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分页SQL语句怎么优化?

当需要从的表有上万条记录的时候,一次性所有结果会变得很慢,特别是随着的增加特别明显,这时需要使用分页。对于库分页,也有很多种方法和优化的点。 以下的 sql 所有语句执行的环境没有发生改变,下面是基本测试结果:select count(*) from orders_history;返回结果:5709294三次时间分别为:8903 ms8323 需注意以下几点:第一个参指定第一个返回记录行的偏移,注意从 0开始第二个参指定返回记录行的最目如果只给定一个参:它表示返回最的记录行目第二个参为 -1 表示检索从某一个偏移到记录集的结束所有的记录行初始记录行的偏移是 这样能够极的提高传统的分页速度,尤其是上千万的时候。关于表的id说明一般情况下,在库中建立表的时候,强制为每一张表添加 id 递增字段,这样方便。 如果像是订单库等非常庞,一般会进行分库分表。这个时候不建议使用库的 id 作为唯一标识,而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成,并在表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。

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分页SQL语句如何优化?

作者:悠悠i原文:cnblogs.comyouyouip7851007.html当需要从的表有上万条记录的时候,一次性所有结果会变得很慢,特别是随着的增加特别明显,这时需要使用分页 以下的 sql 所有语句执行的环境没有发生改变,下面是基本测试结果:select count(*) from orders_history;返回结果:5709294三次时间分别为:8903 ms8323 需注意以下几点:第一个参指定第一个返回记录行的偏移,注意从 0开始第二个参指定返回记录行的最目如果只给定一个参:它表示返回最的记录行目第二个参为 -1 表示检索从某一个偏移到记录集的结束所有的记录行初始记录行的偏移是 这样能够极的提高传统的分页速度,尤其是上千万的时候。关于表的id说明一般情况下,在库中建立表的时候,强制为每一张表添加 id 递增字段,这样方便。 如果像是订单库等非常庞,一般会进行分库分表。这个时候不建议使用库的 id 作为唯一标识,而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成,并在表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。

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    分页SQL优化技巧指南

    当需要从的表有上万条记录的时候,一次性所有结果会变得很慢,特别是随着的增加特别明显,这时需要使用分页。对于库分页,也有很多种方法和优化的点。 需注意以下几点:第一个参指定第一个返回记录行的偏移,注意从 0开始第二个参指定返回记录行的最目如果只给定一个参:它表示返回最的记录行目第二个参为 -1 表示检索从某一个偏移到记录集的结束所有的记录行初始记录行的偏移是 这样能够极的提高传统的分页速度,尤其是上千万的时候。关于表的id说明一般情况下,在库中建立表的时候,强制为每一张表添加 id 递增字段,这样方便。 如果像是订单库等非常庞,一般会进行分库分表。这个时候不建议使用库的 id 作为唯一标识,而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成,并在表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。 即先 select id,然后再 select *;挨踢分页术:挨踢在处理分页的时候,发现可以先通过分页找到相关的主键ID,然后通过主键ID,再次进行In,效果也不错哦。

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    SQL之——嵌套

    一、概念描述在SQL语言中,一个 SELECT-FROM-WHERE 语句称为一个块。将一个块嵌套在另一个块的 WHERE 子句或 HAVING 短语的条件中的称为 嵌套。 例如:SELECT Sname *外层或父*FROM StudentWHERE Sno IN (SELECT Sno *内层或子* FROM SC WHERE Cno=2);SQL语言允许多层嵌套 ,即一个子中还可以嵌套其他子。 二、带有IN谓词的子在嵌套中,子的结果往往是一个集合,所以谓词 IN 是嵌套中最经常使用的谓词。 其语义如下: >ANY 于子结果中的某个值 >ALL 于子结果中的所有值 =ALL 于等于子结果中的所有值

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    SQL之——单表

    一、SQL的一般格式库的核心操作。 SQL提供了SELECT语句进行,其一般格式为:SELECT ···FROM | (SELECT语句>)]];整个SELECT语句的含义是,根WHERE子句的条件表达式从FROM子句指定的基本表 二、SQL单表(仅涉及一个表的)1.选择表中的若干列(1)指定列全体学生的学号与姓名SELECT Sno,SnameFROM Student;全体学生的姓名、学号、所在系SELECT GROUP BY Sno;因为WHERE子句中是不能用聚集函作为条件表达式的,正确的语句应该是: SELECT Sno,AVG(Grade) FROM SC GROUP BY Sno; HAVING AVG(Grade)>=90;三、总结此次整理了SQL中有关单表的程序,其中应格外注意字符匹配中 % 和 _ 的区别。

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    SQL DQL:

    SQL DQL:Select操作类型使用Select进行时,根需求不同,可以分为过滤、排序、分桶与聚合、连接,这4类型操作。 FROM , ...] ] , ...] ] ] N ROWS ONLY];过滤操作select列过滤一般

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    搞懂 SQL 优化原理分析,秒速处理

    有一张财务流水表,未分库分表,目前的为9555695,分页使用到了limit,优化之前的耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 MySQL耗费了随机IO在聚簇索引的上,而有300000次随机IO到的是不会出现在结果集当中的。 ,我们需要知道MySQL有没有办法统计在一个sql中通过索引节点节点的次。 所以我们需要运行两个sql,来比较buffer pool中的页的。 也证实了为什么第一个sql会慢:读取的无用行(300000),最后却抛弃掉。

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    PRESTO-分布式SQL引擎

    Presto是一个开源的分布式SQL引擎,适用于交互式分析支持GB到PB字节。 Presto支持在线,包括Hive, Cassandra, 关系库以及专有存储。 一条Presto可以将多个源的进行合并,可以跨越整个组织进行分析。 Facebook使用Presto进行交互式,用于多个内部存储,包括300PB的仓库。 每天有1000多名Facebook员工使用Presto,执行超过30000次,扫描超过1PB。领先的互联网公司包括Airbnb和Dropbox都在使用Presto。 在情况下它比Hive快几个级。 与Redshift不同,它直接从HDFS读取,在使用前不需要的ETL操作,就可以工作。

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    容易OOM?试试MySQL流式

    一、前言 程序访问 MySQL 库时,当出来的特别时,库驱动把加载到的全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM)。 三、性能测试 创建了一张测试表 my_test 进行测试,总为 27w 条,分别使用以下4个测试用例进行测试:普通(27w条)流式(27w条)小普通(10条)小流式 测试普通@Testpublic void testCommonBigData() throws SQLException { String sql = select * from my_test 测试流式@Testpublic void testStreamBigData() throws SQLException { String sql = select * from my_test 耗时10 条用时 1 秒?四、总结 MySQL 流式对于内存占用方面的优化还是比较明显的,但是对于速度的影响较小,主要用于解决时的内存占用多的场景。

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    sql语句到整个库的容

    在需要备份库里面的时,我们需要知道库占用了多少磁盘小,可以通过一些sql语句到整个库的容,也可以单独看表所占容。 1、要表所占的容,就是把表的和索引加起来就可以了 select sum(DATA_LENGTH)+sum(INDEX_LENGTH) from information_schema.tables 2、所有的小 select concat(round(sum(DATA_LENGTH10241024),2),M) from tables; -- 所有的小   3、某个表的 ,这个库中装的是mysql的元,包括库信息、库中表的信息等。 所以要想库占用磁盘的空间小可以通   过对information_schema库进行操作。

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    sql语句到整个库的容

    在需要备份库里面的时,我们需要知道库占用了多少磁盘小,可以通过一些sql语句到整个库的容,也可以单独看表所占容。 1、要表所占的容,就是把表的和索引加起来就可以了 select sum(DATA_LENGTH)+sum(INDEX_LENGTH) from information_schema.tables 2、所有的小 select concat(round(sum(DATA_LENGTH10241024),2),M) from tables; -- 所有的小   3、某个表的 ,这个库中装的是mysql的元,包括库信息、库中表的信息等。 所以要想库占用磁盘的空间小可以通   过对information_schema库进行操作。

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    mysql

    小-- SHOW TABLE_SCHEMA;-- use information_schema;SELECT concat( round( sum(data_length 1024 1024), 2 ), MB ) AS DATAFROM TABLESWHERE table_schema = 你的库名字;

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    百万SQL分流

    分流为什么会用到分流呢? 在十万、百万级表中一些我们想要的,如果按照某条件获得一批,在有索引的情况下,速度也不容乐观场景 在做导入时,需要匹配改公司下是否重复的验证,恰好导入有编号(code)这个字段 ,则可以采取code分批次索引,这样会提高速度 代码Java - Service ** * 分流 * * 十万级或百万级 * 加有索引的情况下 如果要定位很多 还是比较麻烦的 * 但是 要是根 一些Code 批获得 可以采取以下分流方案 ** public List contractShunt(List codes){ List datas = new ArrayList equals(code.trim())){ codesTemp.add(+code+); } } SQL datas = testService.findListByCodes(StringUtils.strip

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    Sql时间段

    如果不指定日期也是可以的,默认为1900-1-1.经过测试可用,不知道效率如何。

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    T-SQL 、修改

    T-SQL修改表INSERT语句语法:INSERT ]   { | rowset_function_limited      ) ] *指定表提示*     | view_name } *视图名* 曾雷’,‘女’,‘1978-2-3’,‘05001’)* 3 USE test 4 INSERT INTO student_1 5 VALUES(100,曾雷,女,1995-2-3,20) 6 7 * ----------------------------------------------------------------22 23 24 *插入元组集合*25 *将student_1表中的相关插入到 -----------------------------------------------------------------------------------38 39 40 *向自增列添加 39 40 sc表中成绩于60的所有记录* 41 SELECT * 42 FROM sc 43 WHERE grade>60 44 45 46 *sc表中1号课程成绩于60的所有记录* 47

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    用 Apache Pulsar SQL

    Pulsar SQL 的另一个重要用例在于它可以在很程度上简化某些管道。 用户还可以通过配置更的 topic 副本来实现更高的吞吐,这一操作简便易行。? Worker 从多个副本并行读取以实现高吞吐 Pulsar SQL 不仅可以 Bookie 中的,还可以卸载到云存储中的。 通过分层存储,用户不仅可以存储超出物理集群实际容,还可以对这些进行,获取更多有价值的信息。----用 例下面是一些常见的 Pulsar SQL 用例。 实时分析:Pulsar 在收到消息后立即可以,这一功能使得通过 SQL 来合并最新到实时仪表板,或监控最新成为可能。

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    平台建设 —— SQL引擎之Presto

    引擎Presto简介SQL on Hadoop:Hive的出现让技术人员可以通过类SQL的方式对批进行,而不用开发MapReduce程序MapReduce计算过程中的中间结果磁盘落地使运行效率较低为了提高 Presto是什么:Presto是由Facebook开发的分布式SQL引擎,用来进行高速实时的分析Presto的产生是为了解决Hive的MapReduce模型太慢且不能通过BI等工具展现HDFS 的问题Presto是一个计算引擎,它不存储,通过丰富的Connector获取第三方服务的,并支持扩展Presto显而易见的优点:Presto支持标准的SQL,降低了分析人员和开发人员的使用门槛 语句,生成计划,分发执行任务Discovery Server负责维护Coordinator和Worker的关系,通常内嵌于Coordinator节点Worker节点负责执行任务以及与HDFS进行交互读取 用户复杂性,决定了ReservedPool小;用户并发度,决定了jvm heapSize的

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    优化

    系统的应用实例来看,操作在各种库操作中所占的比重最,而操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最的语句。 分析问题许多程序员认为优化是DBMS(库管理系统)的任务,与程序员所编写的SQL语句关系不,这是错误的。一个好的计划往往可以使程序性能提高十倍。 另外,当库表更新后,删除并重建索引可以提高速度。2.避免或简化排序应当简化或避免对型表进行重复的排序。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.消除对型表行的顺序存取在嵌套中,对表的顺序存取对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,如果每层都1000行,那么这个就要10亿行SQL语句隐藏了这一情况,使得在写应用程序时很容易写出要求存取非顺序页的。有些时候,用库的排序能力来替代非顺序的存取能改进。实例分析下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行优化。

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    空间

    作者:阿振开篇在前面四篇博客中我们主要讲了对于空间矢的属性的增删改,在这篇博文中我们要讲解空间–GIS系统很重要的一项功能。空间就是根地物的空间位置进行的一种检索方式。 比如,我们要一条河流经的城市;一个公园内的所有路灯;离当前位置最近的公共卫生间等等都属于常用的空间。 现有的空间库例如Oracle Spatial,PostGIS,SQL Server都根OGC简单要素规范提供了对空间的支持,他们有差异地在标准SQL语句中添加了空间关系的功能。 本文主要介绍如何使用GDAL库对空间进行空间,常用的方法可以概括为三类:第一类就是使用支持空间SQL语句进行,但是这种方式只对某些特定种类的源可以使用,有些源不一定支持。 但是这种方式只能是选择给定范围的空间地位,类似于Within或者Contains的功能,不能实现其他类型的空间关系

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    性能优化之分页

    刷帖子翻页需要分页,搜索商品也需分页。当遇到上千万、上亿,怎么快速拉取全呢? N越,MySQL需扫描更多定位到具体的N行,这会耗费的IO成本和时间成本。 为什么上面的SQL写法扫描会慢? 对百万千万级记录,索引小可能和小相差无几,cache在内存中的索引有限,而且二级索引和叶子节点不在同一物理块存储,二级索引与主键的相对无序映射关系,也会带来随机IO请求,N越越需遍历索引页和叶 由于上面分页耗时长,是否真的有必要完全遍历“无效”? 若需要:limit 8,2跳过前面8行无关页的遍历,可直接通过索引定位到第9、10行,这样是不是更快? 这样能够极的提高传统的分页速度,尤其是上千万的时候。表的id一般在DB建立表时,强制为每一张表添加 id 递增字段,方便。像订单库等,一般会分库分表。

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