SQLite插入数据效率最快的方式就是:开启事务  +   insert语句  +  关闭事务(提交) 利用事务的互斥性,如果在批量的插入操作前显式地开启一次事务,在插入操作结束后,提交事务,那么所有的操作将只执行一次事务,大大地提高IO效率 开启事务和提交事务时缺省的,如果不显式写出来,将在每次insert语句前开启事务,insert语句后提交,如果执行insert语句1000万次,那么将自动开启并提交1000万次!!! 可以尝试,去掉下面代码中两行红色代码,速度将显著下降!!! using

原文:ASP.NET状缓存Cache的应用-提高数据库读取速度 一. Cache概述       既然缓存中的数据其实是来自数据库的,那么缓存中的数据如何和数据库进行同步呢?一般来说,缓存中应该存放改动不大或者对数据的实时性没有太多要求的数据.这样,我们只需要定期更新缓存就可以了.相反,如果缓存的更新频率过快的话,使用缓存的意义就不是很大了,因此更新缓存的时候需要一次性从数据库中读取大量的数据,过于频繁地更新缓存反而加重了数据库的负担.那么ASP.NET中的Cache又提供了哪些缓存的过期策略呢

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

一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips:最好不要在主库上数据库备份,大型活动前

新项目在使用Oracle开发中遇到测试库千万级数据导致数据慢,除去加索引和存储过程可以明显提速外,使用并行也可以提速 select /*+parallel(a,8)*/ a.* from a 加上/*+parallel(a,8)*/查询速度能提高4倍,缺点是占用资源.

两种方法是:1,使用mysql数据库的存储过程:2,C#编码,做网页后台与mysql数据库连接,前台测试显示测试过结果下面我将分别讲解两种方法的具体实现. 1,使用mysql数据库的存储过程插入万条大批量记录.(环境:mysql5.0,GUI(SQLyog),win7专业版,表student{ID,studentname,studentID,GetMAN,dateTim})查询测试的难点是构建数据库,怎样才能向数据库中放入80W条记录呢?当然不能一条一条的放了,首先我考虑的是采用纯数据库方法,写

转载自http://www.jb51.net/article/22063.htm -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 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

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 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 where num=03.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

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 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 where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

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 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 where num=0 3.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

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

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 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 where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多,常见的有以下几种: 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) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优

在进行多个表联合查询的时候,使用索引可以显著的提高速度,刚才用SQLite做了一下测试. 建立三个表: create table t1 (id integer primary key,num integer not null,word1 text not null,word2 text not null);create table t2 (id integer primary key,num integer not null,word1 text not null,word2 text not

原因分析后台数据库中数据过多,未做数据优化数据请求-解析-展示处理不当 网络问题提高数据库查询的速度方案SQL 查询速度慢的原因有很多,常见的有以下几种:1.没有索引或者没有用到索引(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

阅读本文大概需要 6 分钟. 一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS: 是 TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips: 最好

一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS: 是 TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips: 最好不要在主库上数据库备份,大型活

Java技术栈 ,一般把连接数设置得大一些). 并发量:同一时刻数据库服务器处理的请求数量 3.超高的 CPU使用率:CPU资源耗尽出现宕机. 4.磁盘 IO:磁盘 IO性能突然下降.大量消耗磁盘性能的计划任务.解决:更快磁盘设备.调整计划任务.做好磁盘维护. 1.3 网卡流量:如何避免无法连接数据库的情况 1.减少从服务器的数量(从服务器会从主服务器复制日志) 2.进行分级缓存(避免前端大量缓存失效) 3.避免使用 select 进行查询 4.分离业务网络和服务器网络 1.4 大表带来的问题(

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) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询

这篇文章主要介绍了MySQL的表分区,例如什么是表分区.为什么要对表进行分区.表分区的4种类型详解等,需要的朋友可以参考下 一.什么是表分区通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了.如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据其他的条件分区. 二.为什么要对表进行分区为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率.分区的一些优点包括:      1).与单个磁

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