版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)

大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机(刚接到这个项目时候,数据库经常宕机o(╯□╰)o). 那么,如何处理上亿级的数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结. 数据背景:下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条.但这也仅仅是测试数据而已,因为客户端服务器上的数据可能远不止于此. 为什么说远不止于此呢?实际情况是这样的: 有一个实时数据表,THTF_TABLE_AI,以及历史数据表,THTF_TABLE_AI_HIS 实时数据表

上一篇文章介绍了ElasticSearch使用Repository和ElasticSearchTemplate完成构建复杂查询条件,简单介绍了ElasticSearch使用地理位置的功能. 这一篇我们来看一下使用ElasticSearch完成大数据量查询附近的人功能,搜索N米范围的内的数据. 准备环境 本机测试使用了ElasticSearch最新版5.5.1,SpringBoot1.5.4,spring-data-ElasticSearch2.1.4. 新建Springboot项目,勾选Elas

百万数据测试 ,; 受影响的行: 时间: .080ms ,; 受影响的行: 时间: .291ms ,; 受影响的行: 时间: .557ms ,; 受影响的行: 时间: .821ms ,; 受影响的行: 时间: .130ms ,,,) , 耗时:5835ms 优化方案: ,  

参考资料: http://group.cnblogs.com/topic/32230.html

(转载)http://www.111cn.net/database/mysql/42453.htm 100W的数据对于很多朋友来说算小菜了,但今天我就想到创建一个大量数据的测试环境,于是找了一下怎么插入100W条数据,我用的是20个字段.对比一下,首先是用 mysql 的存储过程弄的: mysql>delimiter $ mysql$$ mysql> create procedure test() begin ) ; dd:loop INSERT INTO `million` (`categ_

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 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 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

----------------[转] 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.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 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:

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.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 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 whe

相关文章:EF查询百万级数据的性能测试--单表查询 一.起因  上次做的是EF百万级数据的单表查询,总结了一下,在200w以下的数据量的情况(Sql Server 2012),EF是可以使用,但是由于查询条件过于简单,且是单表查询,EF只是负责生成Sql语句,对于一些简单的查询,生成Sql语句的时间可以基本忽略,所以不仅没有发挥出EF的优势,而且这样的性能瓶颈基本可以说是和数据库完全有关的,这个锅数据库得背(数据库:怪我了).鉴于实际项目中多是多表的连接查询,还有其他复杂的查询,一向本着求真务实

oracle count 百万级 分页查询记录总数.总条数优化 oracle count 百万级 查询记录总数.总条数优化 最近做一个项目时,做分页时,发现分页查询速度很慢,分页我做的是两次查询,一次是查询总数,一次是查询分页结果 /** 查询总记录数 **/ SELECT COUNT(id) FROM USER order by id /** 查询结果集 **/ select * from ( select row_.*, rownum rownum_ from ( select id , u

提高MYSQL百万条数据的查询速度 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

Oracle查询速度慢的原因总结 查询速度慢的原因很多,常见如下几种:1,没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)2,I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.3,没有创建计算列导致查询不优化.4,内存不足5,网络速度慢6,查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)7,锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)8,sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.9,返回了不必要的行和列10,查询语句不好,没有优化可以通过如下方法

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

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

原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 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:     se

(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,

实际项目中需要实现自定义分页,最关键第一步就是写分页SQL语句,要求语句效率要高. 那么本文的一个查询示例是查询第100000-100050条记录,即每页50条的结果集.查询的表名为infoTab,且id为整型自增主键字段. 第一种.使用NOT IN关键字 ID FROM infoTab) 平均查询时间0.1s.这是非常简单的一种写法,效率还可以,只是使用默认ID排序,如果ID有间断,展示效果不好. 第二种.通过升序与降序方式实现分页查询 * FROM infoTab ORDER BY ID A

(一)索引失效的原因分析: <>或者单独的>,<,(有时会用到,有时不会) 有时间范围查询:oracle 时间条件值范围越大就不走索引 like "%_" 百分号在前. 表没分析(统计信息最好定期收集,以业务的不同确定不同的收集周期,在新增的索引有可能没有收集 ,那么就会导致索引失效) 解决方法: 分析方法有一下几种: analyze table t1 compute statistics fortable; --针对表收集信息 analyze table t2

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 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 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

Mongo查询百万级数据  使用分页  skip和limit 效率会相当慢   那么怎么解决呢  上代码 全部查询数据也会特别慢 Criteria criteria = new Criteria();List<Criteria> params = new ArrayList<>();params.add(Criteria.where("is_deleted").is(0));params.add(Criteria.where("is_pop"