原文:JDBC批量读取优化-fetchSize

一 场景与方案 场景:java端从数据库读取 W数据进行后台业务处理。 常规实现 :分页读取出来。缺点:需要排序后分页读取,性能低下。 常规实现 :一次性读取出来。缺点:需要很大内存,一般计算机不行。 非常规实现:建立长连接,利用服务端游标,一条一条流式返回给java端。 非常规实现优化:jdbc中有个重要的参数fetchSize 它对业务实现无影响,即不会限制读取条数等 ,优化后可显著提升性能 ...

2019-10-29 22:11 0 1146 推荐指数:

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聊聊jdbc statement的fetchSize

在使用MySQL的JDBC时,如果查询结果集过大,使用一次查询,可能会出现Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space问题,因为DB服务器端一次将查询到的结果集全部发送到Java端保存在内存中而造成OOM。MySQL JDBC需要一条SQL从数据库读取大量 ...

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数据库优化之设置fetchSize

有一次在mybatis查6000条数据,发现就用了2秒多,实在是忍不了,在数据库中执行只要400毫秒就可以了。后来设置了一下fetchSize=1000,用postman就从2秒变成了800毫秒,其中还是下载耗时。下面简单介绍一下jabc fethSize的原理和作用。 jdbc没设 ...

Fri Jan 17 04:08:00 CST 2020 4 8249
spark jdbc(mysql) 读取并发度优化

转自:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度。 下文以 mysql ...

Fri Aug 03 07:58:00 CST 2018 0 1973
spark jdbc读取并发度优化

很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度。 下文以 mysql 为例进行说明。 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: 任务提交时加入 ...

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JDBC批量插入数据优化,使用addBatch和executeBatch

JDBC批量插入数据优化,使用addBatch和executeBatch SQL的批量插入的问题,如果来个for循环,执行上万次,肯定会很慢,那么,如何去优化呢? 解决方案:用 preparedStatement.addBatch()配合 ...

Fri Nov 24 21:28:00 CST 2017 0 2282
JDBC批量批量插入

) 一. JDBC批量插入 1.Mysql的驱动jar包选择(重要) 使用MySQL的Batc ...

Thu Aug 11 01:38:00 CST 2016 1 24413
 
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