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优化查找好友的查询

是指通过改进查询算法和数据结构，提高查找好友的效率和准确性。在社交网络等应用中，查找好友是一个常见的操作，因此优化查询过程对于提升用户体验和系统性能非常重要。

以下是一些优化查找好友的查询的方法和技术：

  1. 数据索引：使用合适的数据索引结构可以加快查询速度。常见的索引结构包括哈希表、B树、B+树等。通过在用户数据中建立索引，可以快速定位到目标用户，减少查询时间。
  2. 分布式存储：将用户数据分布在多个节点上，可以提高查询的并发性能。通过分布式存储技术，可以将查询请求分发到不同的节点上并行处理，加快查询速度。
  3. 缓存技术：使用缓存可以减少对数据库的查询次数，提高查询效率。将热门的查询结果缓存到内存中，可以快速返回结果，减轻数据库的负载。
  4. 查询优化器：使用查询优化器可以对查询语句进行优化，选择最优的执行计划。通过分析查询语句的结构和数据分布情况，优化器可以选择合适的索引和查询算法，提高查询效率。
  5. 数据分片：将用户数据按照某种规则进行分片存储，可以提高查询的并发性能。通过将用户数据分散存储在多个节点上，可以将查询请求分发到不同的节点上并行处理，加快查询速度。
  6. 预处理和预计算：对于一些复杂的查询操作，可以提前进行预处理和预计算，将结果存储在缓存或者索引中。这样可以避免每次查询都需要重新计算，提高查询速度。
  7. 数据压缩和存储优化：对于大规模的用户数据，可以使用数据压缩和存储优化技术，减少存储空间和提高查询效率。常见的技术包括列存储、压缩算法等。
  8. 并行查询和分布式计算：对于大规模的查询操作，可以使用并行查询和分布式计算技术，将查询任务分发到多个计算节点上并行处理，提高查询速度。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 腾讯云数据库 TencentDB：提供高性能、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎和存储引擎。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云分布式数据库 TDSQL：提供高可用、高性能的分布式数据库服务，适用于大规模数据存储和查询场景。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
  • 腾讯云缓存 Redis：提供高性能、可扩展的内存数据库服务，支持快速读写操作和复杂的数据结构。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/redis
  • 腾讯云数据仓库 CDW：提供大规模数据存储和分析服务，支持海量数据的查询和分析。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdw

请注意，以上仅为腾讯云的部分相关产品，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。

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性能优化-子查询的优化

3、子查询的优化 子查询是我们在开发过程中经常使用的一种方式，在通常情况下，需要把子查询优化为join查询但在优化是需要注意关联键是否有一对多的关系，要注意重复数据。...我们要进行一个子查询，需求：查询t表中id在t1表中tid的所有数据； select * from t where t.id in (select t1.tid from t1); ?...通过上面结果来看，查询的结果是一致的，我们就将子查询的方式优化为join操作。...在这种情况下，如果我们使用子查询方式进行查询，返回的结果就是如下图所示： ? 如果使用join方式进行查找，如下图所示： ?...例子：查询sandra出演的所有影片： explain select title,release_year,length from film where film_id in ( select

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性能优化-Limit查询的优化

5、Limit查询的优化 Limit常用于分页处理，时长会伴随order by从句使用，因此大多时候回使用Filesorts这样会造成大量的IO问题。...例子： 需求：查询影片id和描述信息，并根据主题进行排序，取出从序号50条开始的5条数据。...在查看一下它的执行计划： ? 对于这种操作，我们该用什么样的优化方式了？...优化步骤1： 使用有索引的列或主键进行order by操作，因为大家知道，innodb是按照主键的逻辑顺序进行排序的。可以避免很多的IO操作。...随着我们翻页越往后，IO操作会越来越大的，如果一个表有几千万行数据，翻页越后面，会越来越慢，因此我们要进一步的来优化。 优化步骤2 记录上次返回的主键， 在下次查询时使用主键过滤。

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mysql慢查询优化方法_MySQL查询优化

：索引没有设计好、SQL 语句没写好、MySQL 选错了索引 ’mysql慢查询优化 第一步：开启mysql慢查询日志，通过慢查询日志定位到执行较慢的SQL语句。...第二步：利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析SQL查询语句。 第三步：通过查询的结果进行优化。...优化方式 （1）首先分析语句，看看是否包含了额外的数据，可能是查询了多余的行并抛弃掉了，也可能是加了结果中不需要的列，要对SQL语句进行分析和重写。...，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值 rows 扫描出的行数，表示 MySQL 根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录扫描的行数 filtered 按表条件过滤的行百分比 extra 执行情况的说明和描述...，当查询的表只有一行的情况下，使用 system NULL MySQL 在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引 从上到下，性能从差到好，一般来说需要保证查询至少达到 range 级别， 最好达到

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查询优化器概念—查询优化器介绍

第一篇：SQL调优系列文章之—SQL调优简介 第二篇：SQL调优系列文章之—SQL性能方法论 第三篇：查询优化器基础知识—SQL语句处理过程 4 查询优化器概念 本章描述了与查询优化器相关的最重要的概念...4.1 查询优化器介绍 查询优化器（简称为优化器）是内置数据库软件，用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。 4.1.1 查询优化器的用途 优化程序尝试为 SQL 语句生成最佳执行计划。...优化程序在所有考虑的候选计划中选择成本最低的计划。优化程序使用可用的统计信息来计算成本。对于给定环境中的特定查询，成本计算考虑了查询执行的因素，例如I/O、CPU和通信。...例如，查询职位为经理的员工的信息。如果优化程序统计信息表明80％的员工是经理，那么优化程序可能会认为全表扫描最有效。...数据库从下到上分别优化查询块。 因此，数据库首先优化最里面的查询块并为其生成子计划，然后生成表示整个查询的外部查询块。 查询块的可能计划数与FROM子句中的对象数成比例。

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性能优化-慢查询的优化案例

3、慢查询的优化案例 1、函数Max()的优化 用途：查询最后支付时间-优化max（）函数 语句： select max(payment_date) from payment; ?...可以看到显示的执行计划，并不是很高效，可以拖慢服务器的效率，如何优化了？ 创建索引 create index inx_paydate on payment(payment_date); ? ?...索引是顺序操作的，不需要扫描表，执行效率就会比较恒定， 2、函数Count()的优化 需求：在一条SQL中同时查处2006年和2007年电影的数量 错误的方式： 语句： select count(release_year...正确的编写方式： select count(release_year='2006' or null) as '06films',count(release_year='2007' or null) as...说明： Count（id）是不包含null的值 Count（*）是包含null的值

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数据优化查询的意义

1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。...索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。...当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。...3．消除对大型表行数据的顺序存取 在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。...比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。

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数据 优化查询的目的

1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。...索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。...当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。...3．消除对大型表行数据的顺序存取 在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。...比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。

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MySQL的查询优化(二)

“ 在昨天的MySQL的查询优化(一)中，我们谈到SQL常用的一些优化方式：给字段增加索引，避免索引失效，替换掉一些不合理的关键词，那么今天我们继续来看SQL如何进行查询优化” 在上一章第一条优化中我们说到在...三.优化数据库结构 由于个人方向的问题，对于SQL语句的查询优化，自己并不是很精通，只能说遇到加载很慢的时候，我会去排除原因，如果原因出在SQL的问题上面的时候（大多数我觉得都是这上面），我回去看这个请求执行了哪些...SQL，如果开启了慢查询就去看慢查询日志，如果没有，把打印的SQL放到工具上执行一下，然后使用explain去看一下SQL的执行计划，最后再进行优化，当然最后的优化才是最重要的。...下面我再说一下另外一中优化方式：优化数据结构 一个好的数据库设计方案对于数据库的性能常常起到事半功倍的效果。...通过建立中间表，把需要经常联合查询的数据插入到中间表中， 然后将原来的联合查询改为对中间表的查询，以此来提高查询效率。

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MySQL的查询优化(一)

“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中，我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路，那今天我们就针对具体的语句来看一下，如何优化MySQL的查询语句。”...关于MySQL的查询优化，我想大家或多或少的都有一些心得和想法，但是你是否真正的去研究过哪些SQL语句值得我们去优化以及优化的效果如何呢？...语句分析 1.在最初的阶段，我们用的最多的就是条件查询where了，通常我们要适当在where的字段上增加索引或者联合索引 这里我们来看一下where条件如何优化，由于本人数据库数据量不多，根据查询时间来判断...首先大家需要知道，MySQL查询的数据量超过全表的40%时（网上有说30%的，大致意思相同），就不会采用索引了。也就是或如果不等于1的数据量过大，索引其实本身就是无效的。...这里需要大家根据自己的实际业务场景去分析，肯定能找到查询效率高的方案，这一条优化方案其实也是上一条的扩展。 3.在第二条中我们提及到and，说到and我们就不得不提一下or。

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MySQL优化查询的方法

对于MySQL数据库，优化查询的方法 1.使用索引 　　使用索引时，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ，group by 涉及的列上建立索引。...2.优化SQL语句 1）分析查询语句：通过对查询语句的分析，可以了解查询语句执行情况，找出查询语句执行的瓶颈，从而优化查询语句。 　　　...通过explain（查询优化神器）用来查看SQL语句的执行结果，可以帮助选择更好的索引和优化查询语句，写出更好的优化语句。 　　　...如指定MySQL查询缓冲区的大小，指定MySQL允许的最大连接进程数等。 6.应用优化 　1）使用数据库连接池 　2）实用查询缓存 　　它的作用是存储 select 查询的文本及其相应结果。...如果随后收到一个相同的查询，服务器会从查询缓存中直接得到查询结果。查询缓存适用的对象是更新不频繁的表，当表中数据更改后，查询缓存中的相关条目就会被清空。

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不用任何软件也可以查询到好友qq位置

给QQ好友随便发送一个截图，可以建立一个直接到对方电脑的Socket连接（因为QQ发送消息时候文字利用服务器转发，图片视频直接建立协议连接） 输入命令netstat，netstat有很多用法，这里用两种...有的做法是在没有发送截图的时候使用一次 netstat -n，发送后再使用一次 netstat -n，对比两次的不同结果，多余的就是对方的IP信息。...总结：QQ的端口好像和以前不一样了，以前是固定的4000什么的，现在变成动态的了，而且协议也不是UDP（另外一直都不能查手机的地址，因为是通过服务器中转了的，查出来的IP是深圳总部的中转服务器IP），很直观的是凡是外部地址端口是...http(80)或https(443)的都是发送到服务器而不是个人电脑的，反正以前的很多查IP的软件都无效了，有的病毒广告什么的也一堆，还是自己查的比较好。...同理：查询微博、人人、YY等好友信息原理也一样，就看这些客户端在发送消息时是通过服务器中转还是直接与对方建立链接了，有兴趣的可以测试一下。

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MySQL查询优化

数据库优化方向 （1）、根据服务层面：配置mysql性能优化参数 （2）、从系统层面增强mysql的性能：优化数据表结构、字段类型、字段索引、分表，分库、读写分离等等 （3）、从数据库层面增强性能：...这通常比使用很多INSERT语句块快20倍 ORDER BY优化 InnoDB引擎下，通过有序排序索引顺序扫描，这种方式在使用explain分析查询的时候显示为Using Index，无需额外排序，操作效率较高...否则肯定需要额外的排序操作，这样就会出现filesort。 优化group by 若查询包括group by，但想要避免排序结果的消耗，可指定group by null。...优化嵌套查询 子查询 explain select * from customer where customer_id not in(select customer_id from payment)...优化分页查询 一般分页查询，通过创建覆盖索引能较好地提高性能。

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mysql查询优化

，查询效能极低，并且请求次数过多的话很可能会因为这一个慢sql把你整个系统拖垮，不能正常对外提供服务 ------ 二、带着疑问去优化 其实优化手段从业务层面上看很单一，也就是通过给字段添加索引，相信很多人都听过...sql优化加索引能提高查询效率，但是很少去思考跟索引相关的一些问题，比如 索引什么时候会生效？...也就是说，在这个查询里面，索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。 联合索引 a....这时，你也能够用上这个索引，查找到第一个符合条件的记录是 ID3，然后向后遍历，直到不满足条件为止。最左前缀可以是联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符 c....； 3、是根据 tradeid 值到 trade_detail 表中查找条件匹配的行。

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MySQL查询优化

数据库优化方向 （1）、根据服务层面：配置mysql性能优化参数 （2）、从系统层面增强mysql的性能：优化数据表结构、字段类型、字段索引、分表，分库、读写分离等等 （3）、从数据库层面增强性能：...这通常比使用很多INSERT语句块快20倍 ORDER BY优化 InnoDB引擎下，通过有序排序索引顺序扫描，这种方式在使用explain分析查询的时候显示为Using Index，无需额外排序，操作效率较高...否则肯定需要额外的排序操作，这样就会出现filesort。 优化group by 若查询包括group by，但想要避免排序结果的消耗，可指定group by null。...优化嵌套查询 子查询 explain select * from customer where customer_id not in(select customer_id from payment)...优化分页查询 一般分页查询，通过创建覆盖索引能较好地提高性能。

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MySQL查询优化

软件又细分为很多种，在这里我们通过MySQL的查询优化从而达到性能的提升。      最近看了一些关于查询优化的书籍，同时也在网上看一些前辈们写的文章。...【例如你看一本书，需要找某一内容，刚好那内容出现在目录中，那就不用一页页翻了，直接在目录中定位到第几页查找】 　　　　如何激活覆盖索引呢？什么样才是特定场景呢？ 　　　　...优化： 　　子查询合并，若多个子查询，能合并的尽量合并。 　　...实验是检验标准的唯一标准，经过这几天的测试，得出的结论就是：MySQL的查询优化是有大方向，但是想要得出一个万能优化公式那是不可能的，毕竟每一条SQL查询语句的写法、结果着重点、以及表的字段环境都不一样...能够达到看SQL查询语句就能得出优化方法的大神，必定是仔细研究过SQL查询优化并且有过好几年优化经验的老鸟。哈哈，我还只是个小菜鸟。

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ClickHouse查询优化

有两点原因^why_clickhouse_is_so_fast：架构优越列式存储索引数据压缩向量化执行资源利用关注底层细节但是，数据库设计再优越也拯救不了错误的使用方式，本文以MergeTree引擎家族为例讲解如何对查询优化...()行数构建AST、优化并生成执行计划pipeline，最后在executeImpl()中多线程执行DAG获取结果，这篇文章只关心SQL执行，省略掉网络交互部分，查询执行流程如下图所示：图片SQL的解析优化和编译原理息息相关...优化器经过语法分析后生成的AST并不是执行最优解，ClickHouse包含大量基于规则的优化（rule based optimization），每个Query会遍历一遍优化规则，将满足的情况进行不改变查询语义地重写...) { ... } ...}值得注意的是，主键的sparse index使用二分查找直接缩小范围到所需要的parts，而跳表索引就需要在选出来的parts里，每n个（用户自定义...每个granules的第一行作为主键索引中的一个元素^first_element_of_granules_in_primary_index查询时在主键上使用二分查找跳过无关granules^skip_unrelated_data_with_primary_key

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ClickHouse 查询优化

有两点原因 [2]： 架构优越 列式存储 索引 数据压缩 向量化执行 资源利用 关注底层细节 但是，数据库设计再优越也拯救不了错误的使用方式，本文以 MergeTree 引擎家族为例讲解如何对查询优化...优化器 经过语法分析后生成的 AST 并不是执行最优解，ClickHouse 包含大量基于规则的优化（rule based optimization），每个 Query 会遍历一遍优化规则，将满足的情况进行...从代码中可以看到它也做了很多的优化： count() 优化 只有 LIMIT 情况的优化 quota 限制 可以看到： limit 大部分情况下是计算完成后再执行，而 quota 是在读取数据时执行的...) { ... } ... } 值得注意的是，主键的 sparse index 使用二分查找直接缩小范围到所需要的 parts，而跳表索引就需要在选出来的 parts...granules 的第一行作为主键索引中的一个元素 [8] 查询时在主键上使用二分查找跳过无关 granules[9] 主键只能通过前缀命中索引 [10] 每一个 part 内的 .bin 文件存储了

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