百万数据量SQL,在进行分页查询时会出现性能问题,例如我们使用PageHelper时,由于分页查询时,PageHelper会拦截查询的语句会进行两个步骤 1.添加 select count(*)from (原查询sql) ,用于统计查询的总数 2.拼接 limit startPage,number 用于分页 此时有两个问题 第一个问题是: 用于统计的 select count(*)from (原查询sql)在数据量大时速度慢 第二个问题时: limit startPage,number 在大数据

1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

(转自网络) 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊

package com.hundsun.ta.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintStream; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; i

写在建库前: 在确定数据库业务后.建立数据库表格时,就应对一些常见问题有所考虑,以避免在数据增长一段时间后再做应对,可能造成时间及维护成本增加: 数据的月增量,年增量 数据的快速增长点 是否需要触发器或事件等 查询业务需求 服务器访问量 以上的考虑项,对数据库的类型.表的结构.表间关系的定义及数据库配置都有非常重要的影响. 运行后优化: 优化顺序 第一,优化你的sql和索引: 想实现一个查询,可以写出很多种查询语句,不同的语句,根据你选择的引擎.表中数据的分布情况.索引情况.数据库优化策略.查询

一般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 代码如下:  SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000,

   修改kettleDB连接设置 1. 增加批量写的速度:useServerPrepStmts=false  rewriteBatchedStatements=true  useCompression=true2. 增加读的速度:useServerPrepStmts=truecachePrepStmts=true 参数说明: 1)useCompression=true,压缩数据传输,优化客户端和MySQL服务器之间的通信性能. 2)rewriteBatchedStatements=true 

sqlserver2008中需要执行大文件的脚本,查询分析器中打不开,需要用到sql命令,开始使用osql命令 使用sqlcmd可以执行:在DOS中,调用sqlcmd命令,并使用对应选项    sqlcmd    -S  localhost -U sa -P 1   -i "c:\xxx\MySql.sql"

最近优化一个where查询条件,查询时间很慢,改为用Dictionary就很快了.  一.样例 假设:listPicsTemp 有100w条数据,pictures有1000w条数据. 使用第1段代码执行超过2分钟. var listPicsTemp = new List<string>(); pictures = pictures.AsParallel().Where(d => listPicsTemp.Contains(d.Pic)).ToList(); 使用第2段代码执行十几毫秒.

D:\Visual-NMP-x64\Bin\MySQL\bin这个是你mysql的路径 mysqldump.exe -h服务器信息 -umysql的用户名 -pmysql的密码 数据库名 > 要保存的路径和文件名. 比如我执行的是mysqldump -h localhost -uroot -proot demo > F:/test.sql

mysql的大数据量查询分页应该用where 条件进行分页,limit 100000,100,mysql先查询100100数据量,查询完以后,将 这些100000数据量屏蔽去掉,用100的量,但是如果加限制条件里面带索引的,查询速度很快的

---方法1: 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 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 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 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

方法1: 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 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM

1.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. 2.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 xuehi.com 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 xuehi.com where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用

原文: http://www.d1net.com/bigdata/news/284983.html 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里 由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

本文转自:http://www.cnblogs.com/lli0077/archive/2008/09/03/1282862.html 在项目中,我们经常遇到或用到分页,那么在大数据量(百万级以上)下,哪种分页算法效率最优呢?我们不妨用事实说话. 测试环境 硬件:CPU 酷睿双核T5750  内存:2G 软件:Windows server 2003    +   Sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库:data_Test,并在此数据库中创建一表:tb_TestTable GO