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bulkinsert(SQLServer数据库更新语句突然变得很慢)
编辑 2024-06-03 13:04:09 科技资讯
1. bulkinsert，SQLServer数据库更新语句突然变得很慢？
将有数据的表备份出来，恢复在另外一台机器，而后把要复制到新数据库的数据导出来后，用bulk insert或excel的方式导入到新的数据库。
2. uid与cuib区别？
UID和CUIB都是与用户身份相关的概念，但有一些差异。下面是它们之间的区别：1. 定义：UID（User ID）是用户标识符，用于唯一标识一个用户。CUIB（Corporate User Identifier Block）是企业用户标识块，用于唯一标识一个企业用户。2. 用途：UID主要用于区分不同用户的身份和权限，是系统用来识别用户的唯一标识。CUIB则用于标识一个企业用户，可以包含一组用户标识符。3. 范围：UID一般是由系统自动生成或由管理员分配的，通常是一个整数或字符串的形式。CUIB则是一组预定义的、可用于标识企业用户的标识块。4. 管理：UID的生成和管理由系统或管理员负责，确保每个用户都有唯一的标识符。CUIB则通常由企业在标识管理系统中进行管理，包括分配给每个企业用户以及管理它们的关系。总体而言，UID更关注单个用户的标识和管理，而CUIB更关注企业用户的标识和组织。
3. sqlserver访问webservice返回值超过4000？
如果 SQL Server 访问 WebService 并返回值超过4000，可以考虑把返回值封装成 XML 格式并存储到数据库中。
具体步骤如下：
1. 通过SQL Server的OPENROWSET函数调用WebService，将数据查询到本地XML文件。
```sql
DECLARE @xml XML
SELECT @xml = CAST(BulkColumn AS XML)
FROM OPENROWSET(BULK 'http://webservice_url',
SINGLE_CLOB) AS x;
```
2. 将XML文件插入到数据库表中。
```sql
INSERT INTO XmlTable(XmlData) VALUES (@xml)
```
3. 对XML数据使用OPENXML函数生成表格，并在SQL Server进行处理。
```sql
CREATE TABLE #tmp (column1 int, column2 varchar(50))
INSERT INTO #tmp (column1 , column2)
SELECT *
FROM OPENXML(@docHandle, '/root/SomeNode', 2)
WITH (column1 int './@column1', column2 varchar(50) './column2')
```
这种方法可以避免 SQL Server 返回值超过4000的限制，但需要考虑到性能和安全问题，也需要对XML格式进行合理的设计。如果返回的数据量特别大，还可以考虑分页查询或者使用流数据，以便处理大规模数据。
4. plsql插入数据量太大？
插入大量数据到pl/sql数据库时可能会遇到性能问题。让我们按照以下步骤来详细介绍这个问题：
1. 数据库设计：首先，确保数据库表的设计是优化的。使用适当的索引和约束可以提高插入操作的性能。合理地选择数据类型，避免过度使用大型对象（lob）类型，因为它们会增加插入操作的复杂性和开销。
2. 批量提交：尽可能地使用批量提交来减少与数据库的通信次数。将大量数据分成较小的批次，使用forall语句或bulk collect into子句进行插入操作。这样可以减少插入操作的开销并提高性能。
3. 事务管理：在插入大量数据时，适当地管理事务是重要的。将多个插入操作放在一个事务中，以减少事务的提交次数，从而提高性能。但要注意事务过大可能导致资源争用和锁竞争的问题，影响性能。
此外，还可以考虑以下方面来进一步优化性能：调整数据库服务器的参数设置，例如增加数据库缓冲区大小、调整i/o设置；使用并行插入操作，通过多个并发连接同时插入数据；定期维护数据库，如索引重建、统计信息收集等。
综上所述，通过合理的数据库设计、使用批量提交和良好的事务管理，以及其他性能优化技术，可以有效地解决pl/sql插入大量数据时的性能问题。
5. Python中有没有操作OracleMysqlSqlite的通用方法或者第三方库？
对于操作Oracle、Mysql、Sqlite等多种关系型数据库，推荐使用 Python Records模块 ,其适用于绝大多数关系型数据库的原始SQL操作，同时支持将查询结果导出到xlsx, xls, csv, json, yaml, pandas, html等文件中，强无敌！
我们在开发过程中经常会涉及与数据库进行交互，比如题目中提到的MySQL、Oracle、PostgreSQL、Sqlite关系型数据库。较以往，我们会选择其对应的Python 第三方模块，实现相关数据库的增删改查等操作，不同数据库对应的Python模块如下：
Oracle数据库： cx_OracleMySQL数据库：mysql-connector，pymysqlPostgreSQL数据库：psycopg2SQLite数据库： sqlite3就像，问题到提到的那样，当同一程序中需要操作不同的数据库时，有没有一种通用的方式或者模块，可以实现不同数据的各种操作呢？否则，我们将不得不面临一个问题，当代码中涉及不同数据库操作时，容易出现代码冗余、不规范，风格不统一等等问题。
那么究竟有没有一种通用而优雅的支持各种数据库操作的库呢？答案是肯定，SQLAlchemy库。
后来接触到 Python SQLAlchemy（ORM框架），其一定程度上解决了各数据库的SQL差异，可是 SQLAlchemy 在消除不同数据库间SQL差异的同时，引入了各框架CRUD的差异。可开发人员往往是具备一定的SQL基础。假如一个框架强制用户只能使用它规定的CRUD形式，那反而增加用户的学习成本，导致学习曲线增长。
当然你也可以尝试SQLAlchemy，那么除了SQLAlchemy 我们还有其他选择吗？
遇见 RecordsRecords 是一个使用简单且功能非常强大的库，适用于绝大多数关系型数据库的 原始SQL操作。强无敌！
Records 有哪些特点呢，如下：
其基于 SQLAlchemy 与 Tablib 开发。使用简单且统一。支持缓存查询的数据。无需关注数据连接状态，自动实现上下文管理器。支持数据库事务，能够保持数据的原子性和一致性。支持安全的参数化查询，防止 因SQL语句不规范而导致安全问题发生。支持主流数据库，如 Oracle, MySQL,Postgres,SQLite等关系型数据库。御剑 Records接下来，我们在Windows 10的Python3环境中，使用pip方式进行安装Records，命令如下：
pip install records安装过程非常简单，如下：
接下来，我们以SQLite数据库为例，介绍如何使用 Records 进行数据库CRUD操作。
关于不同数据库的统一连接方式，如下：
Records 基于 SQLAlchemy 实现的，因此数据库的统一连接方式与SQLAlchemy 相同，如下
Records 操作各种数据的步骤也非常简单，如下：
连接数据库，获取数据库对象。使用数据库对象的 query 方法执行增删改查SQL 语句。根据开发需求，使用 all方法获取查询结果进行处理。说了这么多，接下来，让我们了解下如何使用Records 完成数据库的增删改查等操作。
创建表数据写入Records 支持安全的参数化，我们可以使用 :variable 定义变量，然后通过传入参数完成动态传值，对于需要动态加载数据的场景来说非常的高效，如批量入库操作。
数据批量写入我们使用SQL 语句实现数据批量入库时，操作比较冗余， Records 模块提供了 bulk_query 方法能够非常简洁的插入数据和更新数据，如下。
数据查询我们可以通过 all 方法获取执行SQL所返回的全部记录，first 方法是获取第一条记录。
字段获取
我们可以像操作字典那样，直接获取对应字段的查询结果，如下：
执行上述代码，输出结果如下：数据导出我们可以将查询的结果直接导出到xlsx当中，如下：
执行上述代码，实现数据库查询结果的导出到xlsx中，如下：数据导出为yaml
我们也可以将查询结果直接导出到yaml文件中，如下：
此外，还支持导出为xls, csv, json,pandas, html 等多种数据格式。6. 900e模式如何变为9008模式？
1. 900e模式可以变为9008模式。2. 这是因为900e模式是一种特殊的状态，通常在手机出现问题时进入，而9008模式是一种刷机模式，可以用于刷写手机固件或进行其他维修操作。要将900e模式变为9008模式，通常需要使用专业的刷机工具或者通过一些特定的操作步骤来实现。3. 要将900e模式变为9008模式，可以尝试以下步骤：首先，将手机连接到电脑上，确保电脑已经安装了相应的驱动程序；然后，使用专业的刷机工具，如Qualcomm Flash Image Loader（QFIL）等，选择相应的固件文件进行刷写；最后，按照刷机工具的指示进行操作，等待刷写完成即可。需要注意的是，在进行刷机操作时，一定要谨慎操作，避免造成不可逆的损坏。
7. SQL异机备份恢复并最小化的停机时间是多少？
本文采用备份加增量日志的恢复方法，恢复源库到异机，增量日志恢复保证停机切换时间最小。
一、SQL Server数据库有三种恢复模式：简单恢复模式、完整恢复模式和大容量日志恢复模式：
1.Simple 简单恢复模式,Simple模式的旧称叫”Checkpoint with truncate log“，其实这个名字更形象，在Simple模式下，SQL Server会在每次checkpoint或backup之后自动截断log，也就是丢弃所有的inactive log records，仅保留用于实例启动时自动发生的instance recovery所需的少量log，这样做的好处是log文件非常小，不需要DBA去维护、备份log，但坏处也是显而易见的，就是一旦数据库出现异常，需要恢复时，最多只能恢复到上一次的备份，无法恢复到最近可用状态，因为log丢失了。 Simple模式主要用于非critical的业务，比如开发库和测试库，但是道富这边的SQL Server（即使是生产库）大都采用Simple模式，是因为这边的SQL Server大都用于非critical的业务（critical的数据库大都采用Oracle和DB2)，可以忍受少于1天的数据丢失(我们的job每天都会定时备份全库）。如果需要压缩数据库日志（Shrink语句），将数据库模式切换到简单恢复模式后压缩率才是最高的，如果你的数据库在完整恢复模式或大容量日志回复模式下采用日志压缩，压缩后的日志大小并不会很理想。2.Full 完整恢复模式,和Simple模式相反，Full模式的旧称叫”Checkpoint without truncate log“，也就是SQL Server不主动截断log，只有备份log之后，才可以截断log，否则log文件会一直增大，直到撑爆硬盘，因此需要部署一个job定时备份log。Full的好处是可以做point-in-time恢复，最大限度的保证数据不丢失，一般用于critical的业务环境里。缺点就是DBA需要维护log，增加人员成本（其实也就是多了定时备份log这项工作而已）。3.Bulk-logged 大容量日志恢复Bulk-logged模式和full模式类似，唯一的不同是针对以下Bulk操作，会产生尽量少的log： 1) Bulk load operations (bcp and BULK INSERT). 2) SELECT INTO. 3) Create/drop/rebuild index 众所周知，通常bulk操作会产生大量的log，对SQL Server的性能有较大影响，bulk-logged模式的作用就在于降低这种性能影响，并防止log文件过分增长，但是它的问题是无法point-in-time恢复到包含bulk-logged record的这段时间。 Bulk-logged模式的最佳实践方案是在做bulk操作之前切换到bulk-logged，在bulk操作结束之后马上切换回full模式。二、1、备份前的配置数据库备份使用full（完整）模式如果文件较大，网络带宽有限制，可以启用备份压缩。增量日志备份使用截断日志选项使用自动维护计划，备份集将单独名称生成，增量日志备份选项2、执行备份全备、增量日志分别配置维护任务3、文件传输传输数据库备份和增量日志备份增量日志备份每次备份后进行传输4、全备恢复使用restore with norecovery模式找到备份集保持恢复状态数据库处于正在还原状态5、持续增量日志恢复选择事务日志恢复6、恢复注意事项恢复是需要注意的是，最好每次恢复时进行结尾日志备份，万一所有的事务日志进行了恢复，此时数据库会一直处于“正在还原”状态，我们用结尾日志备份进行事务日志恢复，并选择with recovery模式即可打开数据库。谢谢浏览，请关注小编哦！
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