1. RTT Redis 是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务.这意味着通常情况下 Redis 客户端执行一条命令分为如下四个过程: 发送命令 命令排队 命令执行 返回结果 客户端向服务端发送一个查询请求,并监听Socket返回,通常是以阻塞模式,等待服务端响应.服务端处理命令,并将结果返回给客户端.客户端和服务端通过网络进行连接.这个连接可以很快,也可能很慢.无论网络如何延迟,数据包总是能从客户端到达服务端,服务端返回数据给客户端. 这个时间被称为 RTT (Round…

原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     se…

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有…

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from…

----------------[转] 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:…

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t whe…

注意:本篇文章译自speeding up existing app with a redis cache,如需要转载请注明出处. 发现问题 在应用解决方法之前,我们需要对我们面对的问题有一个清晰的认识.App所遇到的问题是,当执行一个查询时,它会跑到Diffbot’s API 然后查询数据集.子集被返回并展示出来.根据Diffbot服务器的繁忙程度,可能需要花5秒左右的时间去完成这一过程.如果扩展计算机的能力这种情形无疑会改进,如果一个查询执行一次就被记住并且重复使用24小时,通常可以把这个过程…

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from…

[导读] 与朋友或同事谈到MySQL查询缓存功能的时候,个人喜欢把查询缓存功能Query Cache比作荔枝, 是非常营养的东西,但是一次性吃太多了,就容易上火而流鼻血,虽然不是特别恰当的比喻,但是有很多相似的地方.另外Query Cache有其特殊的业务场景,MySQL也不像其他数据库产品,缓存查询语句的执行计划等信息,而是直接缓存查询语句的结果集和对应的SQL语句.本文 就给大家介绍下查询缓存的相关知识,希望可以引导大家正确地使用Query Cache独门武器. 对MySQL查询缓存从五个角…

参考百度知道 关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重…