Mongo查询百万级数据  使用分页  skip和limit 效率会相当慢   那么怎么解决呢  上代码 全部查询数据也会特别慢 Criteria criteria = new Criteria();List<Criteria> params = new ArrayList<>();params.add(Criteria.where("is_deleted").is(0));params.add(Criteria.where("is_pop"

百万数据查询优化 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“

用c#从百万数据中筛选一些信息时,经常会出现程序连接超时的错误,常见的错误很多,例如:Timeout expired. The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server等等 本文就常见的几种解决方案进行说明,纯属个人见解,欢迎拍砖 ①:当然第一步要查看是否Connection没关闭问题,一般新手都会犯这个错误,需要认真查看一下哦,这个就不详细说了. ②:如果将sql语句复制到查询分析器中执行

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: ()))<Top Num> <selec

[译]async/await中使用阻塞式代码导致死锁 这篇博文主要是讲解在async/await中使用阻塞式代码导致死锁的问题,以及如何避免出现这种死锁.内容主要是从作者Stephen Cleary的两篇博文中翻译过来. 原文1:Don'tBlock on Async Code 原文2:why the AspNetSynchronizationContext was removed 示例代码:async_await中使用阻塞式代码导致死锁.rar 一.async/await 异步代码运行流程 a

一.插入数据 说到插入数据,一开始就想到: insert int A values(*******************) 插入多条数据,最多想到:写成这样: insert into A values(**********),(*************),(*****************) 但是在百万数据面前,都太慢了. 1.用脚本的方式 #!/bin/bash strsql="insert into tbl_devaccess8021x (uidrecordid, dtaccessti

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: (8)SELECT (9)DISTINCT  (11)&l

有天上飞的概念,就要有落地的实现 概念十遍不如代码一遍,朋友,希望你把文中所有的代码案例都敲一遍 先赞后看,养成习惯 SpringBoot 图文教程系列文章目录 SpringBoot图文教程1「概念+案例 思维导图」「基础篇上」 SpringBoot图文教程2-日志的使用「logback」「log4j」 SpringBoot图文教程3-「'初恋'情结」集成Jsp SpringBoot图文教程4-SpringBoot 实现文件上传下载 SpringBoot图文教程5-SpringBoot 中使用A

前言 为了体现不加索引和添加索引的区别,需要使用百万级的数据,但是百万数据的表,如果使用一条条添加,特别繁琐又麻烦,这里使用存储过程快速添加数据,用时大概4个小时. 创建一个用户表 CREATE TABLE `t_sales` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(32) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(64) COLLA

一.故事背景有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢. 二.原 SQL 分析Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL) SQL 如下,仅仅就是统计 api_runtime_log 这张表的行数,一条简单的不能再简单的 SQL: select count(*) from api_runtime_log;我们先去运行一下这条 SQL,可以看到确实运行很慢,要 40 多秒左右,确实很不正常~ mysql

Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式 Py2neo是一个可以和Neo4j图数据库进行交互的python包.虽然py2neo操作简单方便,但是当节点和关系达几十上百万时,直接创建和导入节点.关系的方式会越来越耗时.本文提供一个py2neo小技巧,通过简单的代码,能够以每秒1万节点/关系的速度快速将数据导入Neo4j. 本文目录 Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式 1.Neo4j与Py2neo 2.Py2neo常规导入节点/关系到Neo4j的方法 3.Py2neo快

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’ 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

一哥们要导出一个数据表的数据,结果导出一半,硬盘不够用,卡死了, 然后重启主机,导致mongo启动后进程自动死掉, 报错如下. Mon Oct 28 10:39:02.270 [initandlisten] connection accepted from 192.168.85.144:41102 #25 (10 connections now open)Mon Oct 28 10:39:02.270 [conn25] authenticate db: EmailSMSPlatform { au

文章转载自:http://www.cnblogs.com/lyroge/p/3837886.html 背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'dbname' AND TABLE_NAME = 'product' 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

导出数据量很大的情况下,生成excel的内存需求非常庞大,服务器吃不消,这个时候考虑生成csv来解决问题,cvs读写性能比excel高.测试表student 数据(大家可以脚本插入300多万测数据.这里只给个简单的示例了) SET NAMES utf8mb4; ; -- ---------------------------- -- Table structure for student -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `

1.下载mongodb社区版: windows 安装包安装: https://www.mongodb.com/download-center#community(mongo下载中心) 配置环境变量 控制面板 ->系统->高级系统设置->环境变量->系统变量path 追加 C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin: (mongo默认安装位置bin目录下) 启动数据库: 新建 c://xx/mondb 新建 c://xx/monlog mongod

个人博客:https://blog.sharedata.info/ 最近需要把数据从Mongo同步到Elasticsearch环境:centos6.5python2.7pipmongo-connector安装:pip install elastic2-doc-manager[elastic5]pip install mongo-connector[elastic5]命令参数:-m mongodb_host:port —— 数据源地址,mongodb数据库地址.-t target_host:por

代码下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/fastfilltable20191222.rar 表testtb18的结构如下: CREATE TABLE testtb18 ( id NUMBER not null primary key, name NVARCHAR2() not null, createtime ) not null ) 三个字段,正好是常用的number,nvarcha2,timestamp类型. 用java程序创建这

mongodb pymongo.errors.CursorNotFound: Cursor not found, cursor id: 82792803897 默认 mongo server维护连接的时间窗口是十分钟 默认 单次从 server获取数据是101条或者 大于1M小于16M的数据 所以默认情况下,如果10分钟内未能处理完数据,则抛出该异常. 解决办法: 1. 修改每批次获取数据量的条数,即batch size: collection.find(condition).batch_siz

前言 随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在mysql中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线