有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3 方法3: 基于索引再排序 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。...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。...可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。...可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！
limit 100000,10 耗时0.575秒 select * from news order by id desc limit 1000000,10 耗时7.28秒 复制代码 我们惊讶的发现mysql...在数据量大的情况下分页起点越大查询速度越慢，100万条起的查询速度已经需要7秒钟。...0.365秒，提升效率是非常明显的！！...百万数据分页的注意事项 接上一节，我们加上查询条件： select id from news where cate = 1 order by id desc limit 500000 ,10 复制代码...表 news2 [ 文章表 引擎 myisam 字符集 utf-8 ] id int 11 主键自动增加 cate int 11 索引 在写入数据时将2张表同步，查询是则可以使用news2 来进行条件查询
数据分流查询 为什么会用到数据分流呢？...在十万、百万级大表中查询一些我们想要的数据，如果按照某条件获得一批数据，在有索引的情况下，查询速度也不容乐观 场景 在做数据导入时，需要匹配改公司下数据是否重复的验证，恰好导入数据有编号（code）这个字段...，则可以采取code分批次索引查询，这样会大大提高查询速度 代码 Java - Service /** * 数据分流查询 * * 十万级或百万级大表查询 * 加有索引的情况下 如果要定位很多数据...codesTemp.add("'"+code+"'"); } } // 数据库查询...equals(code.trim())){ codesTemp.add("'"+code+"'"); } } // 数据库查询SQL
数据量大/准确性要求低/请求量大 这种场景一般是C端产品，比如上面说的得到APP的订阅数目，如果对一致性要求不高，可以直接在内存中使用缓存，用guava在内存中做一个缓存定时刷新即可，百万量级count...查询最新的N条数据 T3 redis#incr 在T2的时间点的时候会出现数据不一致，B看到的是数据已经更新，但是数据库还没更新。...; 在T1的时候，如果采用Mysql默认的事务隔离级别：读提交。...带条件count(*) 很多时候我们的业务场景不是数据量多，而是条件复杂。这其实就是一个查询优化的问题了，和是不是count(*)没有关系，那么有以下两招常用，这个得具体问题具体分析了。...结合mysql的一些索引查询知识，我们可以大致得出如下结论。 ? 建议直接使用count(*)。 相关阅读 为什么要用自增主键? 蚂蚁金服面试题: 一条SQL查询语句如何执行的 索引使用策略及优化
、需要关联N张表查询得到，那么，如何让用户更快、更准的获取到需要的数据，便成了程序员在编码时需要考虑到并且需要解决的问题，因为随时间推移，线上系统不乏几百万数据的表。...问题原因 回表:查询频率高的字段会建立索引，但是并不是所有的查询字段都会在索引上，无法命中索引的字段则需要回表，回表是IO操作，因为需要根据索引查找到数据行后，再根据数据行的主键或唯一索引去聚簇索引中查找具体的数据行...查询方案一： 先查询出id，再根据id直接查询数据。...as temp INNER JOIN test_temp tt on tt.test_id = temp.test_id 整体查询时间:0.245秒 执行计划: 性能对比 在不考虑MySQL执行时校验权限...方案一相较于方案二的SQL语句更加简洁易懂，而方案二只需与MySL建立一次查询即可。 其他优化项 请参考: 百万查询注意点
有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3 方法3: 基于索引再排序 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。...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。...复合索引优化方法 MySql 性能到底能有多高？MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。...可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。
方法一：直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式：MySQL中可用如下方法： select * from table_name limit m, n; 适用场景：适用于数据量较少的情况(元组百/千级...有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3 方法三：基于索引再排序 语句样式，MySQL中可用如下方法： select * from table_name...order by id_pk asc limit m; 适应场景: 大数据量 原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。...pa >= 1000 order by pk asc limit 0,20; 方法六：利用"子查询/连接+索引"快速定位元祖的位置，然后再读取元祖。...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。
数据库SQL优化是老生常谈的问题，在面对百万级数据量的分页查询，又有什么好的优化建议呢？下面将列举了一些常用的方法，供大家参考学习！...大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。...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。...可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。...可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！
正确的顺序依赖于使用该索引的查询，并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要（顺便说明，本节内容适用于B-Tree索引；哈希或者其他类型的索引并不会像B-Tree索引一样按顺序存储数据）。...可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序，让这种情况下索引的选择性最高。 一个文章库，里面有两个表：category和article。category里面有10条分类数据。...，UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。...从效率上说，UNION ALL 要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话，那么就使用UNION ALL，如下： select * from gc_dfys union...all select * from ls_jg_dfys 注： mysql中union all的order by问题 今天写mysql数据库代码的时候，发现union的结果不是预期的 stime
MySQL 大表如何优化查询效率？ 背景 XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。...（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性） XX 实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务...： 最近一个星期内，总共记录的慢查询执行花费时间为 25403s，最大的慢 SQL 执行时间为 266s，平均每个慢 SQL 执行时间 5s，平均扫描的行数为 1766 万。...，除了关注访问该表的响应时间外，还要关注对该表的维护成本（如做 DDL 表更时间太长，delete 历史数据）。...对大数据量表进行 delete，用小批量删除的方式，减少对主实例的压力和主从延迟。
当数据库的数据超过几百万条的时候,项目中会遇到一些count 函数的查询效率低下的现象。...' AND b.type = 'TIME_OF_DAY' AND a.time_desc = b.value AND a.clinic_index_id = c.id 经过分析：查询效率慢的原因在于...去掉关联效率提升太多。根究原因在于 关联的字段存在没有加索引的情况。 2种 解决办法： 1 给type 加索引 2 去除关联 ，字典页面翻译。
一、写在开头 今天终于更新新专栏 《EfficientFarm》 的第二篇博文啦，本文主要来记录一下对于EasyExcel的高效应用，包括对MySQL数据库百万级数据量的导入与导出操作，以及性能的优化（...还不可以，这种肯定相对麻烦，并且100万的数据有几十M，打开就已经很慢了； 另外一种方案，可以通过存储过程向MySQL中加入100w条数据，不过性能也不好，毕竟数据量太大，自己斟酌吧，sql贴出来（性能不好的电脑...统一每一列的宽度 5.3 创建数据关系映射 UserMapper 文件 //*注：这里面继承了mybatis-plus的BaseMapper接口，供后面进行分页查询使用。...第一个，由于我们在代码里采用了多线程导入，因此我们需要配置一个合理的线程池，以提高导入效率。...在这里插入图片描述 八、总结 以上就是SpringBoot项目下，通过阿里开源的EasyExcel技术进行百万级数据的导入与导出，不过针对百万数据量的导入，时间在分钟级别，这很明显不够优秀，但考虑到本文的篇幅已经很长了
6、使用了`%xxx%`或者`%xxx`导致全表扫描，（若要提高效率考虑使用覆盖索引）。 7、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式或者函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...8、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是符合索引，那么必须使用到该索引中第一个字段作为条件时才能保证系统使用到该索引，否则该索引不被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致（虽然MySQL底层会优化...，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...11、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select查询效率，但是同时也降低了insert和update的效率，因为insert和update有可能会重建索引，一个表的索引数最好不要超过6个。...13、尽量使用可变长度类型varchar， 因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
条件的时候一般不建议使用，因为当数据表项目太多的时候，会非常慢。...table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition] 内连接（INNER JOIN）：有两种，显式的和隐式的，返回连接表中符合连接条件和查询条件的数据行...（所谓的链接表就是数据库在做查询形成的中间表）。 例如：下面的语句1和语句2的结果是相同的。 语句1：隐式的内连接，没有INNER JOIN，形成的中间表为两个表的笛卡尔积。...中涉及到多表查询的时候，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。...请注意这说明如果执行下面类型的查询，MySQL进行全扫描b，因为LEFT JOIN强制它在d之前读取： SELECT * FROM a,b LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT
： select id from t where name like '%abc%' 若要提高效率，可以考虑全文检索。...，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。...索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑...18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。...25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。 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。
mysql层，可以根据业务考虑自己的实例模式 出现问题的原因 上面我们已经查到我们数据表的体量了 那么为什么单表数据量越大 业务的执行效率就越慢 根本原因是什么呢？...方案一：数据表分区 为什么要分区：表分区可以在区间内查询对应的数据，降低查询范围 并且索引分区 也可以进一步提高命中率，提升查询效率 分区是指将一个表的数据按照条件分布到不同的文件上面，未分区前都是存放在一个文件上面的...因为分区可以在创建了分区表后进行修改，所以在第一次配置分区方案时还不曾这么做时，可以重新组织数据，来提高那些常用查询的效率。...为什么要分表：分表后，显而易见，单表数据量降低，树的高度变低，查询经历的磁盘io变少，则可以提高效率 mysql 分表分为两种 水平分表和垂直分表 分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题...，对后续类似的数据可以采用该方式，将大表拆分成小表 提高查询插入等效率 若大数据表逐渐增多 那么对应的数据库表越来越多 每个表都需要分表；区间的划分较为固定 若后续单表的数据量大起来 也会对性能造成影响
一、问题由来 我们知道执行计划的不同肯定会带来效率的不同，但是在本例中执行计划完全一致，都是全表扫描，不同的只有字段个数而已。...另外对于大数据量访问来讲可能涉及到物理 IO，首次访问和随后的访问因为 Innodb buffer 的关系，效率不同是正常，需要多测试几次。 测试1： ? ? ? 测试2： ?...我们通过这两个测试，可以发现随着字段的不断减少，效率越来越高，并且主要的区别都在 sending data 下面，这个状态我曾经大概描述过参考文章： https://www.jianshu.com/p/...到这里我们大概知道了，查询的字段越多那么这里转换的过程越长，并且这里都是实际的内存拷贝，而非指针指向。...对第一条数据进行 where 过滤（MySQL 层） 拿到数据后当然还不能作为最终的结果返回给用户，我们需要在 MySQL 层做一个过滤操作，这个条件比较位于函数 evaluate_join_record
-5-7-to-increase-query-performance/ 原文作者：Alexander Rubin 在这篇博客中，我们将看看如何使用MySQL 5.7的虚拟列来提高查询性能。...我要告诉你一些技巧，可以潜在地解决那些使用了GROUP BY 和 ORDER BY而慢的报表查询。...Extra: Using where; Using filesort1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 原因很简单：符合过滤条件的行数太大了，以至于影响一次索引扫描扫描的效率...5.7的严格模式是默认启用的，我们可以只针对这次查询修改一下。...结论 MySQL 5.7的生成列提供一个有价值的方法来提高查询性能。如果你有一个有趣的案例，请在评论中分享。
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