哪些数据库支持批处理，如何使用JDBC PreparedStatement对象批量处理更新和插入Oracle数

来源：整理时间：2025-03-29 09:12:44 编辑：黑码技术手机版

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1，如何使用JDBC PreparedStatement对象批量处理更新和插入Oracle数
2，JDBC中的Statement和PreparedStatement的区别
3，大大们 ssis ssrs 哪个更适合处理数据啊

1，如何使用JDBC PreparedStatement对象批量处理更新和插入Oracle数

如果成批地处理插入和更新操作，就能够显著地减少它们所需要的时间。Oracle提供的Statement和 CallableStatement并不真正地支持批处理，只有PreparedStatement对象才真正地支持批处理。我们可以使用addBatch()和executeBatch()方法选择标准的JDBC批处理，或者通过利用PreparedStatement对象的setExecuteBatch()方法和标准的executeUpdate()方法选择速度更快的Oracle专有的方法。要使用Oracle专有的批处理机制，可以以如下所示的方式调用setExecuteBatch()：PreparedStatement pstmt3D null; try ((OraclePreparedStatement)pstmt).setExecuteBatch(30);

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如何使用JDBC PreparedStatement对象批量处理更新和插入Oracle数

2，JDBC中的Statement和PreparedStatement的区别

以oracle为例吧statement为一条sql语句生成执行计划，如果要执行两条sql语句select colume from table where colume=1;select colume from table where colume=2;会生成两个执行计划一千个查询就生成一千个执行计划！preparedstatement用于使用绑定变量重用执行计划select colume from table where colume=:x;通过set不同数据只需要生成一次执行计划，可以重用是否使用绑定变量对系统影响非常大，生成执行计划极为消耗资源两种实现速度差距可能成百上千倍1.preparedstatement是预编译的,对于批量处理可以大大提高效率.也叫jdbc存储过程2.使用 statement 对象。在对数据库只执行一次性存取的时侯，用 statement 对象进行处理。preparedstatement对象的开销比statement大，对于一次性操作并不会带来额外的好处。3.statement每次执行sql语句，相关数据库都要执行sql语句的编译，preparedstatement是预编译得,preparedstatement支持批处理

JDBC中的Statement和PreparedStatement的区别

3，大大们 ssis ssrs 哪个更适合处理数据啊

SSIS是ETL数据转换，SSRS是报表。你想实现什么样的功能。貌似2中的区别很大的，SSIS是异构数据源之间的转换，处理数据的。SSRS做报表的。处理数据当然用SSIS呗！最近我建立的SSIS群：需要的话进来交流：二零五二删八六五零

1. 不适合事务/单一请求处理mapreduce绝对是一个离线批处理系统，对于批处理数据应用得很好：mapreduce（不论是google的还是hadoop的）是用于处理不适合传统数据库的海量数据的理想技术。但它又不适合事务/单一请求处理。（hbase使用了来自hadoop核心的hdfs，在其常用操作中并没有使用mapreduce。）2. 不能随即读取3. 以蛮力代替索引在索引是更好的存取机制时，mapreduce将劣势尽显。4. low-level语言和操作“直接开始你想要的 -- 而不是展示一个算法，解释如何工作的。” (关系型数据库的观点) -- high level（dbms）“展示数据存取的算法。” (codasyl 的观点) -- low level（mapreduce）5. 性能问题想想n个map实例产生m个输出文件-每个最后由不同的reduce 实例处理, 这些文件写到运行map实例机器的本地硬盘. 如果n是1,000, m是500, map阶段产生500,000个本地文件. 当reduce阶段开始, 500个reduce实例每个需要读入1,000文件，并用类似ftp协议把它要的输入文件从map实例运行的节点上pull取过来. 假如同时有数量级为100的reduce实例运行, 那么2个或2个以上的reduce实例同时访问同一个map节点来获取输入文件是不可避免的-导致大量的硬盘查找, 有效的硬盘运转速度至少降低20%. 这就是为什么并行数据库系统不实现split文件, 采用push(推到socket套接字)而不是pull. 由于mapreduce的出色容错依赖于如何实现split文件, mapreduce框架是否成功地转向使用push范式, 不是很清楚.6. 仅提供了现代dbms功能的一小部分作为用于分布式处理的算法技术，mapreduce不是数据库，不支持索引、数据更新、事务及完整性约束等，且与多数dbms工具不兼容。7. 不适合一般web应用大部分web应用，只是对数据进行简单的访问，每次请求处理所耗费的资源其实非常小，它的问题是高并发，所以要采用负载均衡技术来分担负载。只有当特殊情况下，比如建索引，进行数据分析等，才可能用mr。

大大们 ssis ssrs 哪个更适合处理数据啊