一.limit越往后越慢的原因 当我们使用limit来对数据进行分页操作的时,会发现:查看前几页的时候,发现速度非常快,比如 limit 200,25,瞬间就出来了.但是越往后,速度就越慢,特别是百万条之后,卡到不行,那这个是什么原理呢.先看一下我们翻页翻到后面时,查询的sql是怎样的: select * from t_name where c_name1='xxx' order by c_name2 limit 2000000,25; 这种查询的慢,其实是因为limit后面的偏移量太大导致的.

Facebook 正式宣布开源 Presto —— 数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析.该项目始于 2012 年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用,运行超过 30000 个查询,每日数据在 1PB 级别.Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多. Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效,包括联合查询.左右联接.子查询以及一些聚合和计算函数:支持近似

SQL 大数据查询如何进行优化? 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 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:引. 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

原文:mysql 5.7 innodb count count(*) count(1) 大数据 查询慢 耗时多 优化 问题描述 mysql 5.7 innodb 引擎 使用以下几种方法进行统计效率差不多,都不是很高,实际使用中,博客表2万条数据就耗时1秒多,效果不堪.在可以为 null 的字段上统计,效率更低.数据如下: select count(*) from blog; select count(1) from blog; select count(id) from blog; (三个差不多

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL查询工具,会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但因其基于MR,运行速度是一个弊端,通常运行一个查询需等待很久才会有结果.对于此情况,创造了hive的facebook不负众望,创造了新神器---presto,其查询速度平均比hive快10倍,现在就来部署体验一下吧. 一. 准备工作 操作系统: centos7 JAVA:         JDK8

摘要:在2019大数据技术公开课第一季<技术人生专访>中,阿里巴巴云计算平台高级技术专家苑海胜为大家分享了<MaxCompute 与大数据查询引擎的技术和故事>,主要介绍了MaxCompute与MPP Database的异同点,分布式系统上Join的实现,且详细讲解了MaxCompute针对Join和聚合引入的Hash Clustering Table和Range Clustering Table的优化. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 一.MaxCompute VS M

mysql limit大数据量分页优化方法 Mysql的优化是非常重要的.其他最常用也最需要优化的就是limit.Mysql的limit给分页带来了极大的方便,但数据量一大的时候,limit的性能就急剧下降. 同样是取10条数据     select * from yanxue8_visit limit 10000,10 和     select * from yanxue8_visit limit 0,10 就不是一个数量级别的. 网上也很多关于limit的五条优化准则,都是翻译自Mysql手

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 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:引. 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

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需

0×00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才”,这个看起来还不错的名字,其实是我们家乡骂人土话,意思是脑残人士…. -_-|||额好吧,反正是假的,不要在意这些细节. 这只是名,至于姓氏么,每个帐号的注册资料那里,照着百家姓上赵钱孙李周吴郑王的依次往下排,什么张兴才,李兴才,王兴才……于是也不知道我这样”兴才”了多久,终于有一天,我接到一个陌

最后一页分页一卡死,整个网站的性能都会非常明显的下降,不知道为啥,微软有这个BUG一直没处理好.希望SQL2012里不要有这个问题就好了. 参考代码如下: -- =============================================-- Author:        吉日嘎拉-- Create date: 2012年02月23日-- Description:    2012年02月23日编码规范化-- =====================================

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin

关于presto部署及详细介绍请参考官方链接 http://prestodb-china.com PRESTO是什么? Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节. Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题. 它可以做什么? Presto支持在线数据查询,包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储. 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越

1.创建测试表 CREATE TABLE big_data(  id character varying(50) NOT NULL,  name character varying(50),  datetime timestamp with time zone,  CONSTRAINT big_data_pkey PRIMARY KEY (id))WITH (  OIDS=FALSE);ALTER TABLE big_data  OWNER TO postgres; 2.创建插入数据函数 CRE

做过站内搜索的朋友应该对Lucene.Net不陌生,因为用普通的sql  like查询肯定是不行的,太慢了. 首先说明的是--Lucene.Net只是一个全文检索开发包,不是一个成型的搜索引擎, 它的功能就是负责将文本数据按照某种分词算法进行切词,分词后的结果存储在索引库中,从索引库检索数据的速度灰常快. 下面我用这个技术做了一个demo.结构图如下 实现了 luceneNet 对数据库的快速检索. 重点类说明 Analyzer类:LuceneNet中分词算法的基类 任何自定义算法都需继承它 F

在我的上一篇博客<[java]itoo项目实战之hibernate 懒载入优化性能>中,我曾提到过学生数据有2万条,查询数据十分的慢,这是让人非常受不了的事情.看着页面进度条一直转着圈圈,那种着急的感觉真的没法形容. 最開始考虑着使用lazy 来优化,由于前台框架的原因,lazy 优化并没有起到什么左右.后来就想着有select new map 优化.我先来画画关于查询学生的级联树 这个树的意思就是查询学生的时候它的深度是4级. 在没有优化之前,使用的是hibernate的hql 语句:Fro

系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 -

参考文章:http://www.freebuf.com/articles/database/100423.html 对上面链接的补充: solr-5.5.0版本已被删除,新url:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/lucene/solr/5.5.3/ 下面是数据库的创建语句: DROP TABLE IF EXISTS `b41sgk`; CREATE TABLE `b41sgk` ( `id` bigint() NOT NULL AUTO_INCREMENT,

思路:使用ajax多次请求服务器,分段生成多个Excel,然后打包压缩成zip,超链接指向下载的文件然后下载. [HTML部分] <input type="button" value="确定导出" onclick="export()"> <a style="display: none" id="export_success" href="/uploads/excel.zip&qu