批量

接触magento也快2个月了，由什么都不知道的小白----------到能够独立搭建网站---------到独立写一点属性的代码，其中有苦也有甜，有时候为了一个简单了问题你可能要奋战到深夜，但是现在想想其实都没什么，主要在于自己收获了什么。 事先说明：仅个人经验分享，如果有大神感觉垃圾，还请原谅，更多的希望大家能很好的交流。 今天我就和大家详细分享一下magento数据的批量上传修改等 因为网上教程太多了，而且很杂，很多还是英文的，对于刚接触的新手来说，批量这是一个比较麻烦的事，今天我们就从最基本的一步一步来教会大家使用。 第一： 其实magento批量可以用插件也可以用magento自带的上传功能，个人推荐的是magento自带的 第二： 我们首先打开magento后台，选中如图所示的Export导出功能 这里说明一下，magento自带的导入功能有2种一个是I E方式的一个是底下Dataflow数据流方式的，这里我们介绍的是I E方式的，后面我会说他们的区别的。 第三： 点击Export后会进入一个选择页面我们选择的是产品，如下图 第四： 选择Products后页面会自动跳进一个下载页面如下图 ，按照红色方框选 选择好所有产品后导出。 这里说明一下，如果你是首次安装magento并且没有安装演示数据，那么这里是没有任何数据能导出的

一、安装和修改cobbler配置 1. Cobbler不在CentOS的基本源中，需要导入EPEL源 升级软件包, 确保epel-release包的版本为最新，当前最新版本为6-8： # rpm -Uvh http: //download.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm 2. yum安装cobbler包 # yum -y install cobble r 3. 【可选】新版的Fedora安装系统存放在“testing”存储库中一段时间来检查有没有bug，如果你想通过EPEL安装最新版的cobbler（未通过生产环境验证有没有bug），可在安装或升级时启动-testing模式。 # s u do yu m -y install --enablerepo=epel-testing cobbler or # sudo yum -y update --enablerepo=epel-testing cobb ler 4. 安装dhcp服务 # yum -y install dhcp 5. 其他服务的安装 额外需要的服务还有httpd rsync tftp-server xinetd，如果系统没有装上的话，可以执行以下执行安装。 # yum -y install httpd rsync tftp

KindEditor有个图片批量上传是个很实用的功能，但是在使用过程发现一个问题：组件只提供一个“全部插入”按钮，一次性按照添加文件顺序一次性把所有图片依次插入编辑器，没法方便的调整插入图片的顺序。 经过一些代码分析，考虑采用集成JQuery UI Sortable特性为图片列表元素添加拖拉排序支持，但是由于KindEditor没有提供相关的回调方法，目前只能直接修改代码实现，具体在SWFUpload区域的appendFile方法最后添加如下代码： //FIXED: Add sortable support $("div[data-id='"+file.id+"']").parent().sortable({ items: "> div" }); 这样就可以上传窗口界面随意调整图片元素顺序，然后批量插入编辑器了。注意：前提需要引入JQuery UI组件，测试版本：KindEditor 4.1.7，JQuery UI 1.10.0 BTW，此特性已集成到S2JH框架：基于SSH的企业Web应用开发框架S2JH： http://www.oschina.net/p/s2jh 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/151176/blog/177942

不拾掇Java有好几年了(N>3吧)，之所以写这篇文章其实是纯粹是为了给开发人员一些好的使用jdbc真正去减少交互和提升批量处理batch update性能的例子； 如果你是DBA，那么工作之余你可以把这篇文章推荐给开发看一下， 也许这些例子他已经知道了， 倘若他不知道，那么也算一种福利了。 能考虑到在应用程序client和 数据库服务器DB server间减少交互时间，批量更新处理的绝对是有助于重构和优化代码的好同志； 但这种优化一定要注意方法，如果是自行去重新发明一种轮子的话， 效果往往是不如人意的。 例如Tom Kytes曾在他的著作里提到这样2个例子，他去协助开发的2家企业的在研发应用的过程中，分别通过应用程序自己去在Oracle中实现了user profile和advanced queue的功能， 有一定经验的朋友肯定会知道这2样功能其实Oracle Enterprise Edition企业版软件都是原生态支持的，而自己在DB中去实现它们，最终结果自然是项目的失败。 类似的有朋友在开发过程中，为了优化Oracle JDBC中的批量更新update操作，想到了这样的方式，例如要插入INSERT 15000行数据，则在JAVA层面 将15000条INSERT语句拼接在一个PL/SQL block里，这15000条SQL涉及到的变量仍使用PreparedStatement

第 13 章 批量处理（Batch processing） 使用Hibernate将 100 000 条记录插入到数据库的一个很自然的做法可能是这样的 Session session = sessionFactory.openSession(); Transaction tx = session.beginTransaction(); for ( int i=0; i<100000; i++ ) { Customer customer = new Customer(.....); session.save(customer); } tx.commit(); session.close(); 这段程序大概运行到 50 000 条记录左右会失败并抛出 内存溢出异常（OutOfMemoryException） 。 这是因为 Hibernate 把所有新插入的 客户（Customer）实例在 session级别的缓存区进行了缓存的缘故。 我们会在本章告诉你如何避免此类问题。首先，如果你要执行批量处理并且想要达到一个理想的性能， 那么使用JDBC的批量（batching）功能是至关重要。将JDBC的批量抓取数量（batch size）参数设置到一个合适值 （比如，10-50之间）： hibernate.jdbc.batch_size 20 你也可能想在执行批量处理时关闭二级缓存：