ora_hash函数用来返回分区号,而dbms_rowid.rowid_object()函数用来返回object_id , ) part_id ,count(*) from sales_fact_part ,) ;

症状描述: 网站是php开发的,大部分页面响应很慢. 本地开发时响应速度很快,但是部署到生产环境后大部分响应很慢. 通过谷歌浏览调试发现PHP页面加载很慢,有个别的php请求的响应时间甚至超过10秒,php请求的处理都不是很复杂,不该这么慢. 主要花费的时间全耗在了Waiting(TTFB)上,有的很慢的页面如那个10.2秒的页面,Waiting的时间竟然达到了10秒.

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

一.前言 对于含有union , group by 等的视图,我们称之为复杂视图. 这类的视图会影响优化器对于视图的提升,也就是视图无法与父查询进行合并,从而影响访问路径.连接方法.连接顺序等.本文通过例子,给大家展示PostgreSQL这类问题及针对该问题的优化方法. 二.Union 视图的优化 1.构建例子: create table t1(id1 integer); insert into t1 select generate_series(1,10); create table t2(i

一个业务场景,需要进行union查询: 查询速度非常慢,大概要37秒: 直接复制sql在数据库客户端执行,速度很快,由此可知是mybatis的原因,在网上搜索,可以配置fetchSize="500",但是测试结果还是一样,重新查看sql,返现子查询和合并后的查询,都是取的别名A,替换union后的别名,重新测试,分页查询正常:

========================== Navicat 远程连接Mysql执行普通sql速度慢问题: 场景: navicat可以连接上 远程服务器的mysql.但是在navicat执行最简单的sql语句,都非常慢. 即使是执行EXPLAIN  都非常耗时. 解决方法: 选中数据库---右键点击连接---选择高级 --勾选保持连接间隔 -- 默认是 240,可以将时间修改为例如10 --- 最后保存即可

原文:SQL Server 2008性能故障排查(二)--CPU 承接上一篇:SQL Server 2008性能故障排查(一)--概论 说明一下,CSDN的博客编辑非常不人性化,我在word里面都排好了版,贴上来就乱得不成样了.建议CSDN改进这部分.也请大家关注内容不要关注排版.同时在翻译的过程中本人也整理了一次思路,所以还似乎非常愿意翻译,虽然有点自娱自乐,但是分享给大家也是件好事 CPU 瓶颈: CPU瓶颈可能因为某个负载所需的硬件资源不足而引起.但是过多的CPU使用通常可以通过查询优化(

老外提问: Hi, I have an sql query which takes 8 seconds in the first run. The next run there after takes 0.5 seconds and all consecutive runs take 0.5 seconds. Is the plan getting cached? How do i make this query run in 0.5 second in the first run itself

原文地址 http://www.cnblogs.com/zhycyq/articles/2636748.html 50种方法优化SQL Server数据库查询 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 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

同事的美女图片站,基于 WordPress 搭建的,因为数据越来越多,变得慢,我从 PHP slow log 里面看出是 WordPress 有些查询总是很慢,即使已经安装了页面缓存插件,但是由于页面众多,命中率不高,所以加速效果也不明显,而且由于界面经常改版,页面缓存需要清空重新生成,进一步降低了缓存的效果.反正就是不流畅,有点慢.   看了下服务器配置虽然不高,但是也不至于打开一个一面要 4 秒钟吧,而且 CPU 占用率奇高,虽然说升级硬件可以缓解,但根源还是程序效率的问题,所以不妨先趁性能

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件emp.txt和dept.txt可以从本仓库的resources目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMAL(7,2

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

概述 查询缓存(Query Cache,简称QC),存储SELECT语句及其产生的数据结果.闲来无事,做一下这块的总结,也做个备忘! 工作原理 查询缓存工作原理如下: 缓存SELECT操作的结果集和SQL语句,key为sql,value为查询结果集: 如果新的SELECT语句到了,以这个sql为key去缓存中查询,如果匹配,就把缓存的结果集返回: 匹配标准:与缓存的SQL语句是否完全一样,sql中字母区分大小写以及中间的空格,简单理解为存储了一个key-value结构,key为sql,value

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

一.什么是分区表 分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表,并且整个过程对用户是透明的,也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上,不需要关心数据实际上落在哪张小表里面.Greenplum 中分区表的原理和 PostgreSQL 一样,都是通过表继承和约束实现的. Greenplum 官方给出的分区表示例如下: partitions.jpg 二.与分布的区别 分布:DISTRIBUTED 分区:PARTITION Greenplum 中每个表都需要有一个分布键,如果你建表的时候没有显示使用语法DI

摘要:随着offset的增加,查询的时长也会越来越长.当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的. 本文分享自华为云社区<offset新探索:双管齐下,加速大数据量查询>,作者: GaussDB 数据库 . 众所周知,在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过x条数据读取Y条数据的操作.例如:SELECT * FROM ... LIMIT 1000 OFFSET 1000000; 表示从第1000001条数据开始查,读取1000条数据.随着offset的

在常用的三层架构中,通常都是通过数据访问层来修改或者查询数据,一般修改和查询使用的是相同的实体.在一些业务逻辑简单的系统中可能没有什么问题,但是随着系统逻辑变得复杂,用户增多,这种设计就会出现一些性能问题.虽然在DB上可以做一些读写分离的设计,但在业务上如果在读写方面混合在一起的话,仍然会出现一些问题. 本文介绍了命令查询职责分离模式(Command Query Responsibility Segregation,CQRS),该模式从业务上分离修改 (Command,增,删,改,会对系统状态进

来源:http://blog.rds.aliyun.com/2014/05/23/%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%94%A8%E6%88%B7sql%E6%85%A2%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%8C%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E5%8F%8A%E4%BC%98%E5%8C%96/ 问题描述 一个用户反映先线一个SQL语句执行时间慢得无法接受.SQL语句看上去很简单(本文描述中修改了表名和字段名):SELECT cou

闲来无事,由于校园内网络是限流量的,查询流量很是频繁,于是萌生了写一个本地脚本进行一键查询自己的剩余流量. 整个部分可以分为三个过程进行: 对登陆时http协议进行分析 利用python进行相关的模拟登陆 后期整合 第一部分:对登陆时http协议进行分析 模拟浏览器进行登陆,那么就需要知道当浏览器进行登陆时发生了什么事情.对此可以参见下面这张自制的图,它展示了一次浏览器访问一个地址的全过程. 图1 浏览器在地址框输入一个地址后发生的事情 参考自:http://www.linux178.com/w

序言 1.MySQL表操作(创建表,查询表结构,更改表字段等), 2.MySQL的数据类型(CHAR.VARCHAR.BLOB,等), 本节比较重要,对数据表数据进行查询操作,其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接).LEFT JOIN(左连接).RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询. 通过本节的学习,可以让你知道这些基本的复杂查询是怎么实现的,但是建议还是需要多动手去敲,虽然理解了什么是内连接等,但是从理解到学会,是完全不一样的感觉. --WH 一.单表查询 1.1.查