Hibernate框架对检索进行了优化,前面我们将CURD的时候提到了load和get的区别,当时仅仅说了load为延迟加载,get为立即加载,当检索的记录为空的时候load报错(不是在执行load方法的时候报的错,是执行后面的操作报的错),get返回null。 其实load就是对检索的一种优化,它的作用是当程序执行检索代码的时候,在缓存中没有的前提下,不会立即去数据库中查询,而是等真正用到的时候才会去查询,这是一种懒加载策略。 下面我们要讲的内容有: 当前对象的检索优化 关联对象的检索优化 当前对象的检
用户需要批量修改 Product中 sku 的 映射关系,可以选择的 Product 的 数量不限。
MyBatis是一个轻量级的ORM框架,它提供了多种方式来优化SQL查询。其中一种常见的优化技术是延迟加载(lazy loading),它允许在需要时才从数据库中加载相关的数据,从而避免不必要的性能损失和内存消耗。
当一个大表和一个或多个小表做JOIN时,最好使用MAPJOIN,性能比普通的JOIN要快很多。另外,MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。MAPJOIN的基本原理是:在小数据量情况下,SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中,从而加快JOIN的执行速度。
举个例子select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程:
SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no
虽然使用Explain不能够马上调优我们的SQL,它也不能给予我们一些调整建议,但是它能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的
有一张流水表,未分库分表,目前的数据量为950w,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时17s左右 (execution: 16s831ms, fetching: 107 ms)
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
MyBatis的前身是Apache的一个开源项目iBatis,2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code,并且改名为MyBatis。2013年11月迁移到GitHub,因此目前MyBatis是由GitHub维护的。
所以到处找资料, 但是无论从一些讲 Hibernate 书籍,还是他人 Blog 中都没有找到详细
个人简介:Java领域新星创作者;阿里云技术博主、星级博主、专家博主;正在Java学习的路上摸爬滚打,记录学习的过程~ 个人主页:.29.的博客 学习社区:进去逛一逛~
数据操作语言:普通查询 记录查询 最基本的查询语句是由 SELECT 和 FROM 关键字组成的 SELECT * FORM t_emp; SELECT empnpo, ename, sal FROM t_emp; SELECT 语句屏蔽了物理层的操作。用户不必关心数据的真实存储,交由数据库高效的查找数据 USE demo; SELECT * FROM t_emp; SELECT empno,ename,sal FROM t_emp; 使用列命名 通常情况下,SELECT 子句中使用了表达式,那么这列的名字
MyBatis 的延迟加载(懒加载)特性允许在需要使用关联对象数据时才进行加载,而不是在执行主查询时就加载所有相关数据。这种机制可以提高应用程序的性能,特别是当关联数据庞大或关联层次较深时。我们将通过以下几个方面来深入了解MyBatis的延迟加载实现机制。
最近在研究 Hibernate 的性能优化的时候碰到了"抓取策略", 由于以前没有详细的研究过, 所以到处找资料, 但是无论从一些讲 Hibernate 书籍,还是他人 Blog 中都没有找到详细 介绍 Hibernate 文档中所说的原汁原味的抓取策略, 综合懒加载等等特性混在了一起, 所 以在这自己在借鉴了他人的基础上研究了下原汁原味的 Hibernate 四种"抓取策略"; 连接抓取(Join fetching) - Hibernate通过 在SELECT语句使用OUTER J
有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms);
1、什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类 SQL查询功能(HQL) 2、Hive的意义(最初研发的原因) 避免了去写MapReduce,提供快速开发的能力,减少开发人员的学习成本。 3、Hive的内部组成模块,作用分别是什么 元数据:Metastore 元数据包括:表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段、表的类型(是否是外部表)、表的数据所在目录等; 默认存储在自带的derby数据库中,
有一天,你去三亚玩耍,就想玩个冲浪,即时你不差钱,难道还要自己采买快艇、滑板等等装备来满足这为数不多的心血来潮么。租一个就行了嘛。这其实就是连接池的作用。
Hive支持的Join方式有Inner Join和Outer Join,这和标准SQL一致。除此之外,还支持一种特殊的Join:Left Semi-Join。
在Web应用程序中,数据库查询是一个关键的环节。优化数据库查询可以显著提高应用程序的性能和响应速度。Django作为一个高度可扩展的Web框架,提供了多种方式来优化数据库查询。本文将介绍一些常用的Django数据库查询优化技巧,从入门到精通,帮助您构建高效的应用程序。
本节利用了使用 ORM 继承 功能配置的 ORM 映射,描述在 映射类继承层次结构 中。重点将放在 连接表继承,因为这是最复杂的 ORM 查询情况。
join 方式连接多表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前,MySQL 只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大,则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中,MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
在列表数据进行遍历渲染时,需要为每一项 item 设置唯一 key 值,方便 Vue.js 内部机制精准找到该条列表数据。当 state 更新时,新的状态值和旧的状态值对比,较快地定位到 diff 。
日常开发中,我们使用mysql来实现分页功能的时候,总是会用到mysql的limit语法.而怎么使用却很有讲究的,今天来总结一下.
mysql 是我们最常用的数据存储的的程序,它是关系数据库的代表,可以直接服务于我们的常规业务,是我们不能离开的数据存储器,对于关系操作复杂的业务,具有很强的优势。
作者:Muscleape www.jianshu.com/p/0768ebc4e28d
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ,使用 insert 语句插入性能较低,此时可以使
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录),使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
来源:jianshu.com/p/0768ebc4e28d 有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms); 操作:查询条件放到子查询中,子查询只查主键ID,然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段; 原理:1、减
为进程分配内存的百分比,默认是50,vm.overcommit_memory = 2 的情况下生效
如果一次性需要插入大批量数据,使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
flink 1.9之前的版本,对于Table API和SQL的底层实现结构如下图,可以看处流处理和批处理有各自独立的api (流处理DataStream,批处理DataSet)。而且有不同的执行计划解析过程,codegen过程也完全不一样,完全没有流批一体的概念,面向用户不太友好。
EVA 旨在支持使用深度学习模型对结构化数据(表格、特征向量)和非结构化数据(视频、播客、PDF 等)进行操作的数据库应用程序。 它使用一系列受久经考验的关系数据库系统启发的优化,包括函数缓存、采样和基于成本的谓词重新排序,将 AI 管道加速 10-100 倍。 EVA 支持面向 AI 的类 SQL 查询语言,专为分析非结构化数据而量身定制。 它带有用于分析非结构化数据的广泛模型,包括用于图像分类、对象检测、OCR、文本情感分类、人脸检测等的模型。它完全用 Python 实现并在 Apache 许可下获得许可。
在数据库中,DISTINCT 关键字用于查询去重后的结果集。它用于从查询结果中去除重复的行,只返回唯一的行。
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
上期回答了关于PG数据库缓存和系统的缓存之间的一些关系,其中可能有有一些可以在讨论的问题,既然数据库可以“黏住”常用的数据,那系统的缓存我们还是否可以继续利用,还是仅仅拿他当一个所谓的“二级缓存”(这个词可能不严谨)来使用。
Hive是Apache Hadoop生态系统中的一部分,它提供了一种方便的方式来处理和分析大规模数据。Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,并使用类似于SQL的查询语言HQL(Hive Query Language)进行数据操作。在本篇文章中,我们将深入探讨Hive的命令操作以及相应的过程。
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
1.JOIN连接,MapJoin优化(SELECT /* + MAPJOIN(b) */)
从SQL 语言, DB 和 开发人员之间对SQL的撰写的目的和本质的理解就有不同,一个是要以逻辑为基础满足业务需求即可,性能方面的需求这变得不是核心人物,而DB 人员则对SQL的撰写和优化作为一个核心的目的,性能是重要的,所以矛盾就产生了.
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
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