数据导入功能在报表项目中是经常可见的,因为它是报表数据展示的基础,但对于大量数据的导入,真正从性能、效率等方面兼顾的方案却很少有。最近在南航广西数据服
数据导入功能在报表项目中是经常可见的,因为它是报表数据展示的基础,但对于大量数据的导入,真正从性能、效率等方面兼顾的方案却很少有。最近在南航广西数据服务平台的项目开发中,我需要设计一个能快速将40多万条数据导入Oracle数据库的方案,为了实现导入的高效,我通过在网上收集资料以及动手实践测试,得出了一些分析总结与大家分享探讨。
谈到数据导入功能的实现,无可厚非应该包括两个过程,首先是数据文件的上传,其次是数据的导入。
文件上传本应该是与导入无关,但它处于数据导入功能的一个环节,其效率也显得有些重要。对于传统项目,文件上传通常采用Struts等框架实现的文件上传机制以及一些开源的文件上传组件,比如SmartUpload等,通过Html中类型为File的Input标签将数据文件获取,通过流的形式发送服务端,最后由服务端获取流并写入文件,如此实现了文件从客户端到服务器的上传过程,这些方式我们都可以将其统一称为Web文件上传。
除了Web方式,可以考虑使用Applet,作为一个客户端小程序嵌入到网页中,以IO的方式读取本地数据文件,然后通过Socket将文件流发送到服务端。这种方式从效率上比Web方式有明显的改进,首先是通过IO将文件转化为文件流的效率提升,其次数据通过Socket方传输式,是一种基于TCP协议的网络传输,去除了Web下Http协议对文件传输的限制,通过TCP协议直接从网络的传输层进行数据通信,传输速度上必然会更快。综上,采用Applet加Socket实现网络文件上传性能优于Web方式。
然而,Applet实现的网络文件上传又并非最优,原因在于Applet在运行时受到沙箱的限制。出于对客户机和服务器的保护,web中的applet程序只能运行在限制的沙箱中,其受到很多安全策略的限制,在applet中不能直接访问客户端本地文件系统,除非使用applet授权,采用数字签名的方式使applet能确认该客户端系统是可信的。这样一来,要使用该功能的客户机系统都需要安装安全证书,在项目的部署上就显得十分繁琐。
以上方式都各有弊端,最终,通过和用户协商,我们决定借助外部的FTP工具,使用开源的文件传输工具让用户将数据文件直接传到服务器指定目录下,在网站系统上就只执行数据文件列表加载。另外,目前也有在web上嵌入FTP功能的插件,其通过activeObject的形式嵌入web,实现类似ftp的文件上传功能,打算抽空继续研究。
大数据导入Oracle数据库是功能实现的重点。
该方案是在批量到插入的基础之上采用多线程来执行的方式实现的。
该方案第一步是加载所需的数据文件到内存,生成一个Sql的数组。对于导入的数据文件,一般是EXCEL格式的,对于此种类型数据文件,我们需要借助POI来实现EXCEL文件的加载,并通过POI读取EXCEL中行数据来生成数据插入Sql,文件代码如下:
// 创建对Excel工作簿文件的引用
// 创建对工作表的引用�1�7�1�7
XSSFSheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
// 在Excel文档中,第一张工作表的缺省索引是0$1�7
// 其语句为:HSSFSheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
}
}
}
……
&& i
+ 1; i++) {
HSSFRow row = sheet.getRow(i);
String[] valuesPerRow = getHSSFRowValues(row);
}
rows.add(valuesPerRow);
v.importToDB(rows);
rows.clear();
}
}
v.importToDB(rows);
不采用EXCEL作为数据源文件,可以采用CSV文件代之。CSV是EXCEL可另存为的数据文件格式,其本质上是以逗号分隔的文本文件,因此,对于此类文件的读取,我们可以采用传统IO读取文件的形式,通过字符串分割获得每个单元格数据,拼接到SQL里面,形成SQL的数组。
第二步,多线程执行数据导入。
利用该方案实现的数据导入较单线程执行的批量数据导入效率提高多倍,从测试导入40万数据结果来看,单线程批量导入耗时19分钟,而基于多线程的导入只用了5分钟左右的时间。但从性能消耗上来看,多线程方案平均同时工作线程数为15个左右,CPU利用率高达90%,内存消耗约500M,对于服务器本身已造成了一定的压力,虽然在速度上提升了,其对于服务器的稳定性将造成安全隐患。
此外,对于多线程工作效率的探索上也有一点心得。多线程的出现更多的是迎合多核处理技术的革新,在单CPU工作的主机上,多线程看起来貌似是多个线程并发执行,但从操作系统的角度出发其仍然处于串行状态,因为在同一时间,处理器只对一个任务进行调度,只不过是轮询的时间间隙较短不容易发觉。如果在多核处理的主机上,就会有多个处理器同时处理并发的线程,这样才能实现真正意义上的并发调度,所以多线程还是依赖于硬件本身。为了验证效率,当我们把执行导入的各个线程以webService的形式部署到不同的虚拟机中去执行时,效果就不一样了,效率明显还会提升。由此引出一个当今IT行业的一个热点,虚拟化技术的实现与应用,有利于资源的优化配置,在有限的资源上实现更大的利用价值,该技术在云计算领域也是颇受关注的。

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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