关于 pgsql 数据库json几个函数用法的效率测试 关于pgsql 几个操作符的效率测试比较1. json::->> 和 ->> 测试方法:单次运行100次,运行10个单次取平均时间.测试结果:->> 效率高 5% 左右 功能差异:json::->> 在使用前需要对对象转换为jsonb 然后再执行 ->> 操作,所以比->>更耗时 .所以如果我们需要对返回的对象进行jsonb操作,用jsonb_* 相关函数时,建议用jsonb_*

关于pgsql 的json 和jsonb 的数据处理笔记 1. json 和jsonb 区别两者从用户操作的角度来说没有区别,区别主要是存储和读取的系统处理(预处理)和耗时方面有区别.json写入快,读取慢,jsonb写入慢,读取快. 2. 常用的操作符 操作符: -> // 右边传入整数(针对纯数组),获取数组的第n个元素,n从0开始算,返回值为json 示例: select '[{"a":"foo"},{"b":"bar&qu

在数据库量比较大的时候通常有一些查询,例如查询文本类型的数据,存储量大,用like进行模糊查询效率实在太低 select * from stdcontent where  content like '%武器%' 查询结果 总共在568148条数据中筛选出来的结果,所以耗时比较大,反应数据返回去导致使用场景中在这反回的期间,用户在等,给用户展现出来的就是卡死状态,用户还想去点击其他的,导致程序崩溃. 解决方案:用contains关键字. 用法:select * from stdcontent wh

在pgsql中执行一个 5表 关联查询,效率比较差,问题定位 环境说明5张外表,其中with 中的临时表总记录数比较大,共有 2 亿条记录,通过时间序模型提高查询速度另外4张表 左表的记录非常小,最大的记录数不超过 1w 条 在没有做过任何调优的pgsql 中执行explain,会发现它的访问计划中包含很多的 nested loop join Aggregate (cost width) CTE f_acct_vchr_1_tmp width) Filter: ((posting_dt >= '

目录 查询背景 一.like查询 二.json函数查询 三.联合索引查询 四.全文索引查询 结论 查询背景 有一个表tmp_test_course大概有10万条记录,然后有个json字段叫outline,存了一对多关系(保存了多个编码,例如jy1577683381775) 我们需要在这10万条数据中检索特定类型的数据,目标总数据量:2931条 SELECT COUNT(*) FROM tmp_test_course WHERE `type`=5 AND del=2 AND is_leaf=1 我

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

前言:前面总结了一些WebApi里面常见问题的解决方案,本来打算来分享下oData+WebApi的使用方式的,奈何被工作所困,只能将此往后推了.今天先来看看EF和AutoMapper联合使用的一个问题. 最近两周一直在解决一个问题:使用Automapper将EF的Model转换成DTO的Model,数据量只有几百条,但是导航属性比较多,执行 Mapper.Map<List<TM_STATION>, List<DTO_TM_STATION>>(lstEFModel) 这一

OR.in和union all 查询效率到底哪个快. 网上很多的声音都是说union all 快于 or.in,因为or.in会导致全表扫描,他们给出了很多的实例. 但真的union all真的快于or.in?本文就是采用实际的实例来探讨到底是它们之间的效率. 1:创建表,插入数据.数据量为1千万[要不效果不明显]. drop table if EXISTS BT; create table BT( ID int(10) NOT NUll, VName varchar(20) DEFAULT '

要提高SQL查询效率where语句条件的先后次序应如何写 http://blog.csdn.net/sforiz/article/details/5345359   我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (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

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!=

G os: windows 数据库: ms sql server 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 . -- 建表 create table t_userinfo ( userid ,) primary key nonclustered, nick varchar() not null default '', classid , writetime datetime not null default getdate() ) go

1. SQL优化的原则是:将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量.调整不良SQL通常可以从以下几点切入: 检查不良的SQL,考虑其写法是否还有可优化内容 检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写 检查优化索引的使用 考虑数据库的优化器 2. 避免出现SELECT * FROM table 语句,要明确查出的字段. 注:这里有亲身体会,不用*而是具体到字段是一个很好的习惯,这样会大大增加程序的可读性,从而能够更加准确的进行语句效率分析,

mysql in 子查询 效率慢 优化(转) 现在的CMS系统.博客系统.BBS等都喜欢使用标签tag作交叉链接,因此我也尝鲜用了下.但用了后发现我想查询某个tag的文章列表时速度很慢,达到5秒之久!百思不解(后来终于解决),我的表结构是下面这样的,文章只有690篇. 文章表article(id,title,content)标签表tag(tid,tag_name)标签文章中间表article_tag(id,tag_id,article_id)其中有个标签的tid是135,我帮查询标签tid是13

> 参考的优秀文章 优化LIMIT分页--<高性能MySQL>(电子工业出版社) > 场景描述 遇到一个场景:查询排序后的结果集较大,我们采用分页显示,每页显示20条记录,但是查询效率还是不尽理想. 结果,采用以下两个手段优化效率: 1.对排序的字段加上索引(普通索引,即BTREE),加了索引后,普通查询的效率加快了,但偏移量大的数据(比如排序靠后的数据)查询还是较慢. 2.借鉴<高性能MySQL>的手段,减少扫描范围.延迟关联,偏移量大的数据查询效率也得到优化. &g

1.优化查询精度 优化原因:当维度过多时,查询很复杂,效率较慢.因此看能否通过优化sql的方式来提高查询效率. 代码跟踪查看(维度多余3时查询条件里面有in,优化不用in关键字) public abstract class AbstractQuerySpec implements QuerySpec { protected Map<String, String> nonDistinctGenerateSql(SqlQuery sqlQuery){ String expr = column.ge

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,否则将引擎放

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 defau

(1)临时表.表变量 据说:当数据量<100行数据时使用表变量,数据量较大时使用临时表(可创建索引提高查询效率). 表变量只能创建主键或唯一索引,准确讲是约束不是索引. (2)存储过程直接在查询分析器中查询只需十几秒,通过传参调用过程却花了3,4分钟 考虑是否使用了事务(transcation),去掉事务再次执行速度就会恢复十几秒. 另外:据网络资源介绍,在存储过程中重新定义一遍新变量,将传过来的参数值赋给这些新变量(如下图),之后的SQL语句使用这些新变量查询效率会快很多.

提高SQL查询效率的常用方法 (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, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2)WHERE子句中的连接顺序: Oracle采用自

1.使用两边加'%'号的查询,oracle是不通过索引的,所以查询效率很低. 例如:select count(*) from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%'; 2.like '...%'和 like'%...'虽然走了索引,但是效率依然很低. 3.有人说使用如下sql,他的效率提高了10倍,但是数据量小的时候 select count(*) from lui_user_base where rowid in (        selec