前提: 需要nuget   PredicateLib   0.0.5: SqlServer  2008R2 (建议安装 64 位): .net 4.5 或以上: 当前电脑配置: I7 4核  3.6GHZ,8G 内存 (办公电脑 ,win10 64位) 描述: 在实际项目中我们会遇到多个表关联查询数据,并进行分页操作:当数据量很大的时候如(500万或以上)的时候,分页很吃力,特别还需要一些模糊查询,排序的时候会导致很慢: 本文章主要解决分页及多个数据表关系查询速度慢的问题: 解决办法及优化过程:

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

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

一.前言 通常,我们分页时怎么实现呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但是,数据量猛增以后呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 如上第二条查询时很慢的,直接拖死. 最关键的原因mysql查询机制的问题: 不是先跳过,后查询: 而是先查询,后跳过.(解释如下) 什么意思?比如limit 100000,10,在找到需要的那10条时,先会轮询经过前10W条数据

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

周三去某在线旅游公司面试.被问到了一个关于数据量大的优化问题.问题是:一个主外键关联表,主表有一百万数据,外键关联表有一千万的数据,要求做一个连接. 本人接触过单表数据量最大的就是将近两亿行历史数据(某运营商一业务一年数据)做查询,所有查询相关列必须做索引,而且还要保证不会出现全表扫描情况.也从来没有试过把这么多数据全部拿出来放内存中.只好回答说“再怎么做优化估计都不行,这数据量太大了,性能肯定吃不销.我只能告诉尽可能的添加过滤条件,不要一次用这么多的数据来做连接,能分批做就分批做吧”. 面试人

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

最近在做项目功能时 ,发现有20万以上的数据.要求导出时直接导出成压缩包.原来的逻辑是使用poi导出到excel,他是操作对象集合然后将结果写到excel中. 使用poi等导出时,没有考虑数据量的问题,大数据量无法满足,有个几千行jvm就哭了.更别提几万行几百万行数据了. 经过一天的研究发现一种不会消耗过多内存的方法: 导出成csv格式 大数据量的导出成csv格式分为以下几步: 1.首先引入需要的jar包 一下是我maven的配置方式 <dependency> <groupId>o

大数据量查询,对数据库开发者来说,性能问题往往是最需要费尽心机的,借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享,以免大家走更多的弯路. 1.使用主键临时表 大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因.通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松.高性能的实现大数据量查询. 2.只查询一次大表 在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果. 3.分批处理,提高并发

最好的办法是利用sql语句进行分页,这样每次查询出的结果集中就只包含某页的数据内容. sql语句分页,不同的数据库下的分页方案各不一样,下面是主流的三种数据库的分页sql: oracle: select * from (select *,rownum as tempid from student )  t where t.tempid between " + pageSize*(pageNumber-1) + " and " + pageSize*pageNumber mys

从总体上来看,对于大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发,需要合理的加大服务器和带宽的投入,并且需要充分的利用系统中软件.硬件的缓存机制,将能缓存的内容都进行缓存存储,减少计算层和存储层的压力. 2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层,并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理,并且在开发的过程中需要采用Java SDK中并发包(Concurrency)进行编码实现. 3.存储

大数据量,比如10万以上的数据,数据库在5G以上,单表5G以上等.大数据分页时需要考虑的问题更多. 比如信息表,单表数据100W以上. 分页如果在1秒以上,在页面上的体验将是很糟糕的. 优化思路: 1.主键索引,如ID自增列,主键 2.借助sqlserver的ROW_NUMBER()实现分页,分页时只需得到ID即可,如: WITH NoPagedTable AS ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (order by ctime desc) AS rowIndex, ID FR

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

(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

方法一: 代码如下: import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * 模拟批量处理数据(一) * 当数据量过大过多导致超时等问题可以将数据进行分批处理 * @author [] * */ public class BatchUtil2 { public static void listBatchUtil(List<Integer> lists) { System.out.println(lists); System.out.pr

索引优化 注意查询的数据占总数据达到一定量的时候可能导致索引失效.可以用limit或者指定列缩小数据区域可以解决. 以时间orderby排序的limit分页优化 前提用order by分页 limit分页在两三万左右时可以使用,超过十万条记录时要先查询出前n-1页的时间最大值max(date),以这个为开始时间.这里变动的参数只有下面的300000,这里为查询第30001页的数据. 300000为pagerow*(page-1)得来. select * FROM tbl ,) aa) , 获取分

   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 

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 product limit 100, 20   0.016秒select * fro

数据表结构 CREATE TABLE `ad_keyword` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `plan_goods_id` int(11) DEFAULT NULL, `impr_num` int(11) DEFAULT NULL, `click_num` int(11) DEFAULT NULL, `total_spend` int(11) DEFAULT NULL, `pay_gmv` int(11) DEFAULT NULL, `orde

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.

转载大神: http://www.mamicode.com/info-detail-1773696.html