用mysql储存过程批量插入数据
昨天写的shell脚本批量插入数据( mysql批量插入数据(更改版)和 mysql批量插入数据都是本人写的)在执行的过程中太慢,3000多条数据插入了2个多小时,这次用储存过程批量插入数据,一万条数据仅仅用了7分钟,主要是因为,shell脚本插入式每次都得打开数据库
昨天写的shell脚本批量插入数据( mysql批量插入数据(更改版)和 mysql批量插入数据都是本人写的)在执行的过程中太慢,3000多条数据插入了2个多小时,这次用储存过程批量插入数据,一万条数据仅仅用了7分钟,主要是因为,shell脚本插入式每次都得打开数据库,而用储存过程只需要打开一次数据库就行啦!#数据表的结构为stu_id(学号) ,stu_name(姓名),stu_sex(性别),cla_id(班级编号),stu_phone(手机号) drop procedure if exists insertt;#如果存在储存过程则删除 delimiter $$ #创建一个储存过程 create procedure insertt() begin set @a=2000000001; #学号 set @d=20000001; #班级编号 set @e=18200000000; #手机号 while @a<2000010001 do #如果@a<2000010001则返回true,继续执行 set @b=rand_string(5); #姓名,随即赋值,值为5位a-zA-Z的任意组合 set @c=rand_sex(1); #性别,随即赋值,值为1位,0或者1 insert into students values(@a,@b,@c,@d,@e); set @a=@a+1; set @e=@e+1; if @a%100=0 then set @d=@d+1 ; end if; end while; end$$ delimiter ; #执行存储过程插入数据 call insertt(); #创建一个随机产生字符串的函数 set global log_bin_trust_function_creators = 1; DROP FUNCTION IF EXISTS rand_string; DELIMITER // CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255) BEGIN DECLARE chars_str varchar(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'; DECLARE return_str varchar(255) DEFAULT ''; DECLARE i INT DEFAULT 0; WHILE i < n DO SET return_str = concat(return_str,substring(chars_str , FLOOR(1 + RAND()*52 ),1));#52代表在52个字母中随即找出一个 SET i = i +1; END WHILE; RETURN return_str; END // delimiter ; #创建一个随机产生字符串的函数,0和1随机出现 set global log_bin_trust_function_creators = 1; DROP FUNCTION IF EXISTS rand_sex; DELIMITER // CREATE FUNCTION rand_sex(n INT) RETURNS VARCHAR(255) BEGIN DECLARE chars_str varchar(100) DEFAULT '01'; DECLARE return_str varchar(255) DEFAULT ''; DECLARE i INT DEFAULT 0; WHILE i < n DO SET return_str = concat(return_str,substring(chars_str , FLOOR(1 + RAND()*2 ),1)); SET i = i +1; END WHILE; RETURN return_str; END // delimiter ;

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빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

선형 복잡성에서 로그 복잡성까지 조회 시간을 줄이는 인덱스를 구축하여 MySQL 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. SQL 삽입을 방지하고 쿼리 성능을 향상하려면 PREPAREDStatements를 사용하세요. 쿼리 결과를 제한하고 서버에서 처리되는 데이터의 양을 줄입니다. 적절한 조인 유형 사용, 인덱스 생성, 하위 쿼리 사용 고려 등 조인 쿼리를 최적화합니다. 쿼리를 분석하여 병목 현상을 식별하고, 캐싱을 사용하여 데이터베이스 로드를 줄이고, 오버헤드를 최소화합니다.

PHP에서 MySQL 데이터베이스를 백업하고 복원하는 작업은 다음 단계에 따라 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 백업: mysqldump 명령을 사용하여 데이터베이스를 SQL 파일로 덤프합니다. 데이터베이스 복원: mysql 명령을 사용하여 SQL 파일에서 데이터베이스를 복원합니다.

MySQL 테이블에 데이터를 삽입하는 방법은 무엇입니까? 데이터베이스에 연결: mysqli를 사용하여 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다. SQL 쿼리 준비: 삽입할 열과 값을 지정하는 INSERT 문을 작성합니다. 쿼리 실행: query() 메서드를 사용하여 삽입 쿼리를 실행하면 확인 메시지가 출력됩니다.

MySQL 8.4(2024년 최신 LTS 릴리스)에 도입된 주요 변경 사항 중 하나는 "MySQL 기본 비밀번호" 플러그인이 더 이상 기본적으로 활성화되지 않는다는 것입니다. 또한 MySQL 9.0에서는 이 플러그인을 완전히 제거합니다. 이 변경 사항은 PHP 및 기타 앱에 영향을 미칩니다.

PHP에서 MySQL 저장 프로시저를 사용하려면: PDO 또는 MySQLi 확장을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결합니다. 저장 프로시저를 호출하는 문을 준비합니다. 저장 프로시저를 실행합니다. 결과 집합을 처리합니다(저장 프로시저가 결과를 반환하는 경우). 데이터베이스 연결을 닫습니다.

70B 모델에서는 1000개의 토큰을 몇 초 만에 생성할 수 있으며 이는 거의 4000자로 변환됩니다! 연구진은 Llama3를 미세 조정하고 가속 알고리즘을 도입하여 기본 버전과 비교하여 속도가 13배 빨라졌습니다. 속도가 빠를 뿐만 아니라 코드 재작성 작업 성능도 GPT-4o를 능가합니다. 이 성과는 인기 있는 AI 프로그래밍 아티팩트인 Cursor를 개발한 팀과 OpenAI도 투자에 참여한 anysphere에서 이루어졌습니다. 빠른 추론 가속 프레임워크로 잘 알려진 Groq에서는 70BLlama3의 추론 속도가 초당 300개 토큰이 조금 넘는다는 사실을 아셔야 합니다. Cursor의 속도 덕분에 거의 즉각적인 완전한 코드 파일 편집이 가능하다고 할 수 있습니다. 어떤 사람들은 좋은 사람이라고 커스를 넣으면

PHP를 사용하여 MySQL 테이블을 생성하려면 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스에 연결합니다. 데이터베이스가 없으면 작성하십시오. 데이터베이스를 선택합니다. 테이블을 생성합니다. 쿼리를 실행합니다. 연결을 닫습니다.
