本文来自:http://myrock.github.io/ 首先我们来说下in()这种方式的查询.在<高性能MySQL>里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询,提升查询效率,因为在一条索引里面,range字段后面的部分是不生效的.使用in这种方式其实MySQL优化器是转化成了n*m种组合方式来进行查询,最终将返回值合并,有点类似union但是更高效.同时它存在这一些问题: 老版本的MySQL在IN()组合条件过多的时候会发生很多问题.查询优化可能需要花很多时间,并消耗大量内存

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 xuehi.com 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 xuehi.com where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用

摘要:随着offset的增加,查询的时长也会越来越长.当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的. 本文分享自华为云社区<offset新探索:双管齐下,加速大数据量查询>,作者: GaussDB 数据库 . 众所周知,在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过x条数据读取Y条数据的操作.例如:SELECT * FROM ... LIMIT 1000 OFFSET 1000000; 表示从第1000001条数据开始查,读取1000条数据.随着offset的

1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用

深度访谈:华为开源数据格式 CarbonData 项目,实现大数据即席查询秒级响应   Tina 阅读数:146012016 年 7 月 13 日 19:00   华为宣布开源了 CarbonData 项目,该项目于 6 月 3 日通过 Apache 社区投票,成功进入 Apache 孵化器.CarbonData 是一种低时延查询.存储和计算分离的轻量化文件存储格式.那么相比 SQL on Hadoop 方案.传统 NoSQL 或相对 ElasticSearch 等搜索系统,CarbonData

一.前言 程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM). 其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM:本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试. 二.JDBC实现流式查询 使用JDBC的 PreparedStatement/Statement 的 setFetchSize 方法设置为 Integer.MIN_VALUE 或

SQL大数据操作统计 1:select count(*) from table的区别SELECT object_name(id) as TableName,indid,rows,rowcnt FROM sys.sysindexes WHERE id = object_id('TableName') and indid in (0,1);

[转]PL/SQL编辑数据"这些查询结果不可更新,请包括ROWID或使用SELECT...FOR UPDATE获得可更新结果"处理 只要有人用了: select t.* from 表名  t where 字段=xxx  for update 而不是: select t.rowid,t.* from 表名  t where 字段=xxx  for update 进行数据更新操作,就会出现这种情况． for update 不带rowid,是一种很傻X的行为,就像使用svn进行源码修改不先获

  大数据模糊查询lucene 对工作单使用 like模糊查询时,实际上 数据库内部索引无法使用 ,需要逐条比较查询内容,效率比较低在数据量很多情况下, 提供模糊查询性能,我们可以使用lucene全文索引库技术.本文示例是在SSH框架中进行使用.使用hibernate Search (用来整合 Hibernate + Lucene),工作单搜索功能. 1.首先可以在我们的maven工程中引入需要的jar包, <dependency> <groupId>org.hibernate&l

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http

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

最后一页分页一卡死,整个网站的性能都会非常明显的下降,不知道为啥,微软有这个BUG一直没处理好.希望SQL2012里不要有这个问题就好了. 参考代码如下: -- =============================================-- Author:        吉日嘎拉-- Create date: 2012年02月23日-- Description:    2012年02月23日编码规范化-- =====================================

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,否则引擎将放弃使用

前言 适用于 即席查询 场景的开源查询引擎有很多,如:Elasticsearch.Druid.Presto.ClickHouse等:每种系统各有利弊,有的擅长检索,有的擅长统计:实践证明,All In One 是行不通的,最好的方式是选取若干个(考虑运维成本,建议 1 ~ 3 个),每个都对应着自身最具优势的场景. 大多数的技术分享会从系统架构.功能扩展或性能优化角度进行讨论,本文不涉及这些内容.本文以 指标多维统计查询 为例,讨论多个查询引擎混合应用场景下的问题思考及相应的解决方案. 指标多维

对于ntext的字段,作为查询条件的时候速度会很慢,比如以下语句: select * from T_KNOWLEDGE where CONTENTS like '%Oracle TimesTen In-Memory Database%' 花了将近5秒钟, 有一种解决办法就是再加一个小条件,而且必须要放在like的前面 select * from T_KNOWLEDGE where title='大数据新宠:内存数据库之Timesten评测' and CONTENTS like '%Oracle

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                           

此优化的前提可以称之为最近流行的头条人物“许三多”,总数据多,查询条件多,返回列多 优化前分页查询内部select列为需要的全部列,优化后内部select只返回ID主键,外部查询关联原数据表,然后查出所需要的列 例子1 优化前: select t.* from ( select r.* ,row_number() over(order by r.id desc) row from tab(nolock) r where 1=1 and r.IsDelete=0 and r.Status>0 an

常写的SQL可能主要以实现查询出结果为主,但如果数据量一大,就会突出SQL查询语句优化的性能独特之处.一般的数据库设计都会建索引查询,这样较全盘扫描查询的确快了不少.下面总结下SQL查询语句的几个优化效率的地方,经验有限,难免有不足. 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.避免在索引列上使用NOT在 where 子句中对字段进行 null 值判断,在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响.当Or

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Sql 代码 : 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:Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 where