说明:平时很少接触到大数据分页,今天有兴趣在数据库插入1000万条数据进行测试,经过查询相关资料得到如下说明:笔者在工作中有一上百万条记录的表,在jsp页面中需对该表进行分页显示,便考虑用rownum来做,下面是具体方法(每页显示20条):语句:"select * from tabname where rownum<20 order by name" 但却发现oracle却不能按自己的意愿来执行,而是先随便取20条记录,然后再 order by,后经咨询oracle,说rownu

查询重复的字段需要创建索引,多个条件则创建组合索引,各个条件的索引都存在则不必须创建组合索引 有些情况直接使用GROUP BY HAVING则能直接解决:但是有些情况下查询缓慢,则需要使用下面其他的方法 以下是本人整理出来的查询重复数据的SQL,适用于千万级数据量的MYSQL数据库. 1.适用于整数类型的 ; 2.分组排序 SELECT UId FROM ( ,) rank,@grp:=a.UId FROM ( ,) AS b )AS t ; 3.适用于字符串类型,包含中文 ) ; 4.适用于字

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的

原文:http://www.cnblogs.com/imxiu/p/3505213.html 其实微博是一个结构相对简单,但数据量却是很庞大的一种产品.标题所说的是千万级数据量 也并不是一千万条微博信息而已,而是千万级订阅关系之间发布.在看 我这篇文章之前,大多数人都看过sina的杨卫华大牛的微博开发大会上的演讲.我这也不当复读机了,挑重点跟大家说一下. 大家都知道微博的难点在于明星会员问题,什么是明星会员问题了,就是刘德华来咱这开了微博,他有几百万的粉丝订阅者,他发一条微博信息,那得一下子 把

其实微博是一个结构相对简单,但数据量却是很庞大的一种产品.标题所说的是千万级数据量也并不是一千万条微博信息而已,而是千万级订阅关系之间发布.在看 我这篇文章之前,大多数人都看过sina的杨卫华大牛的微博开发大会上的演讲.我这也不当复读机了,挑重点跟大家说一下. 大家都知道微博的难点在于明星会员问题,什么是明星会员问题了,就是刘德华来咱这开了微博,他有几百万的粉丝订阅者,他发一条微博信息,那得一下子把微博 信息发布到几百万的粉丝里去,如果黎明.郭富城等四大天王都来咱来开微博,那咱小站不是死翘翘了.

oracle查询当前用户下所有的表,包括所有的字段 背景: ​ 前两天接到一个需求,做一个展示所有表名,表备注,表数据,表字段数,点击查看按钮查看字段名和注释,支持导出. 在Oracle中,可用使用视图USER_TABLES查看当前用户有哪些表,都有多少数据: table_name:表名,field_num:表字段数,comments:表注释,count_rows(table_name):统计表数据 SELECT * FROM USER_TABLES; USER_TAB_COLUMNS:表中的所

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 t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效

(一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,

前言: 半个月前发了文章 SQLServer聚集索引导致的插入性能低 终于等到生产环境休整半天,这篇文章是对前文的实际操作. 以下正文开始: 异常:近期发现偶尔有新数据插入超时. 分析:插入条码有多种规则,导致数据表页面重排,造成性能剧烈下降.   解决方案: 将基于Barcode的聚集索引更改到ID聚集索引(使新数据始终在尾部添加,避免数据页面重排), 以损失微量Barcode查询性能,换取大幅度提升新数据插入性能.                                       

--第一步,查询istaudit数据库文件ID,文件路径 select file#,name from v$datafile where lower(name) like '%istaudit.dbf'; --第二步,查询istaudit数据库文件的最大模块 select max(t.BLOCK_ID) from dba_extents t where t.FILE_ID=7; --第三步,查询最大模块的名称,比如某张表 select segment_name,segment_type,tabl

如果oracle服务器中装有多个数据库实例,则在用户名处输入:用户名/密码@数据库名称.如果数据库服务器不在本机上,还需要加上数据库服务器的地址:用户名/密码@IP地址/数据库名称. [oracle@node130 ~]$ sqlplus scott/123456@192.168.8.145/prod SQL*Plus: Release 11.2.0.3.0 Production on Thu Apr 13 19:49:57 2017 Copyright (c) 1982, 2011, Orac

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登录sys用户后通过user_tables表查看当前用户下表的张数.sql:conn / as sysdba;sql:select count(*) from user_tables ;解释:必须是登录到系统的超级用户后后,通过上面sql读取出"用户表"中记录的行数(每个表会有一条记录),即为当前数据库下的表张数.

福哥答案2020-06-02: 对于千万级长度的数组单值查找:序号小的,单线程占明显优势:序号大的,多线程占明显优势.单线程时间不稳定,多线程时间稳定. go语言测试代码如下: package main import ( "fmt" "math/rand" "testing" "time" ) const ( ARRLEN = 1000_0000 ) var arr []int var target int func init

1 select * from user_tables where num_rows = 0 查询之后发现查询的不全,查询之后发现num_rows为空 select * from user_tables where nvl(num_rows,0) = 0 这样就全部查询出来了

select table_name from all_tables where owner_name=upper('scott'); 用户名一定要大写//

select table_name from ALL_TABLES where TABLESPACE_NAME='xxx' and NUM_ROWS > 0 order by  table_name asc;

select distinct s.owner ||'.'||s.name from dba_source swhere lower(s.TEXT) like '%insert%tb_flow_instance%'

select table_name from user_tables;

作为传统的关系型数据库,MySQL因其体积小.速度快.总体拥有成本低受到中小企业的热捧,但是对于大数据量(百万级以上)的操作显得有些力不从心,这里我结合之前开发的一个web系统来介绍一下MySQL数据库在千万级数据量的情况下如何优化提升查询速度. 一.基本业务需求 该系统包括硬件系统和软件系统,由中科院计算所开发的无线传感器网络负责实时数据的监测和回传到MySQL数据库,我们开发的软件系统负责对数据进行实时计算,可视化展示及异常事件报警监测.宫殿的温湿度等数据都存储在data表中,由于业务需要,