使用存储过程非常慢,但是直接执行SQL很快. 了解基本情况后,初步判断是参数嗅探问题 在对应的SQL语句后面使用 OPTION(OPTIMIZE FOR UNKNOWN) 参考了 http://www.cnblogs.com/kerrycode/p/9650629.html

由于后台的变态,有时候会出现两层甚至多层嵌套的JSON包. 一层的很好解,而且我看过一些比较大的网站新闻接口返回的JSON包也仅仅是一层的. 比如下图所示一层的包 代码也很简单直观 dict = [data objectFromJSONData]; // 这里可能会转换失败,还需要接着做判断 _dinnArray = [[NSMutableArray alloc] init]; _dataArray = [dict objectForKey:@"data"]; for (NSDicti

原文:SQL 2005 中查询或执行另外的数据库操作的方法 摘要: 如果,你想在一台数据库服务器上,查询另一个台数据服务器的数据该如何做呢?如果,你想在同一台数据服务器上,在不同的数据库之间查询数据,又该怎么办呢? 1.Synonym 2.openquery 3.Linked Servers Server Object-->Linked Servers--> serverType 选择 SQL Server, 在 Security 中 选择"Be made using this se

需求: 第三方云平台管理的虚拟机会进行关机.资源扩展等操作,因此开关机状态.CPU.内存.磁盘大小等数据需要进行同步.这里第三方云平台是BMC CLM云平台,底层虚拟化平台是Vcenter.进行同步的内容包括:PowerState,MemoryMB,NumCPU,HDNAME,CapacityKB,唯一键是Cluster,VMName,HDNAME 解决思路: 1 首先通过VMware vSphere PowerCLI工具每天抓取这些需要同步的数据 2 通过sqlload将数据放入BMC Clo

这个问题困扰我好长时间了,使用SQLSERVER 事务探查器找到执行超时的SQL语句,参数查询都是通过执行exe sp_executesql 的存储过程调用,因为它能够分析并缓存查询计划,从而优化查询效率,但是现在反而很慢.本地调试没有问题,开始上线也没有问题,但是运行一个月左右有时候会出现超时现象: Timeout expired.  The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server is

这篇文章主要介绍了python中执行shell的两种方法,有两种方法可以在Python中执行SHELL程序,方法一是使用Python的commands包,方法二则是使用subprocess包,这两个包均是Python现有的内置模块.需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧. 一.使用python内置commands模块执行shell commands对Python的os.popen()进行了封装,使用SHELL命令字符串作为其参数,返回命令的结果数据以及命令执行的状态: 该命令目前已经废弃,被s

调用DATASNAP+FIREDAC的远程方法有时会执行二次SQL或存储过程的BUG 1)查询会重复执行的情形:Result := DATASETPROVIDER.Data会触发它关联的DATASET执行一次查询fdquery.Close;fdquery.sql.Clear;fdquery.sql.Text := sql;// d.qryOpen.Open; // 此行代码必须被注释掉,否则SQL会被二次执行Result := DATASETPROVIDER.Data; // 此行又会触发一次f

在上一篇文章MySQL查询语句执行过程及性能优化-基本概念和EXPLAIN语句简介中介绍了EXPLAIN语句,并举了一个慢查询例子:

用easyui实现查询条件的后端传递并自动刷新表格的两种方法 搜索框如下: 通过datagrid的load方法直接传递参数并自动刷新表格 通过ajax的post函数传递参数并通过loadData方法将数据初始化到表格中 js代码(搜索按钮的点击事件部分): $("#standardQueryBtn").click(function(){//点击搜索按钮的触发事件 if($("#offerid").val() != ""){//判断id搜索框的值是

MySQL Query Cache 会缓存select 查询,安装时默认是开启的,但是如果对表进行INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER TABLE, DROP TABLE, or DROP DATABASE等操作时,之前的缓存会无效并且删除.这样一定程度上也会影响我们数据库的性能.所以对一些频繁的变动表的情况开启缓存是不明智的.还有一种情况我们测试数据库性能的时候也要关闭缓存,避免缓存对我们测试数据的影响.下面介绍两种不使用缓存的方案: 第一种:方案 首

今天一个生成10w条数据的存储过程执行了95s,但是单独执行SQL语句只需要28s,查资料后发现原来这是存储过程的机制导致的,也就是传说中的参数嗅探 网上的一段话: (1)可能是发生了参数嗅探,第一次赋给存储过程的输入参数,会为该存储过程生成一个基于输入参数的执行计划,因此如果第一次输入的参数不具有代表性(例如大部分查询输入的参数都是A值,但第一次执行存储过程时输入的是B值),就有可能比即席查询慢,尽管即席查询需要重新编译执行计划,但选择了更有效率的计划.尝试使用和即席查询一样的参数,来执行存储

MySQL命令执行sql文件的两种方法 摘要:和其他数据库一样,MySQL也提供了命令执行sql脚本文件,方便地进行数据库.表以及数据等各种操作.下面笔者讲解MySQL执行sql文件命令的两种方法,希望能给刚开始学习 MySQL 数据库的朋友们. 学习过 SQLServer 或 Oracle 的朋友会知道,sql 脚本是包含一到多个 sql 命令的 sql 语句集合,我们可以将这些 sql 脚本放在一个文本文件中(我们称之为“sql 脚本文件”),然后通过相关的命令执行这个 sql 脚本文件.基

数据库中存了3000W条数据,两种分页查询测试时间 第一种 SELECT * FROM test_table WHERE i_id> limit 100; Time: 0.016s 第二种 SELECT * FROM test_table  limit 100 OFFSET ; Time: 0.003s 第一种 SELECT * FROM test_table  WHERE i_id> limit 100; Time: 0.004s 第二种 SELECT * FROM test_table 

在写java的时候,有一个方法查询速度比其他方法慢很多,但在数据库查询很快,原来是因为程序中使用参数化查询时参数类型错误的原因 select * from TransactionNo, fmis_AccountRecord AccountRecord, UserInfo InputUser, UserInfo CheckUser, transspecialoperation a, AccountInfo c where InputUser.ID(+) = TransactionNo.nInput

python执行linux命令有两种方法: 在此以Linux常用的ls命令为例: 方法一:使用os模块 1 2 3 shell# python >> import os >> os.system('ls -l') 执行结果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 drwxr-xr-x   2 root root  4096 2012-03-12 bin drwxr-xr-x   4 root r

众所周知:linq查询有两种方式 1.通过linq表达式查询 2.是通过linq方法查询 代码中 每一步都有注释

mysql中分页查询有两种方式, 一种是使用COUNT(*)的方式,具体代码如下 1 2 3 SELECT COUNT(*) FROM foo WHERE b = 1;   SELECT a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100,10; 1    另外一种是使用SQL_CALC_FOUND_ROWS 1 2 SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100, 10; SELECT FOUND_ROWS(

Java执行shell脚本并返回结果两种方法的完整代码 简单的是直接传入String字符串,这种不能执行echo 或者需要调用其他进程的命令(比如调用postfix发送邮件命令就不起作用) 执行复杂的shell建议使用String[]方式传递(对外可以封装后也传入String字符串). /** * 运行shell脚本 * @param shell 需要运行的shell脚本 */ public static void execShell(String shell){ try { Runtime.g

[类库]私房干货.Net数据层方法的封装 作者:白宁超 时间:2016年3月5日22:51:47 摘要:继上篇<Oracle手边常用70则脚本知识汇总>文章的发表,引起很多朋友关注.便促使笔者收集整理此文.本文主要针是对微软技术对数据库(下文案例采用的)操作时,调用执行方法的封装,这也是数年逐渐学习.吸收.实践.完成的一个类库.其中不免有不合理之处,亦或是不符合个别读者的使用习惯.在此,共享此文,权当互相学习.(本文原创,转载注明出处:私房干货.Net数据层方法的封装) 1 概述 本文分以下几

今天看到一位博友的文章,觉得不错,转载一下,希望对大家有帮助,更多文章,请访问:http://blog.haoitsoft.com 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞

6  查询性能优化 6.1为什么查询会变慢 这里说明了的查询执行周期,从客户端到服务器端,服务器端解析,优化器生成执行计划,执行(可以细分,大体过程可以通过show profile查看),从服务器端返回客户端结果. 而执行部分作为最重要的一环,需要做的事情比较多,而不合适的query往往让执行过程做了不必要的操作,或者不能使用更优秀的底层数据结构,从而用时更久. 6.2慢查询基础:优化数据访问 访问数据量多大,超过实际所需是慢查询的一个原因.导致这种情况的原因大致有两个 1.应用程序向mysql