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在使用连接时优化SELECT查询的性能

是通过以下几个方面来实现的：

数据库索引优化：在连接查询中，使用合适的索引可以大大提高查询性能。对于连接字段，可以创建索引以加快连接操作的速度。同时，确保索引的选择是基于查询的过滤条件和连接字段。
查询优化器的使用：数据库查询优化器可以根据查询的条件和表的统计信息来选择最优的查询计划。通过使用适当的查询提示或者重写查询语句，可以帮助优化器生成更高效的查询计划。
避免不必要的连接：在进行连接查询时，确保只连接必要的表和字段，避免不必要的连接操作。可以通过使用子查询、联合查询或者其他方式来替代连接操作。
数据库设计优化：合理的数据库设计可以提高连接查询的性能。例如，使用合适的数据类型、避免冗余数据、规范化和反规范化等。
数据库缓存的使用：使用数据库缓存可以减少对磁盘的访问，提高查询性能。可以通过合理设置缓存大小、缓存策略和缓存失效机制来优化查询性能。
分页查询优化：对于大数据量的连接查询，可以使用分页查询来减少查询的数据量。通过合理设置分页大小和使用合适的分页算法，可以提高查询性能。
并行查询的使用：对于大数据量的连接查询，可以使用并行查询来加速查询的执行。通过合理设置并行度和使用合适的并行查询算法，可以提高查询性能。
数据库统计信息的收集：定期收集数据库的统计信息，包括表的大小、索引的选择性、查询的频率等。通过分析统计信息，可以优化查询计划，提高查询性能。

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优化 SQL SELECT 语句性能的 6 个简单技巧

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xBIM 基础14 使用LINQ实现最佳性能（优化查询）

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在使用vue的项目中对于性能优化的处理

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Mysql连接查询时查询条件放在On之后和Where之后的区别

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循环查询数据的性能问题及优化

糟糕的代码，对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响，所以，先设计再实现，谋而后动。这里的循环查询，指的是在一个for循环中，不断访问数据库来查询数据。...在刚接手公司数据报表系统时，发现有很多每日报告跑的出奇的慢，通过一番诊断后，发现主要来自两个方面的因素：一是需要对数据库的某些字段建立和优化索引，二是存在了很多糟糕的代码，这些代码在一个循环中不断的访问数据库...使用IN查询替换for循环优化前代码(简化版，以MySQL为例)： sql = 'SELECT A.real_name, A.phone, A.gender FROM tb_user AS A INNER...使用pipeline来查询redis Redis通常用来做数据缓存，降低数据库的命中率，从而提供并发性能。然而，如果使用不当，你会发现虽然使用了缓存，但是时间查询效率并没特别大的提升。...上面通过三个实例来阐述循环查询对性能的影响和优化的方法，写这篇博客的目的并不仅仅要介绍这些技巧方法，因为技巧方法远不止这些，而是想借此传达一个观点：编程，应该设计先于写代码。

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分组查询时，select的字段是否一定要都在group by中?

分组查询关键字group by通常和集合函数（MAX、MIN、COUNT、SUM、AVG）一起使用，它可以对一列或者多列结果集进行分组。...一般情况下，我们在使用group by的时候，select中的列都要出现在group by中，比如select id,name,age from tuser group by id,name,age，那么我们是不是都要严格按照这种模式来写...大致的意思是：如果name列是主键或者是唯一的非空列，name上面的查询是有效的。这种情况下，MySQL能够识别出select中的列依赖于group by中的列。...ONLY_FULL_GROUP_BY 我们在上面提到select中的列都出现在group by中，其实在MySQL5.7.5之前是没有此类限制的，5.7.5版本在sql_mode中增加了ONLY_FULL_GROUP_BY...下面我们在分别开启和关闭ONLY_FULL_GROUP_BY限制的情况下分别进行验证。 1.

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6、jstack的使用有些时候我们需要查看下jvm中的线程执行情况，比如，发现服务器的CPU的负载突然增高了、出现了死锁、死循环等，我们该如何分析呢？...在Java中线程的状态一共被分成6种：初始态（NEW）创建一个Thread对象，但还未调用start()启动线程时，线程处于初始态。...运行态（RUNNABLE），在Java中，运行态包括就绪态和运行态。就绪态该状态下的线程已经获得执行所需的所有资源，只要CPU分配执行权就能运行。所有就绪态的线程存放在就绪队列中。...运行态获得CPU执行权，正在执行的线程。由于一个CPU同一时刻只能执行一条线程，因此每个CPU每个时刻只有一条运行态的线程。...阻塞态（BLOCKED）当一条正在执行的线程请求某一资源失败时，就会进入阻塞态。而在Java中，阻塞态专指请求锁失败时进入的状态。由一个阻塞队列存放所有阻塞态的线程。

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使用子查询时应当注意的

在一个查询中： UPDATE a SET a.scts = b.v1, a.YCYL = b.v2, a.YCSL = b.v3 FROM kfdbsyy a, (SELECT f_wellnumber...COUNT(*) AS v1, SUM(f_fule) AS v2, SUM(f_totalliquid - f_fule) AS v3 FROM (SELECT...LIKE '2004-06%') GROUP BY f_wellnumber) b WHERE a.JH = b.f_wellnumber AND a.ny = '200406' 红色在子查询单独运行没有问题...反复试验，发现跟内部的子查询有关。...改为 UPDATE a SET a.scts = b.v1, a.YCYL = b.v2, a.YCSL = b.v3 FROM kfdbsyy a, (SELECT f_wellnumber

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背景最近一个后台功能列表，业务人员反馈查询和导出速度非常慢。通过定位发现列表查询和数据导出都是使用的同样的一个连表查询SQL。...知识延伸 MySQL使用嵌套循环算法或其变种来进行表之间的连接。在5.5版本之前，MySQL只支持一种表间关联方式，也就是嵌套循环(Nested Loop)。...如果关联的表数据量很大，那么join关联的时间会很长。在5.5版本以后，MySQL引入了BNL算法来优化嵌套循环。...假定要使用以下连接类型执行三个表t1，t2和t3之间的连接： Table Join Type t1 range t2 ref t3 ALL 如果使用一个简单的NLJ算法...由于索引的效率要比逐条循环效率高，所以当使用索引联表时，能大大加快查询速度，但是索引也不是万能的，如果你需要取索引以外的字段，那么依旧需要回到表中查出相应的数据。

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优化查询性能：UNION与UNION ALL的区别

作用在SQL查询中，当我们需要合并多个查询结果集时，我们通常会使用UNION和UNION ALL操作符，同时，如果你写的or语句不走索引，可以考虑使用UNION、UNION ALL优化。...去重操作需要比较和过滤结果集中的每一行，这可能会导致较大的性能消耗。因此，在使用UNION操作符时，需要权衡结果集的唯一性和性能开销之间的折衷。...在实际应用中，我们应该根据查询的需求和性能要求，谨慎选择合适的操作符，以提高查询效率。...通过合理的索引设计、统计信息的维护以及优化查询语句的编写，我们可以进一步提升查询性能。因此，在实际应用中，我们应该综合考虑多个方面的优化策略，以获得最佳的查询性能。...希望本篇博客能够帮助你理解UNION和UNION ALL的区别，并在优化查询性能时做出明智的选择。

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MySQL连接的原理⭐️4种优化连接的手段性能提升240%🚀

，用小表驱动大表当使用内连接时，由优化器决定哪个表是驱动表，哪个表是被驱动表当两个表时相当于双层循环，三个表时相当于三层循环，联表越多时间复杂度呈指数级别增长，联表的性能开销会非常大优化连接如果想要优化联表的开销有什么手段呢...Nested Loop （BNL）创建索引是有代价的，不仅查询时需要分析使用哪个索引的成本低，在进行写操作时还要去维护索引因此并不是每连接一张表就要为被驱动表建立索引，在用不上索引的情况下，该如何优化连接的开销呢...存储需要查询的列和查询条件的列，因此不要使用select *避免浪费join buffer的空间默认情况下join buffer 占用262144 B（256KB），如果不能使用索引优化连接的情况下，可以把...，相比于Join Buffer查询性能提升近150%使用BKA算法优化后查询速度达到1.533s，相比于Join Buffer查询性能提升近240%总结连接的原理就是循环嵌套查询，根据驱动表满足查询条件的记录数量去多次访问被驱动表...，因此连接时需要小表驱动大表；内连接Inner Join由优化器来选择驱动表多表连接的时间复杂度呈指数级别，开销非常大，通过减少访问被驱动表数量、加速访问被驱动表等方面进行优化在被驱动表使用不到索引的场景下

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MySQL里几个查询语句的性能优化论证

前几天在网上看了一个帖子，描述的现象是在MySQL中，对in,or,union all的性能的比对，看完之后，我就产生了疑问。...文章的大意是说，使用in,or的查询效率较低，大概查询需要花费11秒，而使用了union all的方式之后，性能提高到了0.02秒。...如果单纯说是MySQL半连接的优化器性能问题，我信，但是看了文中提供的SQL语句，我感觉至少从我使用MySQL 5.7的感觉来看，这个差别会很小，或者说没有差别。...在本机测试100万的数据量大概是21秒钟即可完成。继续运行上面的语句，性能还不错，基本都在1秒钟（当然数据是在缓存里面），三种方式的性能有差异，但是远没有稳中说得那么大了。...通过上的测试，充分说明了在MySQL 5.7的测试中，这个问题严格来说不是问题，可能是版本有关，还有一个是使用了更多的数据，性能却明显好许多。这个可能和表结构有一些出入。

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