MySQL 导入慢的解决方法

本文介绍如何通过调整mysqldump命令中的参数来显著提高MySQL数据库的导入速度。具体措施包括使用多行INSERT语法、设置客户端/服务器间通信缓存区的最大大小及TCP/IP通信缓冲区大小。

MySQL导出的SQL语句在导入时有可能会非常非常慢,经历过导入仅45万条记录,竟用了近 3个小时。在导出时合理使用几个参数,可以大大加快导 入的速度。

-e 使用包括几个VALUES列表的多行INSERT语法;
--max_allowed_packet=XXX 客户端/服务器之间通信的缓存区的最大大小;
--net_buffer_length=XXX  TCP/IP和套接字通信缓冲区大小,创建长度达net_buffer_length的行。

注意: max_allowed_packet和net_buffer_length不能比目标数据库的设定数值 大,否则可能出错。

首先确定目标库的参数值

mysql>show variables like 'max_allowed_packet';
mysql>show variables like 'net_buffer_length';

根据参数值书写mysqldump命令,如:
E:\eis>mysqldump -uroot -p eis_db goodclassification -e --max_allowed_packet=1048576 --net_buffer_length=16384 >good3.sql

之前2小时才能导入的sql现在几十秒就可以完成了。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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