: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3)....最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1) 原因: 索引扫描,速度会很快....可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！...难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？ 答案是： NO 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！...一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！ 好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！
: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3)....最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1) 原因: 索引扫描,速度会很快....可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！...难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？ 答案是：NO 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！...一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！ 好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！
表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3)....最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1) 原因: 索引扫描,速度会很快....可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！...难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？ 答案是： NO 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！...一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！ 好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！
自己连续点了n次下一页，发现CPU的使用率飘高，达到了50%左右。 但是对于100万的记录，AMD XP2000+ 的CPU 几十毫秒的放映速度，因该是可以接受的，甚至是很理想的吧。...因为是要在同一个讨论组李翻页，而且是按replyDate排序的。 2.只返回需要的记录 对于海量数据，都读出来做缓存，那是不可想象的（记录少的话，也要看利用率，一般都是很浪费的）。...这对于SQL来说是一样的，对于海量数据依然会很慢。...35万，加了索引，测试了一下，翻页速度还是可以的，前n也都是很快的，后n页就很慢了， 如果再加上查询那就非常之慢了。...一开始我也是这么认为的，但是为了能够翻页，不得不加索引。 但是接下来的事实确打消了我的顾虑 先来看添加。 100万条记录是怎么弄出来的？
最近在培训PowerShell，在讲到Pipeline的时候，对于我这种长期和数据（数据库）打交道的人来说，觉得很实用，所以写此博文，记录一下。...我们可以使用Export-Csv命令将PowerShell中的对象转换为CSV格式，持久化到磁盘上。...为Unicode或者UTF8） Import-Csv命令是导入外部的CSV文件到内存。...比如我们按Handles排序，只查看头10条进程记录的名字和Handles。...SQL中的游标，对于每一行数据，都进行一个运算或者函数处理。
这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。 最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘1.6G。...10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？ 怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！...难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？？？ 答案是： NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！...一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！ 好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！
1、为什么要接口性能优化 1.用户体验差：接口访问速度慢、如果一个页面打开需要好几秒，用户可能在页面没有完全打开时，就关掉页面离开了，造成用户流失，通过性能优化，减少服务器响应时长，可提高用户体验，较少用户的流失...2.雪崩效应：接口访问速度慢，会带来雪崩效应，在微服务时代，一个功能页面可能需要调用多个服务接口，如果某一个接口响应速度慢，会导致调用这个接口的服务也变得很慢，最后会导致所有的服务整体变慢。...2.大表分页优化，定时任务，需要对大表分页查询，可以使用子查询的方式进行优化。举例：商品表100万条记录，需要每天定时更新商品的销量。...一般做法使用多线程，每个线程处理200条数据 select * from item limit 900000，200 越往后执行，时间会越长，因为mysql需要定位前90万条记录，之后再取出后面的200...查看jvm的Gc命令 jstat -gcutil pid 2000 ? 如果存在大量的YGC可以通过jmap命令定位哪些对象创建的多，然后进行代码优化，尽量减少对象的创建。
一开始是想把数据库文件放到虚拟硬盘里面，这样读取速度不就快乐吗？但是当我把一个250万条记录的数据库放在了虚拟硬盘上做测试后，发现效果并不理想。 ...250万条记录，利用主键排序（聚集索引），可以提高几倍的效率，但是如果换成一般的字段（nvarchar类型的，没有设置索引），查看第1000页的数据的时候居然超时了？！这个也太。。。还是“内存”了吗？...无意间看了一眼硬盘指示灯，这个灯在显示数据的时候居然一直在亮！不会把，从虚拟硬盘里面读数据，硬盘灯为什么会亮呀？看来SQL Server2000在大量数据排序的时候会往硬盘里面写数据。...（注意：这是250万条记录，按照nvarchar字段排序的结果） 第99999页使用的SQL语句： select * from Products where productid in ...页 546 第160000页 1766 第160001页 600 注意：这里并不是想说分页算法如何如何的快，而是想说，对于SQL Server2000来说，如果把Tempdb数据库的文件（tempdb.mdf
2、暴力解法二——hash法 hash法会占用较大的内存，但是hash是键值对的存储方式，其速度相对来说足够快。...虽然几个g现在的情况是可以满足的，但是如果数据量增长到过亿，甚至更多的时候，则无法解决此问题。 由于相对于内存来说，硬盘的容量远大于内存。...具体做法是，可以根据当前内存可以承载的数量，现假设每次从数据库中读取100万条记录（约100MB），并写入一个文件。这样会将1000万条记录写入10个文件中。...三、具体解法 具体的步骤如下： 1、从微信处拉取1000万条记录，每100万条记录存放在一个文件中。...2、从数据库中拉取1000万条记录，每100万条记录存放在一个文件中。
举个例子来说，数据库大家肯定都不陌生，比如现在有一张表，其中有100万条记录，现在要查找查找其中的某条数据，如何快速地从100万条记录中找到需要的那条记录呢？...大家的第一反应肯定是二叉查找树，下面先谈谈为什么二叉树不行。 为什么二叉查找树不行 还是刚刚那个例子，现在一张表中有100万条记录，我们以表的主键来构建一个二叉查找树。...所以在这里制约查找速度的不是比较次数，而是IO操作的次数。换句话说，如果能够减少一次IO操作，那么多在内存中比较100次也无所谓，因为二者的速度相差100000倍。...下面我们来看看B树的定义 （1）树中每个节点至多有m 棵子树（m指的是树的阶）； 解释：有的定义说的是每个节点最多有m-1个关键字，是一样的，对于每个节点来说子树的数目等于关键字数目加1，下面会举例说明...（这里也可以看到对于每个节点来说子节点数量比关键字数量多1） （5）所有的叶子结点都出现在同一层次上，即所有叶节点具有相同的深度，等于树高度。
发送超过1M大小的邮件，对于现在的网络系统和大多数邮件系统而言，发送速度都有点慢了，我测试使用FoxMail发送4M以上的邮件，大概有10%-40%的失败率，要么我这边的网络速度太慢，邮件服务器提示处理超时...，要么对方邮件服务器拒绝接收或者接收很慢。 ...每次发送多大的邮件速度和成功率最高？经过很多次试验，我发现如果内容在1M内成功率接近100% ，2M以内有95%左右，3.5M以后成功率大幅下降，只有60%左右。...对于数据同步的应用该采用那种模式？...数据情况： 待同步的表：XX净资产值表； 记录数量：57万条； 记录大小：每2万条约4M（非压缩），总共约 1032M； 单次发送邮件的记录条数：2万条（数据经过自定义压缩）； 测试结果： 自开始发送到全部导入的时间
发送超过1M大小的邮件，对于现在的网络系统和大多数邮件系统而言，发送速度都有点慢了，我测试使用FoxMail发送4M以上的邮件，大概有10%-40%的失败率，要么我这边的网络速度太慢，邮件服务器提示处理超时...，要么对方邮件服务器拒绝接收或者接收很慢。 ...每次发送多大的邮件速度和成功率最高？经过很多次试验，我发现如果内容在1M内成功率接近100% ，2M以内有95%左右，3.5M以后成功率大幅下降，只有60%左右。...对于数据同步的应用该采用那种模式？...； 数据情况： 待同步的表：基金净资产值表； 记录数量：57万条； 记录大小：每2万条约4M（非压缩），总共约 1032M； 单次发送邮件的记录条数：2万条（数据经过自定义压缩）； 测试结果： 自开始发送到全部导入的时间
一、问题背景 现网出现慢查询，在500万数量级的情况下，单表查询速度在30多秒，需要对sql进行优化，sql如下： ? 我在测试环境构造了500万条数据，模拟了这个慢查询。...简单来说，就是查询一定条件下，都有哪些用户的。很简单的sql，可以看到，查询耗时为37秒。...说一下app_account字段的分布情况，随机生成了5000个不同的随机数，然后分布到了这500万条数据里，平均来说，每个app_account都会有1000个是重复的值，种类共有5000个。...思路一： 后面应该加上 order by null；避免无用排序，但其实对结果耗时影响不大，还是很慢。 ?...这里只是记录下这个坑，sqlyog执行sql速度，和服务器执行sql速度，在有的sql中差异巨大，并不可靠。
比如银行交易流水记录的查询 限盐少许，上实际实验过程，以下是在实验的过程中做一些操作，以及踩过的一些坑，我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。...万条数据，平均每秒40~60条数据，中间我停过几次，以为是随机函数的问题，都变成常数，但效果一样，还是很慢，当时让我对这个MySQL数据库感觉到悲观，毕竟Oracle用惯了，那插速是真的很快，不过功夫不负有心人...总结六：也就是说，按照这样的速度插入，并发量一但大的情况下，操作起来会很慢。所以在有索引的条件下插入数据，要么索引失效，要么插入会特别慢。...场景：银行交易流水记录的查询 根据小总结六的特性，操作表和历史查询表一定要时间可以分开，由于带索引的历史表，插入会很慢，所以要插入到操作表内，操作表和历史表的字段是一样的。...还有另外一种策略，由于流水主要以时间做为排序对象，可以按照时间顺序，也就是ID自增长的顺序进行分库分表，就像试验的那样，100万左右条数据一张表，另外在做一张时间范围的索引表，如下： CreateTimeIndexTable
其中age为0~100随机数字，money为每一万条数据中，0~10000各个数字只出现一次。...简单查询一万次耗时：331ms dispatch 100个block来查询一万次耗时：150ms realm： 9万条数据基础上连续单条插入一万条数据耗时：32851ms。...dispatch 100个block来查询一万次耗时：205ms。 WCDB： 9万条数据基础上连续单条插入一万条数据耗时：750ms。 此为不用事务操作的时间，如果用事务统一操作，耗时667ms。...多线程访问时需要新建新的Realm对象。 Realm没有自增属性。。...缺点： 最明显的缺点是其相关资料太少了，毕竟6月初才正式开源，大家可能还在体验阶段，不敢随便上项目，不过其提供了QQ群答疑，而且看了一下代码提交记录，更新很频繁，对于腾讯内部使用来说应该有问题会得到更快解决
数据库应该比你的算法处理起来更加快.而且更加重要的是,你不必再去传递数百万条记录了。...从三个方面来说 这是错误的： 它（也许）解决了表面症状但并没有解决问题。它也有可能无法解决极端情况下的症状。 对具有很多列的庞大的结果集合来说它很慢。...对庞大的笛卡尔积集合来说它很慢，还是需要加载很多的数据到内存中。 解决方法： 根据经验，如果你获得了不需要的重复记录，还是检查你的JOIN判断吧。可能在某个地方有一个很难觉察的笛卡尔积集合。...9、使用内存间接排序 SQL的ORDER BY语句支持很多类型的表达式，包括CASE语句，对于间接排序十分有用。...你可能重来不会在Java内存中排序数据，因为你会想： SQL排序很慢 SQL排序办不到 解决方法： 如果你在内存中排序任何SQL数据，请再三考虑，是否不能在数据库中排序。
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