己的需求。

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