1. QBC查询:     QBC 查询就是通过使用Hibernate提供的QueryByCriteria API 来查询对象,这种API封装了SQL语句的动态拼装,对查询提供了更加面向对象的功能接口    QBC查询示例(接HQL查询,使用上一篇相同的环境): @Test public void testQBC(){ //1. 创建一个Criteria 对象 Criteria criteria=session.createCriteria(Employee.class); //2. 添加查询条

原文: http://www.cnblogs.com/AdamLee/p/5054674.html 在网上看到很多关于sql中使用in效率低的问题,于是自己做了测试来验证是否是众人说的那样. 群众: 对于in 和 exists的区别: 如果子查询得出的结果集记录较少,主查询中的表较大且又有索引时应该用in, 反之如果外层的主查询记录较少,子查询中的表大,又有索引时使用exists.其实我们区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱

一.通过MySQL慢查询日志定位执行效率低的SQL语句. MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL . 1.通过命令: show variables like '%query%'  查看是否开启慢查询日志. 开启前 开启后 slow_query_log :   on

类别 子类 表达式或描述 原因 索引 未建索引   产生全表扫描   未利用索引 substring(card_no,1,4)=′5378′ 产生全表扫描     amount/30< 1000 产生全表扫描     convert(char(10),date,112)=′19991201′ 产生全表扫描     where salary<>3000 产生全表扫描     name like ‘%张’ 产生全表扫描     first_name + last_name ='beill c

hibernate的native sql查询   在我们的hibernate中,除了我们常用的HQL查询以外,还非常好的支持了原生的SQL查询,那么我们既然使用了hibernate,为什么不都采用hibernate推荐的HQL查询语句呢?这是因为HQL查询语句虽然方便我们查询,但是基于HQL的查询会将查询出来的对象保存到hibernate的缓存当中,如果在我们的一个大型项目中(数据量超过了百万级),这个时候如果使用hibernate的HQL查询的话,会一次将我们查询的对象查询出来后放到缓存中,这

1.個人愚見:它們只是在实现的方式上,执行效率上不同,有的书上还说native sql存在一定风险 *& 20170521 171300 1.Open sql 是由创建数据库数据的ABAP命令构成的,在不同的DBMS(数据库管理系统)环境下其语法相同.OPEN SQL不能使用 DDL.DCL,只能使用类似于 select 语句的DML 语言.另外,还可以使用本地缓冲器,并且比NATIVE SQL的使用方法简单.ABAP 程序有激活时自动执行Syntax check特点. 2.Native SQL

[MySQL优化] -- 如何查找SQL效率地下的原因   来源: ChinaUnix博客 日期: 2009.07.20 16:12 (共有条评论) 我要评论       查询到效率低的 SQL 语句 后,可以通过 EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序,比如我们想计算 2006 年所有公司的销售额,需要关联 sales 表和 company 表,并且对 profit 字段做求和( su

见多了SQL为代码开发提速,那么当低代码遇到SQL会擦出怎样的火花呢?本文将低代码和SQL结合进行介绍,让大家了解如何通过执行SQL为低代码项目提速. 背景 自从计算机诞生的一刻起,如何让计算机能够按照人类的需求进行工作,满足人类的需要就成为了一个问题,于是便诞生了计算机语言.最初的计算机语言是由0和1构成的机器语言,用二进制代码表示的计算机能直接识别和执行的一种机器指令的集合,运行快,但是不容易使用,上手困难且难易理解.为了克服机器语言的缺点,人们将机器指令的代码用英文助记符来表示,代替机器语

很多没用过java或者没怎么用过java的程序员都会说java执行效率低,这种言论时不时的在影响着我这个初级的java开发者. java执行效率低因如下几点导致(和C++比较): 1,java不允许内存地址类型被修改,也不能像C++那样直接给内存地址加偏移量直接操作内存.C++处理内存地址办法确实直接了当,执行效率很高,但是也容易出现bug,java使用对象时,严格遵循类型转换规则. 2,C++在new对象之后有delete操作符来及时释放内存.java有垃圾回收机制,一段时间后会自动回收不再被

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4293506.html Native SQL允许你针对数据库来使用原生的SQL,这些SQL可能是标准的SQL,也可以是某数据库特定的SQL.如果使用database-specific SQL语句,

对于存储过程为什么比sql效率高的原因有4点 第一就是使用存储过程允许组建式编成, 二是可以对程序进行编译,

典型案例: A公司某C类项目目前进入开发高峰期,项目组的三个leader预计在项目的实际task投入占比为70%,剩30%工作时间用于指导组员进行作业实施并担当部分管理工作.从项目实施过程中发现Leader对组员提出的问题响应较慢,问题票回复速度不及时,且遗留问题较多,平时组织会议也较少,沟通更是少之又少,此种情况造成项目组整体团队士气低落.工作效率低下.影响项目整体进度. 风险的概述: 项目Leader与团队成员缺乏沟通,问题响应度较慢导致团队士气低落,工作效率低. 推荐处置措施如下: 预防建

关键词:sql server低版本到高版本还原 故障问题,图中备份集(红色框线部分)没有数据,无法选择,导致无法还原 解决办法: [1] 低版本的备份到高版本的,用语句可以还原 注意事项: 低版本不一定能够拿到高版本还原.两个先决条件:(1)不能跳过架构平台,即不能跳过SQL Server 7.0 或者 2005.(2)原数据库不能有不能修复的错误.

index seek和index scan 提高sql 效率解释解释index seek和index scan:索引是一颗B树,index seek是查找从B树的根节点开始,一级一级找到目标行.index scan则是从左到右,把整个B树遍历一遍.假设唯一的目标行位于索引树最右的叶节点上(假设是非聚集索引,树深度2,叶节点占用k页物理存储).index seek引起的IO是4,而index scan引起的IO是K,性能差别巨大.关于索引,可以仔细读读联机文档关于物理数据库体系结构部分     查

OPEN SQL也不是万能的,存在一定的局限性.例如后台数据库为Oracle,对数据表中某个字段大小写是不固定的,若以这个字段为查旬条件,一般Oracle处理方法是使用Upper /Lower函数据将被查询字段都转换为大.小定以固定查询条件,但OPEN SQL无法实现此功能,只有借助于Native SQL. 不过,Native SQL无法直接身内表直接传递所有值,可以通过调用SubRouting的方式对内表进行APPEND操作. DATA: BEGIN OF T_ORDSUM OCCURS 0,

  本来是mssql+hibernate+native SQL 应用的很和谐 但是到了把mssql换成mysql,就出了错(同样的数据结构和数据). 查询方法是: String sql = "select id XXX_ID  from t_tab"; List<Map> list = session.createSQLQuery(sql) .setResultTransformer(Transformers.ALIAS_TO_ENTITY_MAP) .list(); 错误

项目中遇到这么个情况: t1表 和 t2表  都是150w条数据,600M的样子,都不算大. 但是这样一句查询 ↓ select * from t1 where phone not in (select phone from t2) 直接就把我跑傻了...十几分钟,检查了一下  phone在两个表都建了索引,字段类型也是一样的.原来not in 是不能命中索引的.... 改成 NOT EXISTS 之后查询 20s ,效率真的差好多. select * from t1 where not EXI

前言 SQLite数据库由于其简单.灵活.轻量.开源,已经被越来越多的被应用到中小型应用中.甚至有人说,SQLite完全可以用来取代c语言中的文件读写操作.因此我最近编写有关遥感数据处理的程序的时候,也将SQLite引入进来,以提高数据的结构化程度,并且提高大数据的处理能力(SQLite最高支持2PB大小的数据).但是最开始,我发现,直接使用SQL语句的插入效率简直低的令人发指的.后来不断查文档.查资料,才发现了一条快速的“数据插入”之路.本文就以插入数据为例,整合网上和资料书中的各种提高SQL

前言 SQLite数据库由于其简单.灵活.轻量.开源,已经被越来越多的被应用到中小型应用中.甚至有人说,SQLite完全可以用来取代C语言中的文件读写操作.因此我最近编写有关遥感数据处理的程序的时候,也将SQLite引入进来,以提高数据的结构化程度,并且提高大数据的处理能力(SQLite最高支持2PB大小的数据).但是最开始,我发现,直接使用SQL语句的插入效率简直低的令人发指的.后来不断查文档.查资料,才发现了一条快速的“数据插入”之路.本文就以插入数据为例,整合网上和资料书中的各种提高SQL

转 :  http://www.cnblogs.com/xd502djj/p/3799432.html hive的查询注意事项以及优化总结 . Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ...

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