① Oracle存儲過程，更新大量數據，如何循環分批次提交
可通過以下方法：
以100條數據為例，如果海量數據可參考。
如test表中有如下數據：
sql">declare
iint;--定義變數
v_countint;--定義變數
v_loopint;--定義變數
begin
selectcount(*)intov_countfromtest;--計算表內數據總數
selectceil(v_count/10)intov_loopfromal;--計算需要循環次數
i:=1;--為i賦值
whilei<=v_looploop--循環退出條件
updatetestsetbegintime=<=10;--執行更新
commit;--提交
i:=i+1;--i依次加1
endloop;--結束循環
end;
② 如何處理海量數據
在實際的工作環境下，許多人會遇到海量數據這個復雜而艱巨的問題，它的主要難點有以下幾個方面：
一、數據量過大，數據中什麼情況都可能存在。
如果說有10條數據，那麼大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至 過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行處理，尤其海量的數據中，什麼情況都可能存在，例如，數據中某處格式出了問題，尤其在程序處理時， 前面還能正常處理，突然到了某個地方問題出現了，程序終止了。
二、軟硬體要求高，系統資源佔用率高。
對海量的數據進行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統資源。一般情況，如果處理的數據過TB級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。
三、要求很高的處理方法和技巧。
這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經驗的積累，也是個人的經驗的總結。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規則。
下面我們來詳細介紹一下處理海量數據的經驗和技巧：
一、選用優秀的資料庫工具
現在的資料庫工具廠家比較多，對海量數據的處理對所使用的資料庫工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟 公司最近發布的SQL Server 2005性能也不錯。另外在BI領域：資料庫，數據倉庫，多維資料庫，數據挖掘等相關工具也要進行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。筆者在實際數據分析項目中，對每天6000萬條的日誌數據進行處理，使用SQL Server 2000需要花費6小時，而使用SQL Server 2005則只需要花費3小時。
二、編寫優良的程序代碼
處理數據離不開優秀的程序代碼，尤其在進行復雜數據處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數據的處理至關重要，這不僅僅是數據處理准確度的問題，更是數據處理效率的問題。良好的程序代碼應該包含好的演算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。
三、對海量數據進行分區操作
對海量數據進行分區操作十分必要，例如針對按年份存取的數據，我們可以按年進行分區，不同的資料庫有不同的分區方式，不 過處理機制大體相同。例如SQL Server的資料庫分區是將不同的數據存於不同的文件組下，而不同的文件組存於不同的磁碟分區下，這樣將數據分散開，減小磁碟I/O，減小了系統負荷， 而且還可以將日誌，索引等放於不同的分區下。
四、建立廣泛的索引
對海量的數據處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等欄位，都要建立相應 索引，一般還可以建立復合索引，對經常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數據時，曾經在一個ETL流程中，當插入表時，首先刪除索引，然後插入完 畢，建立索引，並實施聚合操作，聚合完成後，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。
五、建立緩存機制
當數據量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設置的好差也關繫到數據處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數據聚合操作時，緩存設置為100000條/Buffer，這對於這個級別的數據量是可行的。
六、加大虛擬內存
如果系統資源有限，內存提示不足，則可以靠增加虛擬內存來解決。筆者在實際項目中曾經遇到針對18億條的數據進行處理， 內存為1GB，1個P42.4G的CPU，對這么大的數據量進行聚合操作是有問題的，提示內存不足，那麼採用了加大虛擬內存的方法來解決，在6塊磁碟分區 上分別建立了6個4096M的磁碟分區，用於虛擬內存，這樣虛擬的內存則增加為 4096*6 + 1024 =25600 M，解決了數據處理中的內存不足問題。
七、分批處理
海量數據處理難因為數據量大，那麼解決海量數據處理難的問題其中一個技巧是減少數據量。可以對海量數據分批處理，然後處 理後的數據再進行合並操作，這樣逐個擊破，有利於小數據量的處理，不至於面對大數據量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進行，如果不允許拆分數據，還 需要另想辦法。不過一般的數據按天、按月、按年等存儲的，都可以採用先分後合的方法，對數據進行分開處理。
八、使用臨時表和中間表
數據量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成後，再利用一定的規則進行合 並，處理過程中的臨時表的使用和中間結果的保存都非常重要，如果對於超海量的數據，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作， 可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。
九、優化查詢SQL語句
在對海量數據進行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優良的SQL腳本和存儲 過程是資料庫工作人員的職責，也是檢驗資料庫工作人員水平的一個標准，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關聯，少用或不用游標，設計好高效的資料庫表 結構等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數據使用游標，運行3個小時沒有出結果，這是一定要改用程序處理了。
十、使用文本格式進行處理
對一般的數據處理可以使用資料庫，如果對復雜的數據處理，必須藉助程序，那麼在程序操作資料庫和程序操作文本之間選擇， 是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網路日誌都是文本格式或者 csv格式（文本格式），對它進行處理牽扯到數據清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導入資料庫再做清洗。
十一、定製強大的清洗規則和出錯處理機制
海量數據中存在著不一致性，極有可能出現某處的瑕疵。例如，同樣的數據中的時間欄位，有的可能為非標準的時間，出現的原因可能為應用程序的錯誤，系統的錯誤等，這是在進行數據處理時，必須制定強大的數據清洗規則和出錯處理機制。
十二、建立視圖或者物化視圖
視圖中的數據來源於基表，對海量數據的處理，可以將數據按一定的規則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基於視圖進行，這樣分散了磁碟I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區別。
十三、避免使用32位機子（極端情況）
目前的計算機很多都是32位的，那麼編寫的程序對內存的需要便受限制，而很多的海量數據處理是必須大量消耗內存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數的限制也十分重要。
十四、考慮操作系統問題
海量數據處理過程中，除了對資料庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用伺服器的，而且對系統的安全性和穩定性等要求也比較高。尤其對操作系統自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。
十五、使用數據倉庫和多維資料庫存儲
數據量加大是一定要考慮OLAP的，傳統的報表可能5、6個小時出來結果，而基於Cube的查詢可能只需要幾分鍾，因此處理海量數據的利器是OLAP多維分析，即建立數據倉庫，建立多維數據集，基於多維數據集進行報表展現和數據挖掘等。
十六、使用采樣數據，進行數據挖掘
基於海量數據的數據挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數據，一般的挖掘軟體或演算法往往採用數據抽樣的方式進行處理，這樣 的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數據的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經對1億2千萬行的表數據進行采樣，抽取出 400萬行，經測試軟體測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。
還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數值型的聚合比對字元型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。
海量數據是發展趨勢，對數據分析和挖掘也越來越重要，從海量數據中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要准確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數據的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。
③ 什麼是分布式數據存儲
什麼是分布式存儲
這個詞彙是源於國外，簡稱是DSS，簡單來說，就是存儲設備分布在不同的地理位置，數據就近存儲，將數據分散在多個存儲節點上，各個節點通過網路相連，對這些節點的資源進行統一的管理，從而大大緩解帶寬壓力，同時也解決了傳統的本地文件系統在文件大小、文件數量等方面的限制。
為什麼分布式存儲這么重要
分布式存儲的誕生有著很強的優越性，主要體現在靈活性、速度、成本等方面。
靈活性方面：分布式存儲系統使用強大的標准伺服器（在CPU，RAM以及網路連接/介面中），它不再需要專門的盒子來處理存儲功能。而且允許標准伺服器運行存儲，這是一項重大突破，這意味著簡化IT堆棧並為數據中心創建單個構建塊。通過添加更多伺服器進行擴展，從而線性地增加容量和性能。
速度方面：如果你研究一個專門的存儲陣列，你會發現它本質上是一個伺服器，但是他只能用於存儲，為了擁有快速存儲系統，你要花費的成本非常高。即使在今天大多數系統中，當你為存儲系統進行擴展時，也不會提高整個系統的性能，因為所有流量都必須通過「頭節點」或主伺服器（充當管理節點）。但是在分布式存儲系統中，任何伺服器都有CPU，RAM，驅動器和網路介面，它們都表現為一個組。因此，每次添加伺服器時，都會增加總資源池，從而提高整個系統的速度。
成本方面：分布式存儲組織將最大限度地降低基礎設施成本高達90％！沒錯，是90%，因為驅動器和網路所花費的成本非常低，極大的提高了伺服器的使用效率，同時，數據中心所花費的電力、空調費、所佔空間等費用也減少了，管理起來更加方面，所需要的人也更少。這也是為什麼如今各大公司都在部署分布式存儲。
④ sqlite資料庫分批存儲
1、通過";"拼字元串，如：「insert into table values (x,x,x);insert into table values (x,x,x);insert into table values (x,x,x);」
2、通過另外一種插入語句，如：insert into points (x_axis,y_axis,img_id,width,height) select 150,150,1,40,40 union all select 50,50,1,40,40 union all select 150,50,1,40,40 ;
3、通過XML導入數據，然後……這個我看了看，直接神略了。
⑤ 什麼是分布式存儲
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
(5)數據分批存儲擴展閱讀：
分布式存儲，集中管理，在這個方案中，共有三級：
1、上級監控中心：上級監控中心通常只有一個，主要由數字矩陣、認證伺服器和VSTARClerk軟體等。
2、本地監控中心：本地監控中心可以有多個，可依據地理位置設置，或者依據行政隸屬關系設立，主要由數字矩陣、流媒體網關、iSCSI存儲設備、VSTARRecorder軟體等組成；音視頻的數據均主要保存在本地監控中心，這就是分布式存儲的概念。
3、監控前端：主要由攝像頭、網路視頻伺服器組成，其中VE4000系列的網路視頻伺服器可以帶硬碟，該硬碟主要是用於網路不暢時，暫時對音視頻數據進行保存，或者需要在前端保存一些重要數據的情況。
⑥ 數據存儲形式有哪幾種
【塊存儲】
典型設備：磁碟陣列，硬碟
塊存儲主要是將裸磁碟空間整個映射給主機使用的，就是說例如磁碟陣列裡面有5塊硬碟（為方便說明，假設每個硬碟1G），然後可以通過劃邏輯盤、做Raid、或者LVM（邏輯卷）等種種方式邏輯劃分出N個邏輯的硬碟。（假設劃分完的邏輯盤也是5個，每個也是1G，但是這5個1G的邏輯盤已經於原來的5個物理硬碟意義完全不同了。例如第一個邏輯硬碟A裡面，可能第一個200M是來自物理硬碟1，第二個200M是來自物理硬碟2，所以邏輯硬碟A是由多個物理硬碟邏輯虛構出來的硬碟。）
接著塊存儲會採用映射的方式將這幾個邏輯盤映射給主機，主機上面的操作系統會識別到有5塊硬碟，但是操作系統是區分不出到底是邏輯還是物理的，它一概就認為只是5塊裸的物理硬碟而已，跟直接拿一塊物理硬碟掛載到操作系統沒有區別的，至少操作系統感知上沒有區別。
此種方式下，操作系統還需要對掛載的裸硬碟進行分區、格式化後，才能使用，與平常主機內置硬碟的方式完全無異。
優點：
1、 這種方式的好處當然是因為通過了Raid與LVM等手段，對數據提供了保護。
2、 另外也可以將多塊廉價的硬碟組合起來，成為一個大容量的邏輯盤對外提供服務，提高了容量。
3、 寫入數據的時候，由於是多塊磁碟組合出來的邏輯盤，所以幾塊磁碟可以並行寫入的，提升了讀寫效率。
4、 很多時候塊存儲採用SAN架構組網，傳輸速率以及封裝協議的原因，使得傳輸速度與讀寫速率得到提升。
缺點：
1、採用SAN架構組網時，需要額外為主機購買光纖通道卡，還要買光纖交換機，造價成本高。
2、主機之間的數據無法共享，在伺服器不做集群的情況下，塊存儲裸盤映射給主機，再格式化使用後，對於主機來說相當於本地盤，那麼主機A的本地盤根本不能給主機B去使用，無法共享數據。
3、不利於不同操作系統主機間的數據共享：另外一個原因是因為操作系統使用不同的文件系統，格式化完之後，不同文件系統間的數據是共享不了的。例如一台裝了WIN7/XP，文件系統是FAT32/NTFS，而Linux是EXT4，EXT4是無法識別NTFS的文件系統的。就像一隻NTFS格式的U盤，插進Linux的筆記本，根本無法識別出來。所以不利於文件共享。
【文件存儲】
典型設備：FTP、NFS伺服器
為了克服上述文件無法共享的問題，所以有了文件存儲。
文件存儲也有軟硬一體化的設備，但是其實普通拿一台伺服器/筆記本，只要裝上合適的操作系統與軟體，就可以架設FTP與NFS服務了，架上該類服務之後的伺服器，就是文件存儲的一種了。
主機A可以直接對文件存儲進行文件的上傳下載，與塊存儲不同，主機A是不需要再對文件存儲進行格式化的，因為文件管理功能已經由文件存儲自己搞定了。
優點：
1、造價交低：隨便一台機器就可以了，另外普通乙太網就可以，根本不需要專用的SAN網路，所以造價低。
2、方便文件共享：例如主機A（WIN7，NTFS文件系統），主機B（Linux，EXT4文件系統），想互拷一部電影，本來不行。加了個主機C（NFS伺服器），然後可以先A拷到C，再C拷到B就OK了。（例子比較膚淺，請見諒……）
缺點：
讀寫速率低，傳輸速率慢：乙太網，上傳下載速度較慢，另外所有讀寫都要1台伺服器裡面的硬碟來承擔，相比起磁碟陣列動不動就幾十上百塊硬碟同時讀寫，速率慢了許多。
【對象存儲】
典型設備：內置大容量硬碟的分布式伺服器
對象存儲最常用的方案，就是多台伺服器內置大容量硬碟，再裝上對象存儲軟體，然後再額外搞幾台服務作為管理節點，安裝上對象存儲管理軟體。管理節點可以管理其他伺服器對外提供讀寫訪問功能。
之所以出現了對象存儲這種東西，是為了克服塊存儲與文件存儲各自的缺點，發揚它倆各自的優點。簡單來說塊存儲讀寫快，不利於共享，文件存儲讀寫慢，利於共享。能否弄一個讀寫快，利 於共享的出來呢。於是就有了對象存儲。
首先，一個文件包含了了屬性（術語叫metadata，元數據，例如該文件的大小、修改時間、存儲路徑等）以及內容（以下簡稱數據）。
以往像FAT32這種文件系統，是直接將一份文件的數據與metadata一起存儲的，存儲過程先將文件按照文件系統的最小塊大小來打散（如4M的文件，假設文件系統要求一個塊4K，那麼就將文件打散成為1000個小塊），再寫進硬碟裡面，過程中沒有區分數據/metadata的。而每個塊最後會告知你下一個要讀取的塊的地址，然後一直這樣順序地按圖索驥，最後完成整份文件的所有塊的讀取。
這種情況下讀寫速率很慢，因為就算你有100個機械手臂在讀寫，但是由於你只有讀取到第一個塊，才能知道下一個塊在哪裡，其實相當於只能有1個機械手臂在實際工作。
而對象存儲則將元數據獨立了出來，控制節點叫元數據伺服器（伺服器+對象存儲管理軟體），裡面主要負責存儲對象的屬性（主要是對象的數據被打散存放到了那幾台分布式伺服器中的信息），而其他負責存儲數據的分布式伺服器叫做OSD，主要負責存儲文件的數據部分。當用戶訪問對象，會先訪問元數據伺服器，元數據伺服器只負責反饋對象存儲在哪些OSD，假設反饋文件A存儲在B、C、D三台OSD，那麼用戶就會再次直接訪問3台OSD伺服器去讀取數據。
這時候由於是3台OSD同時對外傳輸數據，所以傳輸的速度就加快了。當OSD伺服器數量越多，這種讀寫速度的提升就越大，通過此種方式，實現了讀寫快的目的。
另一方面，對象存儲軟體是有專門的文件系統的，所以OSD對外又相當於文件伺服器，那麼就不存在文件共享方面的困難了，也解決了文件共享方面的問題。
所以對象存儲的出現，很好地結合了塊存儲與文件存儲的優點。
最後為什麼對象存儲兼具塊存儲與文件存儲的好處，還要使用塊存儲或文件存儲呢？
1、有一類應用是需要存儲直接裸盤映射的，例如資料庫。因為資料庫需要存儲裸盤映射給自己後，再根據自己的資料庫文件系統來對裸盤進行格式化的，所以是不能夠採用其他已經被格式化為某種文件系統的存儲的。此類應用更適合使用塊存儲。
2、對象存儲的成本比起普通的文件存儲還是較高，需要購買專門的對象存儲軟體以及大容量硬碟。如果對數據量要求不是海量，只是為了做文件共享的時候，直接用文件存儲的形式好了，性價比高。
⑦ 數據結構的存儲方式有哪幾種
數據結構的存儲方式有順序存儲方法、鏈接存儲方法、索引存儲方法和散列存儲方法這四種。
1、順序存儲方式：順序存儲方式就是在一塊連續的存儲區域一個接著一個的存放數據，把邏輯上相連的結點存儲在物理位置上相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接掛安息來體現。順序存儲方式也稱為順序存儲結構，一般採用數組或者結構數組來描述。
2、鏈接存儲方法：它比較靈活，其不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上相鄰，結點間的邏輯關系由附加的引用欄位表示。一個結點的引用欄位往往指導下一個結點的存放位置。鏈接存儲方式也稱為鏈接式存儲結構，一般在原數據項中增加應用類型來表示結點之間的位置關系。
3、索引存儲方法：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。它細分為兩類：稠密索引：每個結點在索引表中都有一個索引項，索引項的地址指示結點所在的的存儲位置；稀疏索引：一組結點在索引表中只對應一個索引項，索引項的地址指示一組結點的起始存儲位置。
4、散列存儲方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
(7)數據分批存儲擴展閱讀
順序存儲和鏈接存儲的基本原理
在順序存儲中，每個存儲空間含有所存元素本身的信息，元素之間的邏輯關系是通過數組下標位置簡單計算出來的線性表的順序存儲，若一個元素存儲在對應數組中的下標位置為i，則它的前驅元素在對應數組中的下標位置為i-1，它的後繼元素在對應數組中的下標位置為i+1。
在鏈式存儲結構中，存儲結點不僅含有所存元素本身的信息，還含有元素之間邏輯關系的信息。數據的鏈式存儲結構可用鏈接表來表示。其中data表示值域，用來存儲節點的數值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均為指針域，每個指針域為其對應的後繼元素或前驅元素所在結點的存儲位置。
在數據的順序存儲中，由於每個元素的存儲位置都可以通過簡單計算得到，所以訪問元素的時間都相同；而在數據的鏈接存儲中，由於每個元素的存儲位置保存在它的前驅或後繼結點中，所以只有當訪問到其前驅結點或後繼結點後才能夠按指針訪問到，訪問任一元素的時間與該元素結點在鏈式存儲結構中的位置有關。
⑧ 什麼是分布式數據存儲
什麼是分布式存儲
分布式存儲是一種數據存儲技術，它通過網路使用企業中每台機器上的磁碟空間，這些分散的存儲資源構成了虛擬存儲設備，數據分布存儲在企業的各個角落。
分布式存儲系統，可在多個獨立設備上分發數據。傳統的網路存儲系統使用集中存儲伺服器來存儲所有數據。存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，無法滿足大規模存儲應用的需求。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，使用多個存儲伺服器共享存儲負載，利用位置伺服器定位存儲信息，不僅提高了系統的可靠性，可用性和訪問效率，而且易於擴展。
⑨ 目前主要三種數據存儲方式
三種存儲方式：DAS、SAN、NAS
三種存儲類型：塊存儲、文件存儲、對象存儲
塊存儲和文件存儲是我們比較熟悉的兩種主流的存儲類型，而對象存儲（Object-based Storage）是一種新的網路存儲架構，基於對象存儲技術的設備就是對象存儲設備（Object-based Storage Device）簡稱OSD。
本質是一樣的，底層都是塊存儲，只是在對外介面上表現不一致，分別應用於不同的業務場景。
分布式存儲的應用場景相對於其存儲介面，現在流行分為三種:
對象存儲: 也就是通常意義的鍵值存儲，其介面就是簡單的GET、PUT、DEL和其他擴展，如七牛、又拍、Swift、S3
塊存儲: 這種介面通常以QEMU Driver或者Kernel Mole的方式存在，這種介面需要實現Linux的Block Device的介面或者QEMU提供的Block Driver介面，如Sheepdog，AWS的EBS，青雲的雲硬碟和阿里雲的盤古系統，還有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向塊存儲的介面）
文件存儲: 通常意義是支持POSIX介面，它跟傳統的文件系統如Ext4是一個類型的，但區別在於分布式存儲提供了並行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存儲的介面)，但是有時候又會把GFS，HDFS這種非POSIX介面的類文件存儲介面歸入此類。
⑩ java 怎麼把5萬條數據分批插入數據到mysql,之前插1,2萬沒事, 多了就內存溢出
你的事務控制問題。
大量數據插入的時候，可以將數據量分批，每次事務提交一批。
例如：
con.setAutoCommit(false);// 更改JDBC事務的默認提交方式
Statement stmt = conn.createStatement();
// 第一批 省略n條
stmt.addBatch("insert into dept values (52,'a','aa')");
stmt.addBatch("insert into dept values (53,'b','bb')");
stmt.addBatch("insert into dept values (54,'c','cc')");
stmt.executeBatch();
con.commit();//提交JDBC事務
stmt.close();
// 第二批 省略n條
stmt = conn.createStatement();
stmt.addBatch("insert into dept values (52,'a','aa')");
stmt.addBatch("insert into dept values (53,'b','bb')");
stmt.addBatch("insert into dept values (54,'c','cc')");
stmt.executeBatch();
con.commit();//提交JDBC事務
stmt.close();
// 第n批
。。。。。。
con.setAutoCommit(true);// 恢復JDBC事務的默認提交方式
conn.close();