一.概述 问题描述:在项目中优化动态查询分页接口时,发现count查询很慢(数据量大概30万),那如何解决这个问题呢? 解决方法:添加索引,多个查询条件可以添加复合索引 二.测试对比 1. 未加索引时 count所用时间:1810ms 接口总用时:2298ms 2. 添加索引后 添加索引代码: db.getCollection('infomations').createIndex({"isDraft": -1, "isProcessed": -1, "in

COUNT()聚合函数,以及如何优化使用了该函数的查询,很可能是最容易被人们误解的知识点之一 COUNT()的作用 COUNT()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用: 统计某个列值的数量 统计行数 统计列值 在统计列值时,要求列值是非空的,即不统计NULL.如果在COUNT()的括号中指定了列或者列的表达式,则统计的就是这个表达式有值的结果数. 统计结果集的行数 当MySQL确认括号内的表达式的值不可能为空时,实际上就是在统计行数,最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候,这种情况下通配

  Hive只支持在FROM子句中使用子查询,子查询必须有名字,并且列必须唯一:SELECT ... FROM(subquery) name ... 确认下是否一定要求列必须唯一?      建表语句: create table  tb_in_base (    id  bigint,    devid bigint,     devname string ) partitioned by (job_time bigint) row format delimited fields termina

         Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 18-9-23 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/zhichengji

Robo 3T mongdb客户端 https://www.robomongo.org/ 模糊查找关键字 db.getCollection('test').find({"name":/招/}) 查询 db.getCollection('test').find({'time':{$gt:ISODate("2018-05-11")}}) 插入 {"time" : ISODate("2018-05-11T13:58:51.122Z"

在php7的mongodb扩展中,当要查询某个集合在某个条件下的数据个数时,可以使用下面的方式来获取. 比原生的命令要复杂许多 比旧版mongo扩展也复杂许多 需要使用到MongoDB\Driver\Command 这个类 //查询条件 $filter=[]; //当需要分页显示,排序,和忽略字段 $options = [ 'skip'=>($page - 1) * $pageSize, 'limit'=>$pageSize, 'sort' => ['createTime' =>

ORDER BY <属性表> 只要在WHERE子句的选择条件后面加上如下子句:ORDER BY <属性表> 就可以实现输出的排序,默认的顺序为升序(ASC).可以在属性的后面加上关键字DESC来实现降序输出. SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company, OrderNumber   集合处理函数 SELECT COUNT(*) FROM Student  WHERE  Dept='计算机系': SELECT SU

查看mongodb慢查询 赶紧打开服务器爸爸,开慢查询,看下耗时500ms以上的都是些啥: db.setProfilingLevel(2,500) 看下最近的10条具体的慢查询指令: db.system.profile.find().limit(10).sort({ ts : -1 }).pretty() 看到不少这两种指令,其中第一种最多,也是跟首页接口密切关联的帖子表的: mongodb可以通过profile来监控数据 (mongodb性能优化)   开启 Profiling  功能 ,对慢

现有一个student表结构数据如下: id hight sex age 1 160 0 16 2  170  1  16  3  180  1  17  4  160  1  16  5  170  0  17  6 170 0 18 现在需要查出 age=16.17.18的学生的数量. 解决方法: SELECT id, sum(age= '16') AS age16, sum(age= '17') as age17 FROM student ORDER BY age DESC

通过非聚集索引,可以显著提升count(*)查询的性能. 有的人可能会说,这个count(*)能用上索引吗,这个count(*)应该是通过表扫描来一个一个的统计,索引有用吗? 不错,一般的查询,如果用索引查找,也就是用Index Seek了,查询就会很快. 之所以快,是由于查询所需要访问的数据只占整个表的很小一部分,如果访问的数据多了,那反而不如通过表扫描来的更快,因为扫描用的是顺序IO,效率更高,比运用随机IO访问大量数据的效率高很多. 相应的,如果只需要访问少量数据,那么索引查找的效率远高于

mybatis实现 主从表 left join  1:n 一对多 分页查询   主表从表都有查询条件+count 需求: ======================================== 1.主从表数据 是 1:m 2.主从表各自都有查询条件 3.最后查询结果 需要分页,并统计总数 注意: ======================================= 1.查询的分页,必须在数据库做,否则分页没有意义 解决方法: 注意 下面的入参中 [第一页的10条] pageN

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上

HBase概念学习(十)HBase与MongDB等NoSQL数据库对照 转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝

转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝差点儿不论什么一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次

MySQL查询执行路径 1. 客户端发送一条查询给服务器: 2. 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段: 3. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划: 4. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询: 5. 将结果返回给客户端. 查询缓存(query cache) 在解析一个查询语句之前,如果查询缓存是打开的,那么MySQL会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据.这个检查是通过一个对大小写敏感

SqlSugar支持拉姆达表达式查询,匿名对象参数等,相对还是比较方便好用的. 一.查询列表: //查询列表 SqlSugarClient db = SugarContext.GetInstance(); List<teacher> tList = db.Queryable<teacher>().ToList(); Console.WriteLine(tList.Count); var studentDynamic = db.Queryable<student>().T

我们都知道SQL是非常强大的,为什么这么说呢?相信学过数据库原理的同学们都深有体会,SQL语句变化无穷,好毫不夸张的说可以实现任意符合我们需要的数据库操作,既然前面讲到Hibernate非常强大,所以Hibernate也是能够实现SQL的一切数据库操作. 在SQL中,单表查询是最常用的语句,同理Hibernate最常用到的也是查询语句,所以今天就来讲讲Hibernate的单表查询: 今天要将的内容分以下几点: 查询所有 查询结果排序 为查询参数动态赋值 分页查询 模糊查询 唯一性查询 聚合函数查

转载自http://yangyangmyself.iteye.com/blog/2321759 1.Druid 查询概述     上一节完成数据导入后,接下来讲讲Druid如何查询及统计分析导入的数据.    Druid的查询是使用REST风格的HTTP请求查询服务节点(Broker.Historical.Realtime),这些服务节点暴露REST查询接口,客户端发送Json对象请求查询接口.一般情况下,查询服务接口发布在Broker节点,基于Linux 的POST请求查询如下所示:  /**

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 754+) 扩展查询 前文<[NewLife.XCode]实体类详解>中有讲到扩展查询,XCode生成实体类代码时,在模型类有一个