这是后端的代码(mysql)
replace INTO bis_device_station_status("station_id", "online_status", "dbm")
VALUES
<foreach collection="list" item="item" separator=",">
(#{item.station_id},#{item.online_status},#{item.dbm})
</foreach>
这是我修改的代码(人大金仓)
MERGE INTO bis_device_station_status b
USING (SELECT #{item.station_id} AS station_id, #{item.online_status} AS online_status, #{item.dbm} AS dbm FROM dual) s
ON (b.station_id = s.station_id)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET b.online_status = s.online_status, b.dbm = s.dbm
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT (b.station_id, b.online_status, b.dbm) VALUES (s.station_id, s.online_status, s.dbm);
有个问题就是最上边的代码是批量插入,而我用MERGE INTO只能是一个一个插入,如何修改MERGE INTO变成批量插入
两段是将mysql 修改成的人大金仓sql
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merge into修改批量插入
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不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:- 关于该问题,我找了一篇非常好的博客,你可以看看是否有帮助,链接:使用merge into实现千万级别数据迁移
- 以下回答来自chatgpt:
答案:
首先,你可以尝试使用bulk insert来代替merge into。bulk insert是一种更高效的数据批量插入方式,可以大大提高插入效率。下面是一个示例代码:
BULK INSERT tableName FROM 'data.csv' WITH (FORMATFILE='format.fmt', FIRSTROW=2, BATCHSIZE=10000);
其中,tableName是要插入数据的表的名称,data.csv是包含要插入数据的CSV文件,format.fmt是格式文件,描述了CSV文件的结构。通过调整BATCHSIZE参数来控制每批插入的记录数,从而达到优化插入效率的目的。
另外,你还可以考虑以下几点优化你的插入操作:
-
使用索引:对于需要经常执行插入操作的表,可以建立适当的索引来加速插入操作。
-
分区表:对于数据量非常大的表,可以将其分成多个分区,以便更快地执行插入、查询和删除操作。
-
禁用约束:插入大量数据时,可能会遇到一些与表约束有关的问题,如外键约束、唯一性约束等。在这种情况下,一种解决方案是在插入数据时禁用这些约束,插入完成后再启用它们。
-
使用存储过程:使用存储过程将多个插入操作组合成一个事务,可以提高整体插入效率。
综上所述,您可以考虑使用bulk insert,建立适当的索引、分区表,禁用约束和使用存储过程来优化您的插入操作。
-
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^解决评论 打赏 举报无用 1
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