快两年没写过业务代码了…… 今天帮一个研发团队优化了一下数据库表的查询性能。使用的是表分区。 简单记录了一下步骤，方便直接用： 1....因为现有查询已经带上 Trade_Date 字段条件，所以不用修改查询和程序。 优化完成后，该查询由每次7秒，降低到每次 0.4 秒左右。
前端根据这个树解析填充，但是一旦这个树的数据很大的时候，查询就非常的慢，查询慢我们就得优化吧，但是sql语句已经优化的差不多了，就是要把递归查询数据库优化掉。...优化第一种思路 首先我们想到是一次性查询所有的数据将数据放入到缓存中，那就写一个List集合将所有的数据都放到集合中,但是这个数据是实时变动的，你放到List的集合中他是不变的还行，但是一变动还是查询的原来的数据就做不到实时的改变了...而且集合放的数据过多还会造成内存溢出的问题。 优化第二种思路 将这个集合放到redis集合中，每一次查询都时候都重新设置下缓存，然后再查询，虽说这样第一次查询会很慢，但是后面的查询都会很快。...优化第三种思路 经过前几种的思路后我们想着查询父级的时候根据父级的id查询每个用户的菜单树放入到redis中，然后在每个用户登录的时候刷新下自己的缓存，这个即解决了每个用户不同菜单树缓存的问题又解决了第一次查询很慢的问题...优化第四种思路 虽然第三种方法看上去不错，但是这个又做不到实时查询菜单树的问题了，想想能不能每次有用户操作的时候都更新下对应的缓存呢？
OFFSET offset limit 子句用于指定 select 语句返回的记录数，注意： offset 指定第一个返回记录行的偏移量，默认为0 初始记录行的偏移量是0，而非1 rows 指定返回记录行的最大数量...优化 前端加缓存、搜索，减少落到库的查询操作 比如海量商品可以放到搜索里面，使用瀑布流的方式展现数据 优化SQL 访问数据的方式 直接快速定位到要访问的数据行。...还有其他优化方式，比如在使用不到组合索引的全部索引列进行覆盖索引扫描的时候使用 ICP 的方式 也能够加快大分页查询。...'pen') limit 100; 临时表 已经不属于查询优化，这儿附带提一下。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。
因为利用索引查找有优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。...，例如如下查询 Sql代码 优化前 SELECT id, content FROM tb_chat ORDER BY create_time DESC LIMIT 24000, 20; Sql...代码 优化后 SELECT id, content FROM tb_chat INNER JOIN ( SELECT id FROM tb_chat ORDER BY...对上一个sql继续优化改进，当有查询条件分页时，一定要确保有数据是在limit后面的条件里，正常有输入条件检索查询应该是limit 0, 10 我写的是limit 15000,20只是为了测试，因为符合该条件的数据只有...sql执行需要120ms，而优化后的sql需要30ms。
在数据规模很大（比如万恶的trace日志）的时候我们有时候会发现第一次访问查询特别慢，可能有几秒钟的样子，然后后面的访问就很快了，这是为啥？...4.尽量不走多索引的关联查询 尽量做到设计document的时候就把需要数据结构都做好，这样搜索的数据写入的时候就完成。...5.分页性能优化 es的分页是较坑的，为啥呢？...举个例子吧，假如你每页是10条数据，你现在要查询第100页，实际上是会把每个shard上存储的前1000条数据都查到一个协调节点上，如果你有个5个shard，那么就有5000条数据，接着协调节点对这5000...我们之前也是遇到过这个问题，用es作分页，前几页就几十毫秒，翻到10页之后，几十页的时候，基本上就要5~10秒才能查出来一页数据了 优化建议 1）不允许深度分页/默认深度分页性能很惨 你系统不允许他翻那么深的页
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。...如果要优化查询，实际上是优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行得更快。...在每一个消耗大量时间的查询案例中，都能看到一些不必要的额外操作、某些操作被额外地重复了很多次、某些操作执行得太慢等。优化查询的目的就是减少和消除这些操作所花费的时间。...一、首选要优化数据访问 查询性能底下最基本的原因是访问的数据太多。所以，对于低效的查询，一般通过两个步骤来分析： 确认应用程序是否在检索大量超过需要的数据。...那次的无知让我吃尽苦头啊，后来因为SQL的性能问题再把我写的大部分SQL进行分解。 用分解关联查询的方式重构查询有如下的优势： 让缓存的效率更高。许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。
在上一篇文章MySQL（五）｜《千万级大数据查询优化》第二篇：查询性能优化（1）中讲到一条SQL的查询执行路径如下图5-1所示： 图5-1 步骤如下： 客户端发送一条查询给服务器。...MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询。 将结果返回给客户端。 这一章节详细讲解下这一过程。...4、查询优化处理 任何缓存中没有需要的数据，下一步就是服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。...SQL解析和预处理主要验证是否使用了错误的关键字、语法是否有误、数据表和数据列是否存在，名称和别名是否有歧义等问题。 当语法验证都是合法的之后，优化器会将SQL转化为执行计划。...一条SQL查询有很多种执行方式，最后都返回相同的结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。 5、查询执行引擎 调用存储引擎的API来执行查询，这里没有太多可以优化的地方。
编辑手记：前面我们介绍常用的子查询优化方法，但总有一些情况时在规律之外。谨慎处理方能不掉坑。...前文回顾： 性能优化之查询转换 - 子查询类 将SQL优化做到极致 - 子查询优化 作者简介： 韩锋 ?...1、空值问题 首先值得关注的问题是，在NOT IN子查询中，如果子查询列有空值存在，则整个查询都不会有结果。这可能是跟主观逻辑上感觉不同，但数据库就是这样处理的。因此，在开发过程中，需要注意这一点。...在确定子查询列object_id不会有NULL存在的情况下，又不想通过增加NOT NULL约束来优化，可以通过上面方式进行改写 ?...从成本或逻辑读等角度来看，整个逻辑读为30，较前面的69大大降低了 3、[NOT] IN/EXISTS问题 下面看两个关于[NOT] IN/EXISTS的问题。 1.
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。...本文将摘取其中的三个例子来说明如何避免循环查询带来的性能问题，涉及常用的三种数据存储：MySQL，MongoDB和Redis。 1....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...使用聚合查询替换for循环 优化前代码(简化版，以MongoDB为例)： avaliable_companies = []condition = { 'is_active': True, 'create_time...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。
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...使用子查询优化 这种方式先定位偏移位置的 id，然后往后查询，这种方式适用于 id 递增的情况。...使用临时表优化 这种方式已经不属于查询优化，这儿附带提一下。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。...即先 select id，然后再 select *； 挨踢分页术： 挨踢在处理大数据量分页的时候，发现可以先通过分页查询，查找到相关数据的主键ID，然后通过主键ID，再次进行In查询，效果也不错哦。
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：减少回表操作； -- 优化前SQL SELECT 各种字段 FROM `table_name` WHERE 各种条件 LIMIT 0,10; -- 优化后SQL SELECT 各种字段 FROM...肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于下面图片的过程： ? 其实我也想问这个问题。...而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间会遇到的问题。
本文主要基于PostgreSQL实现标签查询的优化实践，供大家参考 一步一步实操，可直接复制粘贴 pg_roaringbitmap是什么？...以达到超大规模属性数据的精准快速查找，既提升了性能的同时亦能降低存储空间，是大数据分析场景下极佳的应用实践。...但是这么做就会有一个问题，性能，在数据量较大，并且标签值较多的场景下，不仅数据容量占用得更多，而且性能会极差。...loops=1) Index Cond: (tag && '{lvXe,Zt}'::text[]) Planning Time: 0.110 ms Execution Time: 8.270 ms 优化方案...4635MB3244.344MB1237.12MB 基于上述方案可以明显看到 ，优化效果非常明显。
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...需注意以下几点： 第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，注意从 0开始 第二个参数指定返回记录行的最大数目 如果只给定一个参数：它表示返回最大的记录行数目 第二个参数为 -1 表示检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行...使用子查询优化 这种方式先定位偏移位置的 id，然后往后查询，这种方式适用于 id 递增的情况。...使用临时表优化 这种方式已经不属于查询优化，这儿附带提一下。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。
最后是用 限定 id 做了查询优化， 看了几篇 博客 刚好现在可以 整理一下 数据库 分页查询的优化技巧 基本上全网 都是这么写的 我简化了一下保留 我想记住的内容 《大数据量下的分页查询优化...》 文章目录 一般分页查询 使用子查询优化 使用 id 限定优化 使用临时表优化 关于数据表的id说明 一般分页查询 这个就是 大家在 初学SQL 语句的时候 都会学习的 limit 语句基础用法...使用临时表优化 这个不太懂 目前也没用到过 这种方式已经不属于查询优化，这儿附带提一下。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的， 但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id， 使用分页的id来进行 in...《大数据量下的分页查询优化》https://segmentfault.com/a/1190000038856674
对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。 准备工作 为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。...需注意以下几点： 第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，注意从 0开始 第二个参数指定返回记录行的最大数目 如果只给定一个参数：它表示返回最大的记录行数目 第二个参数为 -1 表示检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行...使用子查询优化 这种方式先定位偏移位置的 id，然后往后查询，这种方式适用于 id 递增的情况。...使用临时表优化 这种方式已经不属于查询优化，这儿附带提一下。...对于使用 id 限定优化中的问题，需要 id 是连续递增的，但是在一些场景下，比如使用历史表的时候，或者出现过数据缺失问题时，可以考虑使用临时存储的表来记录分页的id，使用分页的id来进行 in 查询。
redo log 写满了 内存不够用，要从 LRU 链表中淘汰 MySQL 认为系统空闲的时候 MySQL 关闭时 一直慢的原因：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。...（2）分析优化器中索引的使用情况，要修改语句使得更可能的命中索引。比如使用组合索引的时候符合最左前缀匹配原则。not in,not like都不会走索引，可以优化为in....，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 ref ---- key
如何调优 Oracle SQL系列文章第四篇：查询优化器概念之查询优化器介绍。...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。...对于每个查询块，优化器生成查询子计划。...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。
本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据技术学习者。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。...因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。...，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。...26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。 27.与临时表一样，游标并不是不可使用。...30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 如果你的程序都能满足这30条的话那么你的程序执行效率会有很大的提高.
大数据量操作的场景大致如下： 数据迁移 数据导出 批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时，我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。...但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时，如果一下子将数据全部加载出来到内存中，很可能会发生OOM(内存溢出)；而且查询会很慢，因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象...) QueryWrapper queryWrapper); } 注：该示例使用的 MybatisPlus 该方式比较简单，如果在不考虑 LIMIT 深分页优化情况下...流式查询的好处是能够降低内存使用。 如果没有流式查询，我们想要从数据库取 100w 条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询，而分页查询效率取决于表设计，如果设计的不好，就无法执行高效的分页查询。...非流式查询和流式查询区别： 非流式查询：内存会随着查询记录的增长而近乎直线增长。 流式查询：内存会保持稳定，不会随着记录的增长而增长。
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