PreparedStatement的executeBatch()方法为什么执行不过去

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关于Java的PreparedStatementexecuteBatch方法及海量数据存储时的主键重复问题

PreparedStatementexecuteBatch方法执行insert语句时主键重复异常会被SQLiteException捕获,不会被BatchUpdateException捕获,被BatchUpdateException捕获可根据getUpdateCounts方法得到已更新的记录数。...

JDBC preparedStatement executeBatch 效率低

问题 目前在优化一份代码,通过日志定位,发现程序的主要的...PreparedStatement ps = tempbaseCon.prepareStatement(sql); while (rs.next()) { //读取数据 for (int i = 2; i <= columnCount; i++) { ...

MySql PreparedStatement executeBatch过慢问题

在近期工作中,数据库使用到了MySql引擎,在一次数据导入几万条数据,如果一条一条插入,必然性能佳,顾使用到了JDBC中PreparedStatementexecuteBatch方法来批量提交数据,以此提高性能,但结果让我们大吃一惊,...

PreparedStatement executeBatch()的返回值

int[] java.sql.Statement.executeBatch() throws SQLException 其中整形常量的值分别:  SUCCESS_NO_INFO -2  EXECUTE_FAILED -3

PreparedStatement.executeBatch返回值问题

int[] executeBatch() throws SQLException 将一批命令提交给数据库来...方法 executeBatch 返回的数组中的元素可能以下元素之一: 大于等于 0 的数 - 指示成功处理了命令,是给出执行命令所影响数据库中行数的更

MyBatis面试题(2020最新版)

整理好的MyBatis面试题库,史上最全的MyBatis面试题,MyBatis面试宝典,特此分享给大家 MyBatis 介绍 MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC ...

oracle的PreparedStatement.executeBatch为什么返回-2

PreparedStatement.executeBatch方法在底层调用了一个void的executeForRows的方法执行,他们很懒,为了复用这个方法,于是就失去了返回值,也就无法知道当前执行的语句到底返回了什么。但是jdbc2.0规范规定,...

JDBC的PreparedStatement启动事务使用批处理executeBatch()

普通的执行过程是:每处理一条数据,就访问一次数据库; 而批处理是:累积到一定数量,再一次性提交到数据库,减少了与数据库的交互次数,所以效率会大大提高 至于事务:事务指逻辑上的一组操作,组成这组操作的...

PreparedStatement executeBatch()的返回值的问题

方法 executeBatch 返回的数组中的元素可能以下元素之一:  大于等于 0 的数 - 指示成功处理了命令,是给出执行命令所影响数据库中行数的更新计数  SUCCESS_NO_INFO 的值 - 指示成功执

mysql PreparedStatement executeBatch SQL语句的问题

今天在使用executeBatch时,使用一个很简单的表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `fnbl_dummy` ( `id` varchar(32) NOT NULL, `userid` bigint(20) NOT NULL, `last_update` bigint(20) NOT NULL, `status` char(1)...

mysql executebatch_mysql PreparedStatement executeBatch SQL语句的问题 | 学步园

今天在使用executeBatch时,使用一个很简单的表CREATE TABLE IF NOT EXISTS `fnbl_dummy` (`id` varchar(32) NOT NULL,`userid` bigint(20) NOT NULL,`last_update` bigint(20) NOT NULL,`status` char(1) NOT NULL,...

java实现数据库修改PreparedStatement.executeUpdate()后代码不执行的解决方法

不执行前的代码 @Override public int update(Student student) { conn = DriverConn.getConn(); String sql = "UPDATE students set name = 'student.getName()',age = student.getAge() WHERE id = '...

求解JDBC使用批处理executeBatch()之后commit(),数据库没有变化。

auditorlist的size是4正确,打印的四个1应该是executeBatch()正确执行了,但是数据库没有变化,求解 补充:昨晚发现是插入的数据库没反应,也就是problemstate_ta 这个表,无法插入数据,命令没有写错,在...

PreparedStatement批量执行sql

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MySQL批处理 - executeBatch方法使用

另一方面,这样执行的SQL语句如果中间有一条发送错误,后面的SQL语句是不会执行的,理解抛出异常,后面的语句当然就不执行了  (2)使用批处理方法,一次过将要执行的SQL语句发送给MySQL,MySQL的机制是:中间有...

PreparedStatement#executeBatch: prepared statement "S_76" does not exist

PreparedStatement ps = con.prepareStatement("INSERT INTO ..."); // (many calls to set parameters followed by ps.addBatch in a loop) ps.executeBatch(); </code></pre> <p>The exception is ...

preparedStatement.execute()方法的卡死解决

因此你必须将目前这个方法放在外面或者前面执行。因为这样,在当前数据改变之后,其他连接再执行,就不会有什么commit的问题存在了。eg:import java.sql.*;public class Delete_date { public static...

executeBatch()批量执行Sql语句

executeBatch()方法:用于成批地执行SQL语句,但执行返回值是ResultSet结果集的SQL语句,而是直接执行stmt.executeBatch(); addBatch():向批处理中加入一个更新语句。 clearBatch():清空批处理中的更新语句 ...

JAVA的PreparedStatement和addBatch()方法

本文介绍两个内容,为什么使用PreparedStatement的addBatch()方法?以及使用PreparedStatement的好处。 一、addBatch使用方法 昨天用JAVA做了一个导表的功能,数据量非常多,使用下面的缓冲方法非常使用。 1. ...

学习记录296@PreparedStatement批处理中堆内存溢出

代码,向学生表中添加数据: ...import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; //测试 public class MyJava { public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundExcep

PreparedStatement 的 execute方法和executeUpdate方法区别

方法executeUpdate   用于执行 INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句以及 SQL DDL(数据定义语言)语句,例如 CREATE TABLE 和 DROP TABLE。INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句的效果是修改表中零行或多行中的一列或多列...

JDBC批量执行executeBatch

JDBC执行SQL语句,有两个处理的接口,一个PreparedStatement,Statement,一般操作JDBC比较用得多的还是PreparedStatement 不过在执行批量,PreparedStatement有点不够Statement ps = conn.prepa...

java基础知识

java基础知识说明 说明 java的基础知识: 继承、接口、抽象类、泛型<T>, 字符串(普通型,增强型)、正则表达式、字符串解析、模式匹配, date类、时间输入/输出格式、 List<V>...

PreparedStatement.executeBatch返回结果准确

PreparedStatement.executeBatch方法在底层调用了一个void的executeForRows的方法执行,他们很懒,为了复用这个方法,于是就失去了返回值,也就无法知道当前执行的语句到底返回了什么。  但是jdbc2.0规范规定...

java使用PreparedStatement的addBatch批量提交数据到mysql

/**  * 批量导入数据  * @param listInsert  * @throws SQLException  */  public void insertList(List listInsert) throws SQLException  {  @SuppressWarnings("deprecation")

项目实战:大型企业会议室预定系统

大型企业和总公司,都会面临会议室资源紧张问题。如何高效的利用会议室资源,是办公自动化系统的一个重要模块。如何能够形象、直观的看到会议室的预定情况,是本套视频的难点。 本套课程的开发环境为:JavaEE7+Tomcat8+SpringMVC4+jdbc+JQuery+Easyui 注:不是step by step的模式,项目代码是主要的卖点。 通过这个项目的学习,掌握JavaEE+Ajax的开发技巧,掌握解决企业实际问题的技术,快速增长项目经验。 注:作为第一阶段的实战项目,持久层没有使用框架。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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