批量数据数据库操作

数据库优化法则归纳为5个层次：

1、 减少数据访问（减少磁盘访问）

2、 返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）

3、 减少交互次数（减少网络传输）

4、 减少服务器CPU开销（减少CPU及内存开销）

5、 利用更多资源（增加资源）

数据批量处理一般有两种情况（针对减少磁盘访问）：

1、数据从一个数据库表A迁移到另一个数据库表B,这种情况可以每次取一定数量(例如:5条)进行批量插入。

语句如下：

在insert中写多个value

INSERT INTO table(field1,field2,field3)VALUES(‘a’,’b’,’c’),(‘a’,’b’,’c’),(‘a’,’b’,’c’),(‘a’,’b’,’c’),(‘a’,’b’,’c’);

2、数据是实时数据，比如服务器接收到的数据，数据可能在短时间有大量数据上传，也可能长时间没有，数据上传太快对与服务器的交互性能有较大的要求，如果可以批量插入，减少访问数据库，一次存入较多的数据，来提高服务器性能；

可以用vector或者其他合适的数据结构来临时存储数据，当达到预定设置的阈值时进行一次数据处理，比如vector.size>=5；

实现如下：

#include

typedef struct BIGINSERT

{

int strBooknumber;

CString strLocation;

}_biginsert_info;

typedef std::vector<_biginsert_info> Vecbigdatainsert;

_batch_info bigdatainsert;

Vecbigdatainsert vectordata;

Bigdatainsert.strBooknumber = //上传的数据

Bigdatainsert.strLocation = //上传的数据

//存入容器中

vectordata.push_back(Bigdatainsert);

int itSize = vectordata.size();

if(itSize >= 5)

{

int j = 0;

CString str1;

str1.Format("%s","(’%d’,’%s’)");

CString cstrdata[100];

CString strTemp = “”;

for(Vecbigdatainsert::iterator it = vectordata.begin();it !=vectordata.end();

it++)

1

{

cstrdata[j].Format("('%d','%s')",it->strBooknumber,it->strLocation); CString csData = cstrdata[j]; if(j == itSize-1)

1

2

3

4

5

6

{

strinsert+= csData; break; } else { strinsert+= csData; strinsert+=","; j++; }

1

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}

//释放

vectordata.swap(vector<_biginsert_info>());

INSERT INTO table (field1,field2) VALUES %s",strinsert);

数据库

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