SQL SERVER视图不仅可以实现许多我们需要的功能,而且对于SQL SERVER查询效率的提高也有帮助,下面一起来了解一下. 有两张数据表:A和B,其中A的记录为2万条左右,而B中的数据为200万条以上,现在要求以a.id=b.id为关联进行数据筛选. 为此要求,我做了个SQL SERVER视图View1,将a.id与b.id关联起来,运行该视图的查询,使用了2秒中就得到结果了. 这时又有一特殊需求:编写存储过程,该存储过程中有一个游标的循环,该循环重复1万次,在每次循环中都使用了对View

简介: RANGE分区基于一个给定的连续区间范围,早期版本RANGE主要是基于整数的分区.在5.7版本中DATE.DATETIME列也可以使用RANGE分区,同时在5.5以上的版本提供了基于非整形的RANGE COLUMN分区.RANGE分区必须的连续的且不能重叠.使用 “VALUES LESS THAN ()” 来定义分区区间,非整形的范围值需要使用单引号,并且可以使用MAXVALUE作为分区的最高值. 本文将给大家介绍MySQL 5.6.24 range分区增加删除处理的相关内容,分享给大家

问题: 一个程序查询经常超过20siis限制时间,排查问题后发现其中的一个存储过程时间会在15s左右 解决思路: 1:确认问题点 通过输出时间的方式查看存储过程中每个部分的执行时间,找到最耗时的三个过程 2:解决问题 发现查询过程中出现 with nolock ,对于查询过程没有用处,删除 先思考是否建立索引,发现有一个重要查询条件没有索引,建立索引后查询时间从8s秒降低到7秒 最后看到group by 会导致时间变长,加OPTION(hash group)减少group by 的影响 结果:最

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/mysql-indexes.html Indexes are used to find rows with specific column values quickly. Without an index, MySQL must begin with the first row and then read through the entire table to find the relevant rows. The

一.未做索引的查询效率 作为对比,先对未索引的查询做测试 EXPLAIN ANALYZE select * from gallery_map where author = '曹志耘'; QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Seq Scan on gallery_map (cost=0.

一.  测试背景开发一个项目,数据库用的是sqlserver.帐号表数据有一两百万,不算大,也不算小.在考虑是否要使用视图,担心效率,百度了下资料,众说纷纭,好吧,实践是最好的证明,那么我们就来测试吧. 二.  测试环境WIN8系统,内存8G,普通磁盘,sqlserver2012 . 三.  表和视图结构(由于用的是公司的表,所以避免纠纷我把字段给涂掉了)         四. 数据量大小 AccountsData表和AccountsInfo各有400万数据,那么视图VAccounts毫无疑问也

开发经常遇到分页查询的需求,但是当翻页过多的时候,就会产生深分页,导致查询效率急剧下降. 有没有什么办法,能解决深分页的问题呢? 本文总结了三种优化方案,查询效率直接提升10倍,一起学习一下. 1. 准备数据 先创建一张用户表,只在create_time字段上加索引: CREATE TABLE `user` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

前言:前面总结了一些WebApi里面常见问题的解决方案,本来打算来分享下oData+WebApi的使用方式的,奈何被工作所困,只能将此往后推了.今天先来看看EF和AutoMapper联合使用的一个问题. 最近两周一直在解决一个问题:使用Automapper将EF的Model转换成DTO的Model,数据量只有几百条,但是导航属性比较多,执行 Mapper.Map<List<TM_STATION>, List<DTO_TM_STATION>>(lstEFModel) 这一

1. SQL优化的原则是:将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量.调整不良SQL通常可以从以下几点切入: 检查不良的SQL,考虑其写法是否还有可优化内容 检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写 检查优化索引的使用 考虑数据库的优化器 2. 避免出现SELECT * FROM table 语句,要明确查出的字段. 注:这里有亲身体会,不用*而是具体到字段是一个很好的习惯,这样会大大增加程序的可读性,从而能够更加准确的进行语句效率分析,

1.优化查询精度 优化原因:当维度过多时,查询很复杂,效率较慢.因此看能否通过优化sql的方式来提高查询效率. 代码跟踪查看(维度多余3时查询条件里面有in,优化不用in关键字) public abstract class AbstractQuerySpec implements QuerySpec { protected Map<String, String> nonDistinctGenerateSql(SqlQuery sqlQuery){ String expr = column.ge

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前因:项目一直使用的是PageHelper实现分页功能,项目前期数据量较少一直没有什么问题.随着业务扩增,数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题.几十万甚至上百万的单表数据查询性能缓慢,需要几秒乃至十几秒的查询时间.故此特地研究了一下PageHelper源码,查找PageHelper分页的实现方式. 一段较为简单的查询,跟随debug开始源码探寻之旅. public ResultContent select(Integer id) { Page<Test> blogPage = P

经常在开发过程中会用到视图或组合查询的情况,但由于涉及表数据经常达到千万级别的笛卡尔积,而且一段查询时会反复调用,但结果输出往往不需要那么多,可以使用with将过滤或处理后的结果先缓存到临时表(此处原理不太清楚,仅代表我的理解),可以大大提高查询效率 另外,WMSYS.WM_CONCAT 这个函数可以将查询结果某列多行拼接成一个结果,非常实用 示例: /*查询当前EOMS流程组及组织架构信息create by Gemini.Liu2014-01-07*/--create or replace v

分类:Unity.C#.VS2015 创建日期:2016-04-06 一.简介 Unity自带的资源包也称为标准资源包.换言之,Unity自带的所有标准资源包导入到Unity项目中以后,都会放在Project视图的Standard Assets文件夹下.如果是多平台,除了Standard Assets文件夹以外,还会有一个Edit文件夹. 如果你打开别人写的Unity项目,只要看到项目中包含有Standard Assets文件夹和Edit文件夹,你就应该马上想到,这些文件夹下的资源都是从Unit

由于索引的文件量比较大,而且应用中不需要对文档进行打分,只需要查询出所有满足条件的文档.所以需要跳过打分来提高查询效率.一开始想用ConstantScoreQuery,但是测试发现这个类虽然让所有返回的文档打分都为1.0并没有提高查询效率,因此查资料发现可以用Filter实现跳过打分,其中又以 FieldCacheTermsFilter为最佳,其缓存机制给查询的速度提升极为明显.后面有空的时候给出完整实现,这两天略忙. 核心代码: Query query = new TermQuery(new

在pgsql中执行一个 5表 关联查询,效率比较差,问题定位 环境说明5张外表,其中with 中的临时表总记录数比较大,共有 2 亿条记录,通过时间序模型提高查询速度另外4张表 左表的记录非常小,最大的记录数不超过 1w 条 在没有做过任何调优的pgsql 中执行explain,会发现它的访问计划中包含很多的 nested loop join Aggregate (cost width) CTE f_acct_vchr_1_tmp width) Filter: ((posting_dt >= '

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回到目录 索引这个东西大家不会陌生,只要接触到稍微大一点的数据,都会用到这东西,它可以提升查询的速度,相当代价就是占用了更多的存储空间,这也是正常的,符合“能量守恒定理”,哈哈!今天说的是MongoDB里的索引,在我进行对500万数据进行查询测试时,发现如果你的查询字段不加索引,那是相当恐怖的,一个简单的查询(单字段)要耗时30多秒,这种操作,基本可以认为服务器挂了,哈哈!当为字段加了索引之后,查询速度为ms级,100毫秒以内的速度真是把经兴奋坏了,呵呵! 建立索引 db.tableName.e

OR.in和union all 查询效率到底哪个快. 网上很多的声音都是说union all 快于 or.in,因为or.in会导致全表扫描,他们给出了很多的实例. 但真的union all真的快于or.in?本文就是采用实际的实例来探讨到底是它们之间的效率. 1:创建表,插入数据.数据量为1千万[要不效果不明显]. drop table if EXISTS BT; create table BT( ID int(10) NOT NUll, VName varchar(20) DEFAULT '