看了好多资料都说 varchar(size) 可变长度的字符值,节省空间,查询效率低 char(size) 固定长度的字符值,浪费空间,查询效率高 但是实际测试  char(100)   varchar(100)   300W条数据 从查询方面的角度来说,还是varchar毕竟靠谱 查询效率(在没有使用索引的情况下):   varchar的字段查询要比char快 通过对比  char100 需要查询时间1.10s   而varchar100 需要时间是973ms  欢迎大家指正!!

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

注:本文来源:远方的守望者  <oracle提高查询效率的34条方法> oracle提高查询效率的34条方法 1.选择最有效率的表名顺序 (只在基于规则的优化器中有效): ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是

oracle提高查询效率的34个方面全解析   在一个数据库中进行操作的时候,效率是很重要的,那么,如何提高oracle的查询效率呢?笔者将从以下几个方面进行详细解析: 1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在   在一个数据库中进行操作的时候,效率是很重要的,那么,如何提高oracle的查询效率呢?笔者将从以下几个方面进行详细解析: 1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):

在一个千万级的数据库查寻中,如何提高查询效率?分别说出在数据库设计.SQL语句.java等层面的解决方案. 解答: 1)数据库设计方面: a. 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 涉及的列上建立索引. b. 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: 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

经常在开发过程中会用到视图或组合查询的情况,但由于涉及表数据经常达到千万级别的笛卡尔积,而且一段查询时会反复调用,但结果输出往往不需要那么多,可以使用with将过滤或处理后的结果先缓存到临时表(此处原理不太清楚,仅代表我的理解),可以大大提高查询效率 另外,WMSYS.WM_CONCAT 这个函数可以将查询结果某列多行拼接成一个结果,非常实用 示例: /*查询当前EOMS流程组及组织架构信息create by Gemini.Liu2014-01-07*/--create or replace v

由于索引的文件量比较大,而且应用中不需要对文档进行打分,只需要查询出所有满足条件的文档.所以需要跳过打分来提高查询效率.一开始想用ConstantScoreQuery,但是测试发现这个类虽然让所有返回的文档打分都为1.0并没有提高查询效率,因此查资料发现可以用Filter实现跳过打分,其中又以 FieldCacheTermsFilter为最佳,其缓存机制给查询的速度提升极为明显.后面有空的时候给出完整实现,这两天略忙. 核心代码: Query query = new TermQuery(new

转自原文 ArcGIS Engine 创建索引(属性索引)——提高查询效率 众所周知,建立索引可以提高查询的效率,当对FeatureClass中的某一列频繁的查找,且数据量比较大时,建立索引是非常有必要的. 这里介绍一下,用 ArcGIS Engine 来建立一个属性索引. IIndex pIndex = new IndexClass(); IIndexEdit pIndexEdit = pIndex as IIndexEdit; IFields pFields = new FieldsClas

1.如果要用子查询,那就用EXISTS替代IN.用NOT EXISTS替代NOT IN.因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高.无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的.因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历. 2.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 涉及的列上建立索引. 3.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: select id f

在实际项目中,当MySQL表的数据达到百万级别时候,普通查询效率直线下降,而且当使用的where条件较多,其查询效率是让人无法容忍的.假如一个taobao订单查询详情要几十秒,可想而知的用户体验是多差. 查询效率慢的原因:1:没有加索引或者索引失效 where条件使用如下语句会索引失效:null.!=.<>.or连接.in(非要使用,可用关键字exist替代)和not in.'%abc%':使用参数:num=@num.表达式操作:where num/2=100.函数操作:where subst

在使用SQL语句查询数据库记录时,如果要查询相同的内容,有着不同的多种方法. 仍然,尽管使用多种方法可以得到相同的结果,但是,如果您使用不同的方法,在执行效益上是截然不同的.因此,我们得仔细考虑,如果要查询相同结果,该使用哪种语句,执行效益比较好. 这就是SQL语句的优化. 以下优化语句,针对MS Sql数据库. 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 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导

概述: 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表. 下面介绍如何使用分区增加查询效率 range分区:就是区域分区 CREATE TABLE SALE ( PRODUCT_ID ), SALE_COUNT ,) ) PARTITION BY RANGE (SALE_COUNT) ( PARTITION

转载https://www.cnblogs.com/zhang-bo/p/9138151.html 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 涉及的列上建立索引. 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: 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

一.数据库的优化 1.优化索引.SQL 语句.分析慢查询: 2.设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库: 3.使用缓存,把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中,能节约磁盘IO: 4.优化硬件:采用SSD,使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等: 5.采用MySQL 内部自带的表分区技术,把数据分层不同的文件,能够提高磁盘的读取效率: 6.垂直分表:把一些不经常读的数据放在一张表里,节约磁盘I/O: 7.主从分离读写:采用主从复制把数据库的读操作和写入操作

,es性能优化是没有什么银弹的,啥意思呢?就是不要期待着随手调一个参数,就可以万能的应对所有的性能慢的场景.也许有的场景是你换个参数,或者调整一下语法,就可以搞定,但是绝对不是所有场景都可以这样. 一块一块来分析吧 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cache os cache,操作系统的缓存 你往es里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到os cac

--Sql Server 允许脏读查询sqlselect * from category with(nolock) --MySql 允许脏读查询sql Mysql没有语法糖,需要原生的sqlSET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED ;select * from category ;COMMIT ; 注意Session是指允许当前会话脏读,如果没有是是整个MySql实例允许脏读

项目中如果表中的数据过多的话,会影响查询的效率,那么我们需要想办法优化查询,通常添加索引就是我们的选择之一: 1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `ta

描述:有一个会员表,有个birthday字段,值为'YYYY-MM-DD'格式,现在要查询一个时间段内过生日的会员,比如'06-03'到'07-08'这个时间段内所有过生日的会员. SQL语句: Select * From user Where DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d') >= '06-03' and DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d') <= '07-08'; 根据format字符串格式化date值.下列修饰符可以被用在format字符串

描述:有一个会员表,有个birthday字段,值为'YYYY-MM-DD'格式,现在要查询一个时间段内过生日的会员,比如'06-03'到'07-08'这个时间段内所有过生日的会员. SQL语句: Select * From user Where DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d') >= '06-03' and DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d') <= '07-08'; 说明:常用的时间日期处理函数,上面的主要是DATE_FORMAT()这个函数的

回到目录 索引这个东西大家不会陌生,只要接触到稍微大一点的数据,都会用到这东西,它可以提升查询的速度,相当代价就是占用了更多的存储空间,这也是正常的,符合“能量守恒定理”,哈哈!今天说的是MongoDB里的索引,在我进行对500万数据进行查询测试时,发现如果你的查询字段不加索引,那是相当恐怖的,一个简单的查询(单字段)要耗时30多秒,这种操作,基本可以认为服务器挂了,哈哈!当为字段加了索引之后,查询速度为ms级,100毫秒以内的速度真是把经兴奋坏了,呵呵! 建立索引 db.tableName.e

INSERT INTO insert_table (datetime, uid, content, type) VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0); INSERT INTO insert_table (datetime, uid, content, type) VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1); 修改成: INSERT INTO insert_table (datetime, uid, content,