


Comment puis-je optimiser les insertions par lots JDBC pour les performances MySQL ?
Optimisation de l'insertion par lots JDBC pour les performances MySQL
Lors de l'insertion de gros volumes de données dans des bases de données MySQL, il est crucial d'envisager l'optimisation des performances. Cet article examine un scénario courant impliquant l'insertion de millions d'enregistrements à l'aide d'insertions par lots.
L'extrait de code fourni rencontre des problèmes de performances. Pour résoudre ce problème, nous pouvons analyser le code et explorer les optimisations.
Premièrement, la désactivation de la validation automatique avant d'exécuter des opérations par lots est généralement bénéfique pour les performances. Cependant, dans ce cas précis, pensez à activer la validation automatique si elle a été désactivée. Il est également recommandé d'utiliser un PreparedStatement au lieu d'un Statement pour de meilleures performances.
Une autre technique d'optimisation consiste à configurer l'URL de connexion avec les propriétés suivantes :
- useServerPrepStmts=false : Cela désactive l'utilisation d'instructions préparées côté serveur, ce qui peut améliorer les performances lors de l'insertion par lots scénarios.
- rewriteBatchedStatements=true: Cela permet à l'optimisation de MySQL de gérer plus efficacement les instructions par lots.
Le code modifié avec la configuration de ces propriétés est fourni ci-dessous :
Connection c = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://host:3306/db?useServerPrepStmts=false&rewriteBatchedStatements=true", "username", "password");
La mise en œuvre de ces optimisations peut améliorer considérablement les performances des insertions par lots JDBC dans MySQL bases de données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

MysqlStringTypeSimpactStorageAndPerformanceSfollows: 1) Charisfixed-Length, AlwaysusingTheSameStoragespace, qui, de manière morépace-efficace sans espace.

MysqlstringTypeSincludevarchar, text, char, énum, andset.1) varcharinsversatileforvariable-LengthstringSuptoSpecifiedImmit.2)

MysqloffersvariousStringDatatypes: 1) Charforfixed-LengthStrings, 2) varcharforvariable-LengthText, 3) binaryandvarbinaryforbinarydata, 4) blobandtextforlatedata, and5) enumandsetfor.

TOGRANTERMISSIMESTESTERSWMYSQLUSERS, SuivreTheSesteps: 1) AccessMysqlasauserwithSufficientPrivileges, 2) CreateEnewUserwithThereAserercommand, 3) UsethegrantCommandTospecifyPerMissionsLikEselect, insert, mise à jour, OrallegandSonSpecificaCificdataStAtAnSorables, et4), 4).

ToaddUsersInmysqleffecativement et en résultant, suivez-vous: 1) UsethCreateAsTatement à AddanEwUser, spécifiant le dossier d'astron.

ToaddanewUserwithComplexPermisessionsInmysql, suivi destiné: 1) Création sword ';. 2) GRANTREADACCESSTOALLTABLESSIn'MYDATABASE'WithGrantsElectonMyDatabase.To'newuser' @ 'LocalHost';. 3) GRANTWRITEACESSTO '

Les types de données de chaîne dans MySQL incluent Char, Varchar, Binary, Varbinary, Blob et Text. Les collations déterminent la comparaison et le tri des chaînes. 1. Char convient aux chaînes de longueur fixe, Varchar convient aux chaînes de longueur variable. 2.Binara et varbinaire sont utilisés pour les données binaires, et Blob et le texte sont utilisés pour les données de grandes objets. 3. Les règles de tri telles que UTF8MB4_UNICODE_CI ignorent les caractéristiques supérieures et inférieures et conviennent aux noms d'utilisateurs; UTF8MB4_BIN est sensible à la casse et convient aux champs qui nécessitent une comparaison précise.

La meilleure sélection de la longueur de la colonne MySqlvarchar doit être basée sur l'analyse des données, considérer la croissance future, évaluer les impacts des performances et les exigences des ensembles de caractères. 1) Analyser les données pour déterminer les longueurs typiques; 2) Réserver l'espace d'expansion future; 3) Faites attention à l'impact de grandes longueurs sur les performances; 4) Considérez l'impact des ensembles de caractères sur le stockage. Grâce à ces étapes, l'efficacité et l'évolutivité de la base de données peuvent être optimisées.


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