SQL Server 2008中SQL应用系列--目录索引 前些天看到一篇文章<SQL Server 2012 - Server side paging demo using OFFSET/FETCH NEXT>,原文地址.作者在文中称,要SQL Server 2012使用OFFSET/FETCH NEXT分页,比SQL Server 2005/2008中的RowNumber()有显著改进.今天特地作了简单测试.现将过程分享如下: 附:我的测试环境为:SQL Server 2012,命名实例

在公司干活一般使用sqlserver数据库.rownumber分页贼好用. 但是晚上下班搞自己的事情就不用sqlserver了.原因就是自己的渣渣1核2g的小服务器完全扛不住sqlserver那么大的大块头,于是就使用Mysql数据库. 一般使用MySQL分页都是使用limit,我也这么使用的. 今天晚上打开一个服务器上的小网站,顺便点几下看看有没有问题,不小心点到了最后一页,卡了我近10秒才反应过来.我数据库就7w多条数据.虽说服务器垃圾也不至于卡这么久吧.. 然后把分页的sql找出来,去数据

之所以要测该场景,是因为merge多数据源结果的时候,有时候只是单个子查询结果了,而此时采用sql数据库处理并不一定能够合理(网络延迟太大). 测试数据10万行,结果1000行 limit 20 offset 0的延时如下: package com.xxx.me.base.service; import com.xxx.me.utils.JsonUtils; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.NoArgsConstructor; im

一.前言 因为工作关系,遇到了非常大的数据量的分页问题,数据总共有8000万吧,这个显然不是简单的分页能够解决的,需要从多多方面考虑,从分表.分库等等.但是这个也让我考虑到了分页性能的问题,在不同数据量的情况下,不同的分页方法效率是否会有不同.我在这里用比较常见的几种分页方法在不同的数据量.不同页码下进行对比,分别是:Top.Row_Number()和Offset Fetch.这里只用它们分别最简单的语句,如下. Top: create proc Tops @pageindex int,@pag

摘要:随着offset的增加,查询的时长也会越来越长.当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的. 本文分享自华为云社区<offset新探索:双管齐下,加速大数据量查询>,作者: GaussDB 数据库 . 众所周知,在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过x条数据读取Y条数据的操作.例如:SELECT * FROM ... LIMIT 1000 OFFSET 1000000; 表示从第1000001条数据开始查,读取1000条数据.随着offset的

最近项目中需要在SQL SERVER中进行分页,需要编写分页查询语句.之前也写过一些关于分页查询的语句,但是性能不敢恭维.于是在业务时间,在微软社区Bing了一篇老外写的关于SQL SERVER分页的文章.看过之后,感觉自己之前写的语句,太低端,太不科学了.  文章中讲了两种分页方法,其中一种只适用于SQL SERVER2012以上版本. ROW_NUMBER()函数分页 先介绍一下ROW_NUMBER()函数,这个函数的主要作用,从它的命名中就可看出来.ROW,每列,NUMBER数字,它的作用

前段时间由于项目的原因,对一个由于分页而造成性能较差的SQL进行优化,现在将优化过程中学习到关于分页优化的知识跟大家简单分享下. 分页不外乎limit,offset,在这两个关键字中,limit其实不是性能瓶颈的主要原因,如果sql中定义了比较大的limit,说明了确实有一次性取出较多数据的需求,如果不是,就需要考虑limit参数是否需要调整了.这篇文章主要以offset为优化方向,介绍高offset下的性能优化手段.业界主要使用的还是Innodb引擎,本文中的分析和方案主要针对Innodb引擎

本文来自于网易云社区 一.消息总线MQ和Kafka (挡在请求的第一线) 1. 几个应用场景 case a:上游系统往下游系统推送消息,而不关心处理结果: case b:一份新数据生成,需要实时保存到数据库,索引系统,统计系统等: case c:调用一个耗时很长的接口,需要在任务完成的时候告知调用方: 这个时候消息总线(Message Queue)就可以发挥作用,它的特长是"解耦": case a:消息先推送到MQ,下游从MQ拿消息: case b:新数据推送到MQ, 数据库.索引系统

SQLSERVER2012 出新分页功能啦!!!近两天我在自己工作机的PC(没有并发,单一线程)上做了SqlServer  2000/ (2005/2008)/2012三个版本下的分页性能比较. 大致可得出以下结果:1.表数据量200W以内:SQLServer2012 的offset/fetch分页性能和SQLServer2005 Row_number的分页性能(仅考虑出结果速度)基本没区别(难分高下),略高于(大约10%)SQL2000的TOP分页性能.2.表数据量2000W左右:SQLSer

1.第一种方式:使用 ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID) …… BETWEEN AND 的方式SELECT * FROM( SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID) AS NUMBER, * FROM FillReport )T 2.使用 OFFSET ROWS FETCH NEXT ROWS ONLY 的方式 SELECT * FROM FillReport ROWS ROWS ONLY 3.使用 NOT IN 的方式 * FROM

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手册,虽然正确但不实用.今天发现一篇文章写了些关于limi

直接让代码了,对比看看就了解了 当然,这种情况比较适合提取字段较多的情况,要酌情而定 性能较差的: WITH #temp AS                       (                                    Select column1,column2,column3,column4,column5,column6,column7,column8,column9,column10, row_number() over (Order by column100

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 之前的大多数人分页采用的都是这样: SELECT * FROM table LIMIT 20 OFFSET 50 可能有的小伙伴还是不太清楚LIMIT和OFFSET的具体含义和用法,我介绍一下: LIMIT X 表示: 读取 X 条数据 LIMIT X, Y 表示: 跳过 X 条数据,读取 Y 条数据 LIMIT Y OFFSET X 表示:

本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/117 首先说明一下MySQL的版本: mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec) 表结构: mysql> desc test; +--------+-------------

前言 上一节我们讲解了数据类型以及字符串中几个需要注意的地方,这节我们继续讲讲字符串行数同时也讲其他内容和穿插的内容,简短的内容,深入的讲解,Always to review the basics. 分页方式 在SQL 2005或者SQL 2008中我们是利用ROW_NUMBER开窗函数来进行分页的,关于开窗函数,我们在SQL进阶中会详细讲讲.如下: USE TSQL2012 GO DECLARE @StartRow INT DECLARE @EndRow INT SET @StartRow =

1. 背景 最近有一个客户遇到一个奇怪的问题,以前使用ROW_NUMBER来分页结果是正确的,但是替换为SQL SERVER 2012的OFFSET...FETCH NEXT来分页出现了问题,因此,这里简单分析一下原因,更深层次的原因还没有确切的结论,但可以提供解决办法. 在升级数据库后并且应用新功能时,这个问题可能会困扰一些同学. 2. 现象 为了复现在这个问题 ,我们使用SQL SERVER 2012的示例库AdventureWorks2012,因为只复现功能问题,其他性能问题忽略,只需要能

前言 上一节我们简单讲述了表表达式的4种类型,这一系列我们来讲讲使用视图的限制,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 避免在视图中使用ORDER BY 上一节我们也讲述了使用表表达式必须满足的3个要求,其中就有一个无法保证顺序,也就是说的ORDER BY的问题,我们还是重点看看在视图中的限制.在常规查询中对于排序我们是这样做的. USE AdventureWorks2012 GO SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail

KVM 环境下MySQL性能对比 标签(空格分隔): Cloud2.0 [TOC] 测试目的 对比MySQL在物理机和KVM环境下性能情况 压测标准 压测遵循单一变量原则,所有的对比都是只改变一个变量的前提下完成 测试方式 以物理机MySQL为基准,分别做两次测试 测试IO相关参数(writethrough, innodb flush method) 测试CPU相关参数(NUMA Balancing) 测试环境 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10

复杂SQL拆分优化 拆分SQL是性能优化一种非常有效的方法之一, 具体就是将复杂的SQL按照一定的逻辑逐步分解成简单的SQL,借助临时表,最后执行一个等价的逻辑,已达到高效执行的目的 一直想写一遍通过拆分SQL来优化的博文,最近刚好遇到一个实际案例,比较有代表性,现分享出来, 我们来通过一个案例来分析,为什么拆分语句可以提高SQL执行效率,更重要的是弄清楚,拆分前为什么慢,拆分后为什么快了? 幼稚的话,各位看官莫笑 先看一下相关表的数据量,大表也有5900多万,小表有160多万 (声明:我从来没

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133 上一篇文章介绍了Kafka在设计上是如何来保证高时效.大吞吐量的,主要的内容集中在底层原理和架构上,属于理论知识范畴.这次我们站在应用和运维的角度,聊一聊集群到位后要怎么才能最好的配置参数和进行测试性能.Kafka的配置详尽且复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,我也只是通过工作中的一些实战经验来筛选出对集群性能影响最大的几个要点,接下来要阐述的观点也仅限于我所描述

原文:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-optmizestring/ Java 性能优化之 String 篇 String 方法用于文本分析及大量字符串处理时会对内存性能造成不可低估的影响.我们在一个大文本数据分析的项目中(我们统计一个约 300MB 的 csv 文件中所有单词出现的次数)发现,用于存放结果的 Collection 占用了几百兆的内存,远远超出唯一单词总数 20000 个. 本文将通过分析 String 在 JVM 中的