我的生活随笔老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于insertintoselect分页和oracle大量数据insert的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享insertintoselect分页以及oracle大量数据insert的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
如果SQLServer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。
这种方法可以避免SQLServer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。
通过SQL调优提高查询性能最重要的就是对索引的使用，下面是对索引使用的一些总结，希望对你有所帮助。
MySQL索引对数据检索的性能至关重要，盲目的增加索引不仅不能带来性能的提升，反而会消耗更多的额外资源。
索引是用于快速查找记录的一种数据结构。索引就像是数据库中数据的目录，数据库在查询时，首先在索引中找到匹配的值，然后根据这个匹配值找到对应的数据行。
聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，索引中数据域存储的就是实际的数据，一个表最多只能有一个聚簇索引一家装饰公司，适用于查询多行数据，不适用于频繁修改的列，一般在主键上创建。
非聚簇索引顺序与数据物理排列顺序无关，索引中存储的内容为实际数据的地址，适应于查询单行数据。
全文索引，MySQL从3.23.23版开始支持全文索引，它查找的是文中的关键词，而不是直接比较索引中的值。
最左前缀查找：where子句中有a、b、c三个查询条件，创建一个组合索引abc(a,b,c)，最左前缀的概念是说以组合索引最左边的列a组合成的查询条件，如(a,b,c)、(a,b)、(a,c)，这三种情况的查询条件都会使用abc索引，和where子句中a、b、c出现的顺序没关系，可以是wherec=?andb=?anda=?，但(b,c)组合不会使用索引，即wherec=?andb=?。
1.数据频繁被修改的列，数据被修改，索引需要做相应的修改，消耗资源；2.区分度不是很高的列，如性别，列值重复性太大，索引效果不是很明显；3.不是经常被作为查询条件、排序条件、连接条件的列。
2.对于创建索引的列，避免存储NULL，NULL会使索引更加复杂、效率变低，可以使用NOTNULL进行约束；
6.对于where子句中有多个查询条件的，单列索引的效率不如复合索引，因为查询每次只能使用一个索引；
mssx命令在Cass中可以用Mssx命令可以用来查询缓存的统计信息，如缓存命中率、缓存未命中次数等，帮助管理员优化系统性能使用方法为在Cass的命令行中输入“mssx”，即可查询缓存的统计信息此外，Mssx命令还可以通过参数控制查询结果的输出格式，如输出到文件、分页查询等，增强命令的灵活性
正好这两周我们项目做了相关的评估，把过程记录下来和大家分享分享；当然过程中用到了很多“笨办法”，如果你有更好的办法，也希望能分享给我。
我们的项目是一个纯服务平台，也就是只提供接口服务，并没有操作页面的，项目的接口日调用量大约在200万次，高峰期也就1000万出头，因为大部分接口是面向内部系统的，所以大部分请求集中在工作日的9点到21点，高峰期的时候系统的QPS在300-400之间。
因为我们项目数据存储使用的是MongoDB，理论上支撑这个量级的QPS应该是绰绰有余，但是我有这么几点观察和考虑：
MongoDB中虽然是整合好的数据，但是很多场景也不是单条查询，夸张的时候一个接口可能会返回上百条数据，回参报文就有两万多行（不要问我能不能分页返回……明确告诉你不能）；
MongoDB中虽然是整合好的数据，但是很多场景也不是单条查询，夸张的时候一个接口可能会返回上百条数据，回参报文就有两万多行（不要问我能不能分页返回……明确告诉你不能）；
目前项目99.95%的接口响应时间都在几十到几百毫秒，基本可以满足业务的需要，但是还是有0.05%的请求会超过1s响应，偶尔甚至会达到5s、10s；
观察这些响应时间长的请求，大部分时间消耗在查询MongoDB上，但是当我将请求报文取出，再次手动调用接口的时候，依然是毫秒级返回；MongoDB的配置一般，时刻都有数据更新，而且我观察过，响应时间长的这些接口，那个时间点请求量特别大；
MongoDB查询偶尔会慢的原因我我还在确认，我现在能想到的原因比如：大量写操作影响读操作、锁表、内存小于索引大小等等，暂时就认为是当时那一刻MongoDB有压力；我观察过，响应时间长的这些接口，那个时间点请求量特别大，这一点就不在这里具体分析了。
虽然一万次的请求只有四五次响应时间异常，但是随着项目接入的请求越来越大，保不齐以后量变产生质变，所以还是尽量将危机扼杀在摇篮里，所以果断上了Redis做分布式缓存。
下一步就是对生产环境现有接口进行统计和梳理，确定哪些接口是可以放到缓存中的，所以首先要对每一个接口的调用量有大概的统计，因为没有接入日志平台，所以我采用了最笨的办法，一个一个接口的数嘛。
通过EditPlus这个工具的【在文件中查找】的功能，查询每个接口当天的调用量，已上线30个接口，有几分钟就统计出来了，反正是一次性的工作，索性就手动统计了；
一天也调不了几次的接口，就直接忽略掉了，我基本上只把日调用量上万的接口都留下来，进行下一步的分析。
这一类的数据是最适合放在缓存中的，因为更新频率特别低，甚至有时候insert了之后就再也不做update，如果这类数据的调用量比较大，是一定要放到Redis中的；
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至于缓存策略，可以在更新的时候双写数据库和Redis，也可以采用自动失效的方式，当然这个失效时间可以放得比较长一些；针对我们项目，我采用的是半夜12点统一失效的策略，第一因为我们系统这类数据，是夜间通过ETL抽取过来的，每天同步一次，第二就是我们不怕缓存雪崩，没有那么大的访问量，夜间更没有什么访问量了。
我们就有一个接口，虽然是业务数据，不过数据总量只有几千条，但是每天的调用量大约在40万，而且更新频率不是很高，这类数据放入Redis中也就再适合不过了；至于缓存策略么，因为数据也是从其他系统同步过来的，根据数据同步的时间，我们最终采用一个小时的失效时间。
无法确定每条数据的调用频率是怎么样的，最悲观的结果，每条数据当天只调用一次，这样就没有缓存的必要了。
但是咱也不能一拍脑袋就说：“调用量挺大的，直接放到Redis中吧”，或者“不好评估，算了吧，别放缓存了”，做任何一个决定还是需要有依据的，于是我是这样做的：
几十个日志文件肯定不能一个一个翻，要么就自己写个程序把需要的数据扒出来，但是考虑到这个工作可能只做一次，我还是尽量节省一些时间吧。
依然使用EditPlus这个工具的【在文件中查找】的功能，在查询结果框中【复制所有内容】，花了两分钟，就把24万条日志找出来了。
日志里面我只需要三个内容：请求报文中的字段1和字段2，以及调用时间；怎么摘出来？写个程序？当然没问题，但是我懒呀，几分钟能做好的事情为什么话花几十分钟呢？而且这工作是一次性的，于是：
当把数据进入到数据库中，就根据我们的需要进行分析了；我们主要想知道，相同的入参会不会重复调用？每次调用间隔的时间是多少？一个SQL搞定：
总之吧，全天24万的调用量，其中10万只调用了一次，14万的数据会在短时间内重复调用，有一些数据甚至会在几分钟之内重复查询几十次，所以这个接口还是比较适合放入到Redis中的。
至于缓存更新策略嘛，我根雕图片大全们依然使用设置失效时间的方式，根据数据同步的时间和调用统计结果，这个时间设置成15分钟比较合适。
可以看到在这个评估过程中，我所有操作都保持了“能偷懒就偷懒”这个好习惯，保持高效，善用工具，节约不必要的时间，全部过程花了两个小时，其中大部分时间是在数据导入，几乎用了一个半小时，还好在这个过程中我还能做其他的工作。
现在，你已经插入了一个新的分页符或分节符，Word将自动重排页面顺序。要更改页面顺序，请按以下步骤操作：
完成页面顺序调整后，点击"确定"（OK）按钮。现在，你已成功更改了Word文档中的页面顺序。
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