[转]http://www.cnblogs.com/myhappylife/p/5006774.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

SQL 大数据查询如何进行优化? 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 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:引. 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

原文:mysql 5.7 innodb count count(*) count(1) 大数据 查询慢 耗时多 优化 问题描述 mysql 5.7 innodb 引擎 使用以下几种方法进行统计效率差不多,都不是很高,实际使用中,博客表2万条数据就耗时1秒多,效果不堪.在可以为 null 的字段上统计,效率更低.数据如下: select count(*) from blog; select count(1) from blog; select count(id) from blog; (三个差不多

一.Oracle中大数据处理 在Oracle中,LOB(Large Object,大型对象)类型的字段现在用得越来越多了.因为这种类型的字段,容量大(最多能容纳4GB的数据),且一个表中可以有多个这种类型的字段,很灵活,适用于数据 量非常大的业务领域(如图象.档案等). LOB类型分为BLOB和CLOB两种:BLOB即二进制大型对象(Binary Large Object),适用于存贮非文本的字节流数据(如程序.图象.影音等).而CLOB,即字符型大型对象(Character Large Obj

一.Oracle中大数据处理 在Oracle中,LOB(Large Object,大型对象)类型的字段现在用得越来越多了.因为这种类型的字段,容量大(最多能容纳4GB的数据),且一个表中可以有多个这种类型的字段,很灵活,适用于数据 量非常大的业务领域(如图象.档案等). LOB类型分为BLOB和CLOB两种:BLOB即二进制大型对象(Binary Large Object),适用于存贮非文本的字节流数据(如程序.图象.影音等).而CLOB,即字符型大型对象(Character Large Obj

一.Oracle中大数据处理 在Oracle中,LOB(Large Object,大型对象)类型的字段现在用得越来越多了.因为这种类型的字段,容量大(最多能容纳4GB的数据),且一个表中可以有多个这种类型的字段,很灵活,适用于数据 量非常大的业务领域(如图象.档案等). LOB类型分为BLOB和CLOB两种:BLOB即二进制大型对象(Binary Large Object),适用于存贮非文本的字节流数据(如程序.图象.影音等).而CLOB,即字符型大型对象(Character Large Obj

一.Oracle中大数据处理 在Oracle中,LOB(Large Object,大型对象)类型的字段现在用得越来越多了.因为这种类型的字段,容量大(最多能容纳4GB的数据),且一个表中可以有多个这种类型的字段,很灵活,适用于数据 量非常大的业务领域(如图象.档案等). LOB类型分为BLOB和CLOB两种:BLOB即二进制大型对象(Binary Large Object),适用于存贮非文本的字节流数据(如程序.图象.影音等).而CLOB,即字符型大型对象(Character Large Obj

摘要:在2019大数据技术公开课第一季<技术人生专访>中,阿里巴巴云计算平台高级技术专家苑海胜为大家分享了<MaxCompute 与大数据查询引擎的技术和故事>,主要介绍了MaxCompute与MPP Database的异同点,分布式系统上Join的实现,且详细讲解了MaxCompute针对Join和聚合引入的Hash Clustering Table和Range Clustering Table的优化. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 一.MaxCompute VS M

Facebook 正式宣布开源 Presto —— 数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析.该项目始于 2012 年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用,运行超过 30000 个查询,每日数据在 1PB 级别.Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多. Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效,包括联合查询.左右联接.子查询以及一些聚合和计算函数:支持近似

Oracle 大数据实施架构 Oracle为广大客户提供了一个预装的用于测试和学习目的的免费大数据环境.你可以在这个环境中对Oracle大数据一体机(Big Data Appliance)上的可选软件产品,包括Oracle NoSQL数据库企业版,Oracle Big Data Discovery,Oracle Big Data Spatial and Graph and Oracle Big Data Connectors等进行了解和测试. 环境介绍: Oracle Big Data Lite

原创预见未来to50 发布于2018-12-05 16:18:48 阅读数 146  收藏 展开 这章的内容很多,有的学了. 1. Oracle大数据机——灵活和可扩展的架构 2. Hadoop集群的基本配置 3. Oracle大数据机的硬件配置 4. Oracle大数据机X3-2满配机架 5. 满配机架18个节点中的一个节点 6. Oracle大数据机X3-2满配机架布局 7. BDA满配机架软件配置 入门机架配置图在此省略. 点赞

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL查询工具,会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但因其基于MR,运行速度是一个弊端,通常运行一个查询需等待很久才会有结果.对于此情况,创造了hive的facebook不负众望,创造了新神器---presto,其查询速度平均比hive快10倍,现在就来部署体验一下吧. 一. 准备工作 操作系统: centos7 JAVA:         JDK8

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

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 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:引. 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,否则将引擎放

Oracle数据库: 刚做一张5000万条数据的数据抽取,当前表同时还在继续insert操作,每分钟几百条数据. 该表按照时间,以月份为单位做的表分区,没有任何索引,当前共有14个字段,平均每个字段30个字节.当前表分区从201101到201512每月一个分区 测试服务器:xeno 5650,32核cpu,win2003操作系统,物理内存16G:测试工具plsql 1.最开始的查询: string.Format(@"select * from                           

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM

利用DB2表分区的功能对大数据量的表进行分区,可以优化查询. 表分区介绍: 表分区是一种数据组织方案,它根据一列或多列中的值把表数据划分为多个称为数据分区 的存储对象. (我觉得表分区就类似于Windows系统的磁盘分区,通常我们将磁盘分区成:系统盘,娱乐盘,学习盘,工作盘.如果我想找一个<Thinking in java>的电子书,我们会直接去学习盘去搜索,相反,如果我们电脑只分一个区,那么我们必须要搜索整块硬盘.) When需要进行表分区: 在数据仓库中,事实表或历史表的大小是摆在设计人员

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin

原文链接: https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALL