个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 这里先进行造数据,向redis中写入五百万条数据,具体方式有如下三种: 方法一:(Lua 脚本) vim redis_load.lua #!/bin/bash for i = 1, 100000, 1 do redis.call(“SET”, “ZzZ MYKEY_ZzZ “..i..”key”, i) end return “Ok!” 执行命令: redis-cli —eval redis_load

优化的地方: 原地址:https://www.cnblogs.com/yaopengfei/p/9226328.html ①:如果仅是查询数据,并不对数据进行增.删.改操作,查询数据的时候可以取消状态追踪. db.TestInfor.AsNoTracking().FirstOrDefault(); ②:用什么查什么,比如一张表有100多个字段,本次业务只需要5个字段,一定是select这5个字段,然后toList,而不是全部查询,再toList(). ③:利用EF调用原生SQL语句或者EF调用存

首先优化是具体情况具体分析,从硬件.改进表结构.索引.改进sql查询语句.存储方式都有关系等多方面入手 比如单表数据量(100w-200w条)不大的情况下,查询效率慢 可以从优化sql语句.对多个排序列或经常使用的条件列加索引(复合索引) 表结构改进:不要设计过多的列如果一张表有一两百个字段,那就考虑表结构设计是否合理,单数据量在几百万级的时候可以考虑按某一个维度进行分表.分库(比如时间.地区)存储. 存储方式:将某些访问频率多的数据使用缓存存储,这样会大大加快访问效率. 老数据有必要一直存在吗

用c#从百万数据中筛选一些信息时,经常会出现程序连接超时的错误,常见的错误很多,例如:Timeout expired. The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server等等 本文就常见的几种解决方案进行说明,纯属个人见解,欢迎拍砖 ①:当然第一步要查看是否Connection没关闭问题,一般新手都会犯这个错误,需要认真查看一下哦,这个就不详细说了. ②:如果将sql语句复制到查询分析器中执行

很简单的demo,查询速度快,易理解,废话不说  上demo 看完就明白了 源码地址:http://files.cnblogs.com/files/SpadeA/WebDemo.zip 这是关于WebServer的调用:http://files.cnblogs.com/files/SpadeA/webserver.rar

SELECT * FROM (SELECT e.*, ROWNUM rn FROM (SELECT id, name, age, birthDate, sex, describe, city, create_by, create_date, update_by, update_date, del_flag FROM t_employee order by create_date desc) e ) ; select id, name, age, birthDate, sex, describe,

使用Redis缓存数据 使用Redis可以提高查询效率,一定程度上可以减轻数据库服务器的压力,从而保护了数据库. 通常,应用Redis的场景有: 高频查询,例如:热搜列表.秒杀 改变频率低的数据,例如:商品类别 一旦使用Redis,就会导致Redis和数据库中都存在同样的数据,当数据发生变化时,可能出现不一致的问题! 所以,还有某些数据在特定的场景中不能使用Redis: 要求数据必须是准确的:下单购买时要求库存是准确的 如果每次库存发生变化时都更新了Redis中的库存值,保证了Redis中的数据

> 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

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.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

前因:项目一直使用的是PageHelper实现分页功能,项目前期数据量较少一直没有什么问题.随着业务扩增,数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题.几十万甚至上百万的单表数据查询性能缓慢,需要几秒乃至十几秒的查询时间.故此特地研究了一下PageHelper源码,查找PageHelper分页的实现方式. 一段较为简单的查询,跟随debug开始源码探寻之旅. public ResultContent select(Integer id) { Page<Test> blogPage = P

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

本文转自:https://blog.csdn.net/wellway/article/details/76176760 在之前的这篇文章 在ExpressJS(NodeJS)中设置二级域名跨域共享Cookie 中提及将Session存放到Mongodb中,其中有很多讲解的不是很详细. 我们为什么要把Session存放到数据中,以及又为什么要在子域名间跨域共享Cookie呢? Session与Cookie的关系 客户端与服务会使用一个Sessionid的Cookie值来进行客户端和服务器端会话的匹

在nodejs使用Redis缓存和查询数据及Session持久化(Express) https://segmentfault.com/a/1190000002488971

经测试发现将查询的结果100万数据(池子中共有大概14亿的数据)写入Excle文件并进行压缩导出zip文件最耗时的地方竟然在查询,因此本篇文章主要是针对如何在spring+ibatis1.2.8中优化查询1)对查询的SQL进行优化,表数据量特别大(上亿.上十亿)的时候可以按照查询条件中的某个字段如:finish_time进行分区存储或者建立复合索引或者分区复合索引2)有博友说在ibatis映射器<select>元素中增加fetchSize属性,可惜ibatis1.2.8不支持该属性.其在2.0

参考代码: public String getNewCenter(HttpServletRequest request,HttpServletResponse resonse){ JSONObject result = new JSONObject(); Jedis jedis = null; try{ jedis = JedisPoolManager.getResource(); List<BoardBean> listSelect = new ArrayList<BoardBean&

今天去中关村软件园面试,被问到:你做项目用到的Redis处理数据用的什么结构?顿时石化,”用到的结构,不就是key-value嘛,还有什么结构?“.面试官说:“平时除了工作,要加强学习,下面的面试我觉得没有了.”,之后...... 后来一想,面试官说的结构是不是指数据类型?他管数据类型叫结构,看来文字游戏害死人啊. 一.Redis和Memcache区别 我们先来看一下redis的一个定义,来自官方的: 1 Redis is an open source, BSD licensed, advanc

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百万数据查询优化 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“

1.实现目标 通过redis缓存数据.(目的不是加快查询的速度,而是减少数据库的负担) 2.所需jar包 注意:jdies和commons-pool两个jar的版本是有对应关系的,注意引入jar包是要配对使用,否则将会报错.因为commons-pooljar的目录根据版本的变化,目录结构会变.前面的版本是org.apache.pool,而后面的版本是org.apache.pool2... style="background-color: #0098dd; color: white; font-s

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,