MS sqlserver 对4张表进行left join join字段是varchar类型长度20,也都建了索引,但是光查一个count(Id) 耗时就超过了8秒,数据量只有100多万条,该怎么优化呢? 文章:SQL查询优化 LEFT JOIN和INNER JOIN 需要专门研究下这个问题.

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7003157.html 最近无意间看到一个MySQL分页优化的测试案例,并没有非常具体地说明测试场景的情况下,给出了一种经典的方案,因为现实中很多情况都不是固定不变的,能总结出来通用性的做法或者说是规律,是要考虑非常多的场景的,同时,面对能够达到优化的方式要追究其原因,同样的做法,换了个场景,达不到优化效果的,还要追究其原因.个人对此场景在不用情况表示怀疑,然后自己测试了一把,果然发现一些问题,同时也证实了一些预期的想法.

0. 准备相关表来进行接下来的测试 相关建表语句请看:https://github.com/YangBaohust/my_sql user1表,取经组 +----+-----------+-----------------+---------------------------------+ | id | user_name | comment | mobile | +----+-----------+-----------------+-----------------------------

Query Simplification: Graceful Degradation for Join-Order Optimization 这篇的related work可以参考,列的比较全面, Query图分为下面几种, Graph Simplification算法, Heuristic Optimization of Large Join Queries: Combining Heuristic and Combinatorial Techniques 这篇文章的主要观点,结合Combin

连接查询应该是比较常用的查询方式,连接查询大致分为:内连接.外连接(左连接和右连接).自然连接 下图展示了 LEFT JOIN.RIGHT JOIN.INNER JOIN.OUTER JOIN 相关的 7 种用法. 内连接 以下三种写法都是内连接: mysql> select * from t1 join t2 on t1.a = t2.a; mysql> select * from t1 inner join t2 on t1.a = t2.a; mysql> select * fro

在大量数据中对一些字段进行关联. 举例 ipTable:需要进行关联的几千条ip数据(70k) hist:历史数据(百亿级别) 直接join将会对所有数据进行shuffle,需要大量的io操作,相同的key会在同一个partition中进行处理,任务的并发度也收到了限制. 使用broadcast将会把小表分发到每台执行节点上,因此,关联操作都在本地完成,基本就取消了shuffle的过程,运行效率大幅度提高. 样本数据(2000w)性能测试对比 小表没有进行broadcast 进行了broadca

Java代码: package Threads; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveAction; /** * Created by Frank */ public class RecursiveActionDemo extends RecursiveAction { static int[] raw = {19, 3, 0, -1, 57, 24, 65, Integer

http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/48975771 https://www.douban.com/note/499691663/ http://blog.csdn.net/kejiaming/article/details/52084898 http://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5618747.html#4

数据库版本:5.6.16 update in 修改数据,结果执行时间过慢,一直不出结果. SQL语句及执行计划如下: UPDATE erp_order_extra SET last_time=123123123123  WHERE order_id IN (SELECT eo.order_id FROM jiuxianweb.erp_order eo WHERE eo.channel_ordersn='18161116045333705180'); +----+-----------------

摘要:现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算. 本文分享自华为云社区<如何高可靠.高性能地优化join计算过程?4个优化让你掌握其中的精髓>,作者: breakDraw . 现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算. 联合计算时,最关键的就是标识对齐,即需要将两方的角色将同一个标识(例如身份证.注册号等)用join操作关联起来, 提取出两边的交集部分, 后面再进行计算,

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 实验 总结 前言 数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则.算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法. 我们知道Oracle提供了比较灵活的hint提

IN为什么慢? 在应用程序中使用子查询后,SQL语句的查询性能变得非常糟糕.例如: SELECT driver_id FROM driver where driver_id in (SELECT driver_id FROM driver where _create_date > '2016-07-25 00:00:00'); 独立子查询返回了符合条件的driver_id,这个问题是解决了,但是所用的时间需要6秒,可以通过EXPLAIN查看SQL语句的执行计划: 可以看到上面的SQL语句变成了相

================START============================== 来了一个mail说是job跑得很慢,调查下原因 先来看下sql: SELECT h.order_no              AS SO_no,         h.order_type,         h1.order_no             AS po_no,         l1.order_line_key       AS PO_LKEY,         l1.shipn

对于大量left join 的表查询,可以在关键的 连接节点字段上创建索引. 问题: 大量的left join 怎么优化 select a.id,a.num,b.num,b.pcs,c.num, c.pcs,d.num,d.pcs,e.num,e.pcs,a.x, a.y from a left join b.id=a.id and b.time=a.time left join c.id=a.id and b.time=a.time left join d.id=a.id and b.time

参考:http://codingstandards.iteye.com/blog/1344833 上面参考文章中<高性能MySQL>第四章第四节在第三版中我对应章节是第六章第五节 最近分析生产环境慢查询,发现上线很久但是效率不高的查询 MySQL版本5.5.18 SELECT loc.cell_no AS m_cellNo ... FROM bs_loc loc LEFT JOIN st_stock_m m ON loc.cell_no = m.cell_no WHERE loc.zone_n

MySQL Join算法与调优白皮书(一) MySQL Join算法与调优白皮书(二) MySQL Join算法与调优白皮书(三) MySQL Join算法与调优白皮书(四) MariaDB Join MySQL数据库虽然提供了BKA Join来优化传统的JOIN算法,的确在一定程度上可以提升JOIN的速度.但不可否认的是,仍然有许多用户对于Hash Join算法有着强烈的需求.Hash Join不需要任何的索引,通过扫描表就能快速地进行JOIN查询,通过利用磁盘的带宽带最大程度的解决大数据量下

spark基础知识请参考spark官网:http://spark.apache.org/docs/1.2.1/quick-start.html 无论是mapreduce还是spark ,分布式框架的性能优化方向大致分为:负载均衡.网络传输和磁盘I/O 这三块.而spark是基于内存的计算框架,因此在编写应用时需要充分利用其内存计算特征.本篇主要针对 spark应用中的join问题进行讨论,关于集群参数的优化会在另一篇文章中提及. 在传统的数据库平台和分布式计算平台,join的性能消耗都是很可观的

MySQL 服务器硬件和操作系统调节: 1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多.2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢.3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器).4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列) – 最好是RAID10或更高.5. 避免RAID5(注:一种存储性能.数据安全和存储成本

本文由  网易云发布. 本文具体讨论了Join基础算法的一种优化方案  – Runtime Filter,在本文最后还引申地聊了聊谓词 下推技术.同时,在本文文章开头,笔者引出了两个问题,SQL执行引擎如何知晓参与Join的两波数据集大小?衡量两波数据集 大小的是物理大小还是纪录多少抑或两者都有?这关系到SQL解析器如何正确选择Join算法的问题.好了,这些就是这篇文章要为 大家带来的议题-基于代价优化(Cost-Based Optimization,简称CBO). CBO基本原理 提到CBO,

最近项目上用select查询时使用到了not in来排除用不到的主键id一开始使用的sql如下: select s.SORT_ID, s.SORT_NAME, s.SORT_STATUS, s.SORT_LOGO_URL, s.SORT_LOGO_URL_LIGHT from  SYS_SORT_PROMOTE s WHERE s.SORT_NAME = '必听经典' AND s.SORT_ID NOT IN ("SORTID001") limit 1; 表中的数据较多时这个sql的执

更新使用过滤条件中包括自身的表 此方法不能无法在mysql中使用 `UPDATE user1 SET over='齐天大圣' WHERE user1.user_name IN ( SELECT b.user_name FROM user1 a INNER JOIN user2 b ON a.user_name = b.user_name) 使用join语句优化 UPDATE user1 a JOIN ( SELECT b.user_name FROM user1 a INNER JOIN use