做记录: 今天有一个有153万条数据的表,发现查询很慢: select count(y) as transfereeNum,x from t_ast_subject_invest_order GROUP BY x; 执行时间大概2-3s .. 给字段x 加上索引后,时间为0.007s . 查询速度明显提升. 2. 关于in 和 exist 效率问题 #外表内表同量级 select o.* from x o and o.trans_from_order IN (select t1.ORDER_NO

首先union all不是适用于所有情况,其次,case when的可读性肯定要强.所以在不是特别在意性能的情况下, 可以考虑用case when. 再者,不是所有情况下的union all都要比case when好,当然理论上来说标题给的只是一个建议,理论上它是要比 case when要快. 因为case when是需要逐条分析查询结果的,而转换成union all后,分析这一步就可以省掉了.数据量越大,优势 越明显.

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

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

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

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

mysql使用总结: 一:EXISTS 和 IN 的查询效率问题 1:当a表的数据小于b表中的数据时 用 IN 的效率是要小于用 EXISTS 的效率 SELECT * FROM a WHERE id IN ( SELECT id FROM b ) 2:当a表的数据大于b表中的数据时 用 EXISTS 的效率是要小于用 IN 的效率 SELECT * FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.xx = b.xx )   3:  当A表数据与B表数据

  1. 新增一个表,通过另一个表的结构和数据 create table XTHAME.tab1 as select * from DSKNOW.COMBDVERSION 2. 如果表存在: insert into tab1 select * from tab2; 3.同一个表中,将A字段的指赋给B字段: update table_name set B =  A; 4. 将一个表的字段数据插入到另一个表的字段数据中 insert into XTHAME.tab1(pk_bdversion,vbd

ora = //连接描述符名:ora (description = //描述 (address = //网络地址之一 (protocol = tcp) //网络协议(tcp表示TCP/IP协议) (host = 129.9.114.22) //服务器IP地址:129.9.114.22 (port = 1251) //服务器端口号:1251 ) (connect_data = //连接数据 (sid = ora7) //数据库标识名:ora7 (SERVER = DEDICATED) (SERVI

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

有两个简单例子,以说明 "exists"和"in"的效率问题 1) select * from T1 where exists(select 1 from T2 where T1.a=T2.a) ; T1数据量小而T2数据量非常大时,T1<<T2 时,1) 的查询效率高. 2) select * from T1 where T1.a in (select T2.a from T2) ; T1数据量非常大而T2数据量小时,T1>>T2 时,2)

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

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

在今天的这个教程中,我们来着重讲解一下如何使用Elasticsearch中的copy来提高搜索的效率.比如在我们的搜索中,经常我们会遇到如下的文档: { "user" : "双榆树-张三", "message" : "今儿天气不错啊,出去转转去", "uid" : 2, "age" : 20, "city" : "北京", "provin

作者:我恰芙蓉王 原文:https://www.cnblogs.com/-tang/p/13283216.html 业务场景 在很多项目中,都有类似数据汇总的业务场景,查询今日注册会员数,在线会员数,订单总金额,支出总金额等...这些业务通常都不是存在同一张表中,我们需要依次查询出来然后封装成所需要的对象返回给前端.那么在此过程中,就可以把这个接口中"大任务"拆分成N个小任务,异步执行这些小任务,等到最后一个小任务执行完,把所有任务的执行结果封装到返回结果中,统一返回到前端展示. 同步

instr(title,'手册')>0  相当于  title like '%手册%' instr(title,'手册')=1  相当于  title like '手册%' instr(title,'手册')=0  相当于  title not like '%手册%' t表中将近有1100万数据,很多时候,我们要进行字符串匹配,在SQL语句中,我们通常使用like来达到我们搜索的目标.但经过实际测试发现,like的效率与instr函数差别相当大.下面是一些测试结果: SQL> set timi