但在大数据量的情况下,分页查询是否存在效率问题?怎样分析SQL效率?如何优化分页查询效率?
初看了一眼题时,脑子还有一点迷糊,对于数值最大的和最小的,可以使用max和min去查询出来,但对于第N的就不好找了,思考了一会儿了,心里大致有二个思路:
用了那么长时间的MySQL,sql语句相信早已烂熟于心,于是,我就试着去了解它的执行原理,以下是我学习过程中的总结要点。
在使用ElasticSearch来分词查询,并分页返回指定的数据条数,但是当我们每次想得到分页数据条数超过十条的时候,ElasticSearch总是只能返回十条。这是因为ElasticSearch为了查询的速度,在默认的情况下已经设置了分页数据只能返回10条,所以我们需要通过改变size(返回数据的大小)去改变分页查询的数据条数大小,若没有设置size只能是返回10条。
如果一个表没有主键索引依旧会创建B+树 在InnoDB中,会为每一张表创建一个主键索引,如果没有明确的主键索引,会使用一个隐藏(ROW ID)的、自动生成的主键来创建索引。建议每个表都添加主键索引。
使用的是List接口中的subList(int startIndex, int endIndex)方法,返回列表中指定的fromIndex(包括)和endIndex(不包括)之间的部分视图。
“老板你好,我叫小M,不是叫 007 ,007 是我对公司的热爱,是我的毕生....”
我举个例子,我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统,压力还是非常大的,日同步数据要达到上亿,就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去(mysql -> mysql)。常见的一点在于说比如大数据 team,就需要同步一个 mysql 库过来,对公司的业务系统的数据做各种复杂的操作。
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最近公司有个需求需要从MySQL获取数据,然后在页面上无线循环的翻页展示。主要就是一直点击一个按钮,然后数据从最开始循环到末尾,如果末尾的数据不够了,那么从数据的最开始取几条补充上来。 其实,这个功能可以通过JQ实现,也可以通过PHP + MYSQL实现,只不过JQ比较方便而且效率更高罢了。 每次显示10条数据。
其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题,第一看看你了不了解顺序这个事儿?第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的?这是生产系统中常见的问题。
之前我们都是通过MySQL自带的命令行客户端工具mysql来操作数据库,那如何在python程序中操作数据库呢?这就用到了pymysql模块,该模块本质就是一个套接字客户端软件,使用前需要事先安装
mysql中可以使用explain这个关键字来获取(查询)sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字,可以模拟mysql优化器执行的sql语句,从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
几天生产环境有同事反映分页查询一直在转圈查不出来数据,跟我反馈,我也是很积极的去看有什么问题,我以为就是比较常见的问题吧,当我看的时候觉得很奇怪。
然后就开始试,把mybatis写的SQL放到Navicat直接到数据库查,发现查询非常慢,居然要几十秒,多的时候100多s。
“编写SQL查询,获取并返回Employee表中第n高的薪水,查询应该返回null。”
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时,就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法,感兴趣的朋友可以了解下啊,或许对你有所帮助
学习完索引管理相关的内容之后,我们就进入到了搜索技巧相关的学习了。其实对应在 XS 中,就是 SDK 中的 XSSearch 对象的相关学习和使用。同样的,在这一部分,我们也会普及很多搜索相关的知识。
这两条sql看似只是limit的数值不同,但是第一个执行耗时3ms,第二个执行耗时66s,相差2000多倍。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
在MySQL中,我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单,但是如果不知道正确的SQL查询语句,可能会浪费很多时间。
1.状态码返回200--表明服务器正常响应了客户端的请求; 2.通过firebug和IE的httpWatcher可以看出服务器端返回了正常的数据,并且是符合业务逻辑的数据。 但是,程序就是不进入到回调函数success: function(data){****}而是进入到error: function(data){***} 记得上次是因为存在跨域访问的问题导致。这次查看不存在跨域的问题。此时就很是不解。 事情的来源是这样的: 后台的配置管理模块中有一块是关于国际化的配置,增加国际化描述等等,查询国际化描述。 问题的来源是在输入key='a' 查询前十条数据时发现可以正常的展现数据,但是当我输入key值为z时,并且再查询前20条数据是发现数据不能展现,但是server返回了数据库中的数 据。这时第一反应是事不时数据返回的有问题,粗略的检查了返回的数据发现和第一次查询没有什么明显的区别。但是只查询第十四条数据时发现,显示不出来。这 时候就开始怀疑了数据问题,进而到数据库中查找第十四条数据没有发现什么特别的地方。 这时开始怀疑,难道是JS程序有处理数据兼容性有问题,觉得甚是不可思议。整了大约半小时,越来越觉得不大可能。就放弃了这种想法。 有转向,重新审视数据。 但是发现数据从中间换行了,没太在意。 在纠结了一会儿后问一同事,指出数据可能多了一个"回车键",在其指点下到数据库表中再次查看该条数据发现有一个字段的值多了一个"回车键"。删除后,一切恢复正常。 思考第一次和第二次碰到的问题,我初步认识到: 1. 返回的数据类型一定要符合定义的数据类型。即如果你定义的 dataType 是 json 类型的,那么返回来的数据一定是 json 才可以,平且不然就会执行 error 里的程序块儿。 (1) 同时需要特别的注意返回的JSON数据是否是严格的JSON格式. (2) 也应该严重关切当后台返回的是一个List 数据(List当中的数据是Json格式)时,有没脏数据即不是严格的JSON格式。 很隐蔽的可能是数据某一个字段中在开始或末尾含有特殊字符,以"回车键"、"Tab键"等 这类隐蔽错误的规避措施就是好的编程习惯: a. 对于在页面填写入库的数据最好强制性的做,去空操作<利用客户端最好>。 b. 特殊的业务需注意特殊字符。 这样还不够,因为在开发过程中测试或开发人员自己在数据库中手动添加数据,可能会多加了空格等,导致程序调试,测试带来了麻烦。 这时就需要考虑在后台代码对获取的数据做处理。 2. 原因是ajax请求跨域了,解决方法是在两个文件里都添加一段 js: [/b]document.domain,或者采用Jsonp的方式,如我的前一篇blog中提到的。 还有一点对JQuery 中Ajax的一点其它的认识: 客户端发起请求,得到服务器端的相应是200,<正确拿到服务器响应的数据>没有问题.此时在判断进入success 对应的回调函数还是进入到error对应的回调函数之前,可能会校验一些东西: 1. 返回的每条数据是否是dataType中定义的数据类型。如果有部分数据不是或者哪怕一条数据没有严格的按照dataType定义的类型,程序就会进入到error:function(){****} 2. 请求的域和当前域是否是同一域,如果不是同一域也十分有可能进入error:function(){***}
今天在处理一个业务的时候,谈及利用infobright作为存储引擎,来支持业务对大量数据的查询操作,就特意看了一下这个infobright的特点,这里对它进行一个总结。
前面几篇分别介绍了安装,可视化软件,数据库简介以及字段类型和约束,本篇文章开始正式开始查询语句的讲解。
压测过程中测试小伙伴反映某个页面长时间loading无法打开,接下来我们排查一下,既然是压测环境,那么就需要排除服务器资源层面的因素,现在考验的就是在系统资源不足时系统的情况,那么我们就直接从代码层面开始排查。
EasyCVR视频融合云平台视频能力丰富、兼容性强、开放度高,它能对多种终端(PC电脑、手机、平板、电子大屏等)分发出RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流,在视频接入上也能支持市面上大多数的视频监控设备,可通过GB28181、RTMP、RTSP/Onvif、海康SDK、大华SDK、Ehome等协议进行接入。
今天写项目的时候出现了这样的一个问题,就是我们平常做数据交互的时候,直接请求接口,拿到后端返回的数组或者对象直接将table绑定的那个数组接收一个这个返回值就可以了,这也是最简单的一种,但是今天我遇到的是这样的,就是他也是返回一个数组回来,但是呢这个返回的数据是三个tab同时需要的数据,但是是根据不同条件筛选属于谁的,简单的重现一下场景:
oracle分页查询(查询第六到第十条数据),分步解析 1,select * from emp; 2,select a1.,rownum rn from ((select from emp) a1); 3,select a1.,rownum rn from ((select from emp) a1) where rownum<=10; 4,select from (select a1.,rownum rn from ((select * from emp) a1) where rownum<=10)
总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它解锁。 传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。就像for update,再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁。
在做系统或者做项目的时候,经常会遇到这样的要求:用户给我们发过来一些数据,要求我们把这些数据导入到数
一个小例子 先建立数据库连接返回一个游标对象 通过对游标对象的各种方法来实现对数据库的增删改查 最后关闭数据库连接 #首先在mysql数据库中建立mytest数据库并建立student表 import pymysql # 打开数据库连接 connect函数的参数分别为:数据库地址,用户名,密码,数据库名,字符集 conn = pymysql.connect("localhost", "root", "123456", "mytest",charset="utf8") # 得到一个可以执行SQL语句
本文将探讨在SQL查询中判断某项数据是否存在的方法,避免频繁使用COUNT函数来统计数据的数量。通过使用更加优雅的查询语句,开发者可以在数据库操作中提高效率和可读性。
Solr发展飞快,现在最新的版本已经6.1.0了,下面来回顾下Solr6.x之后的一些新的特点: (1)并行SQL特性支持,编译成Streaming 表达式,可以在solrcloud集群中,并行执行 (2)SolrCloud的Collection被抽象成关系型数据库表,现在不仅仅可以支持强大的全文检索,还通过SQL支持像数据库一样的BI分析 (3)在SQL的where语句中,全面支持强大的Lucene/Solr语法 (4)一些聚合操作例如Group会自动优化成并行操作,通过使用St
开始之前,先说说写这篇博文的背景,本来是想写MongoDB的内容,但是MongoDB又是非关系型数据库中最火的一个。我还是本着自己一直习惯的学习步骤,先有全局观,再着眼于微观,所以有必要先了解一下非关系数据库的发展历史,再开始学习MongoDB。否则,我们学习再多的MongoDB也只能是手中的一把沙,抓的越紧,剩下的越少。
如果使用了最左侧的列中间跳过第二列或其他列接着使用,一旦跳过,之后的列索引不生效,俗称部分失效
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的:
最近刷短视频经常看到python广告,有句广告词是:你要悄悄学Python,然后惊艳所有人。这几年确实Python大火,它在数据分析、人工智能、自动化运维、网络爬虫等领域都得到了大量的应用。今天我们一起来看看pymysql是怎么操作数据库的,后续也有利于我们开发一些自动化运维的工具和脚本,减轻DBA的工作。
随着大数据时代的到来,数据库管理系统需要处理越来越多的数据。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统,被广泛应用于各类业务场景。然而,当数据量达到上亿级别时,查询性能可能会显著下降,严重影响应用的响应速度和用户体验。本文将详细介绍MySQL在处理上亿数据时的查询优化技巧,并通过实践案例展示如何有效提升查询性能。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
1.选取最适用的字段属性,可以的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接(JOIN)来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表(代替事务的另一种方法) 6.使用外键(锁定表的方法可以维护数据的完整性,但它不能保证数据的关联性,应该使用外键) 7.可以优化SQL查询算法,提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引,提升查询速度
{“ei”:”AW4BROILANDSTART1″, //条件一 “cd”:{$elemMatch:{“0004”:{$gte:0}}}, //条件二,cd为集合 ,0004为集合中的key
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
查询语句的执行计划和SQL调优,是MySQL实践中对开发人员最为常见的一个技能了。
可能是经常处理业务,最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么,让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了,对于这类需求,我已经有了一套比较官方的回答思路,我来说,大家看,看看还有什么没有考虑到的地方,欢迎指正。
在写列表页读数据的时候往往要写上一个分页代码,小编研究了很久,也搜索了很多东西,最后总结出了以下分页代码,有需要的朋友可以研究研究
数据优化 读写分离,在X2的版本中,我们引入了多SQL服务器的支持,在主从服务器中,你可以配置写服务器跟读服务器,这样对于负载高的站点中可以使用这个 功能达到读写分离,降低由于写过程序中造成的MySQL表锁定后的SQL排队等候时间过长。当你的服务器支持读写分离要求时,你可以在 config_global.php中配置。例如: /** * 数据库主服务器设置, 支持多组服务器设置, 当设置多组服务器时, 则会根据分布式策略使用某个服务器 * @example * $_config['db']['1'][
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