UPDATE fl_user_space u SET u.`course_count` = (SELECT COUNT(*) FROM fl_course c WHERE c.uid = u.uid) WHERE 1 = 1 AND u.school_id = #${schoolId}#; 这种执行效率执行时间在秒级以上,几秒到几十秒,数据量大时甚至更长 UPDATE fl_user_space u, (SELECT c.uid ,COUNT(course_id) AS course_count

Oracle update和select 关联 目录 Oracle update和select 关联 1.介绍 2.解决方法 2.1.需求 2.2.错误演示 2.3.解决方法 1.介绍 本文主要向大家介绍了Oracle数据库之oracle update set select from 关联更新,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习Oracle数据库有所帮助. 工作中有个需求,现在新表中有一些数据跟老表的基本一样,这样只需要把老表中数据搬到新表中就可以了,同时把不同的字段修改下数据即可,在修改

今天把这几天做的练习复习了一下,不知道自己写得代码执行的效率如何以及要如何提高,于是乎上网开始研究一些材料,现整理如下: 首先,要了解在Oracle中Sql语句运行的机制.以下是sql语句的执行步骤:              1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义.              2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限.              3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句.      

记得很早以前就有人跟我说过,在使用count的时候要用count(1)而不要用count(*),因为使用count(*)的时候会对所有的列进行扫描,相比而言count(1)不用扫描所有列,所以count(1)要快一些.当时是对这一结论深信不疑,虽然不知道为什么.今天正好有时间研究研究看count(*)和count(1)到底有没有性能差异.测试环境是SQL Server 2005 SP2开发版. 在进行测试之前先建立一些测试的数据,代码如下: 1 create table test(a int,

对于做管理系统和分析系统的程序员,复杂SQL语句是不可避免的,面对海量数据,有时候经过优化的某一条语句,可以提高执行效率和整体运行性能.如何选择SQL语句,本文提供了两种方法,分别对多条SQL进行量化的分析. 在测试SQL性能的过程中.一是通过设置STATISTICS查看执行SQL时的系统情况.选项有PROFILE,IO ,TIME.SET STATISTICS PROFILE ON:显示分析.编译和执行查询所需的时间(以毫秒为单位).SET STATISTICS IO ON:报告与语句内引用的

本文转自:http://www.zhixing123.cn/net/27495.html 对于做管理系统和分析系统的程序员,复杂SQL语句是不可避免的,面对海量数据,有时候经过优化的某一条语句,可以提高执行效率和整体运行性能. 如何选择SQL语句,本文提供了两种方法,分别对多条SQL进行量化的分析. 在测试SQL性能的过程中. 一是通过设置STATISTICS查看执行SQL时的系统情况. 选项有PROFILE,IO ,TIME. SET STATISTICS PROFILE ON:显示分析.编译

对于做管理系统和分析系统的程序员,复杂SQL语句是不可避免的,面对海量数据,有时候经过优化的某一条语句,可以提高执行效率和整体运行性能.如何选择SQL语句,本文提供了两种方法,分别对多条SQL进行量化的分析. 在测试SQL性能的过程中.一是通过设置STATISTICS查看执行SQL时的系统情况.选项有PROFILE,IO ,TIME.SET STATISTICS PROFILE ON:显示分析.编译和执行查询所需的时间(以毫秒为单位).SET STATISTICS IO ON:报告与语句内引用的

一.             SQL Interface1.         Select ... Where vs. Select + Check用Select … Where语句效率比Select + Check语句要高,例 如:SELECT * FROM SBOOK INTO SBOOK_WA WHERE CARRID = 'LH' AND        CONNID = '0400'.ENDSELECT. SELECT * FROM SBOOK INTO SBOOK_WA. CHECK:

SQL执行效率总结 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 G os: 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 varch

一.如要使用SQLite,可以从Visual Studio中的“程序包管理器控制台”输入以下命令完成安装: PM> Install-Package System.Data.SQLite.Core SQLite则会安装到项目中,支持32位或64位,如下图所示: 二.新建一个SQLite数据库,名称命名为Test.db,其表名称及列定义如下: 三.新建一个控制台应用的解决方案,并输入以下代码,看看SQLite的执行时间: using System; using System.Collections.

在项目开发过程中,经常遇到了一些PHP处理程序性能底下的情况,程序运行在centos+nginx环境,虽然这个有很多的原因如:服务器本身配置,运行环境nginx服务,php-fpm配置等等,更多有一点仍然是PHPer没有对程序进行更好的优化. 第一类.变量类型: 1)主要是使用未定义变量,而直接使用变量,做程序开发结束的时候,程序员都喜欢关闭debug,让一切Notice和Warning都影藏起来,但实质上php即使关闭debug也会记录日志,将所有的Notice和Warning信息全部写入日志

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

sql查询原理和Select执行顺序 关键字: 数据库 一 sql语句的执行步骤 1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义. 2) 语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限. 3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句. 4)表达式转换, 将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式. 5)选择优化器,不同的优化器一般产生不同的“执行计划” 6)选择连接方式, ORACLE 有三种连接方式,对多表连接 ORACLE

有好多时候,我们常听别人说大表在前,小表在后,包括现在好多百度出来的靠前的答案都有说数据库是从右到左加载的,所以from语句最后关联的那张表会先被处理.如果三表交叉,就选择交叉表来作为基础表.等等一些结论,但是这些真的正确么?我就回家做了一个小的验证,来看一看到底是怎么一回事.(博主作实验用的是Oracle,但是不代表只是Oracle是这样的原理,现在大部分的关系型数据库都是一样的) 首先我们来执行一下以下的sql语句,来看一下执行计划.看一看到底是怎么样的. drop table tab_bi

一.需求分析 这个需求比较简单 需求:任意业务层接口执行均可显示其执行效率(执行时长) 这个的目的是查看每个业务层执行的时间,这样就可以监控出哪个业务比较耗时,将其查找出来方便优化. 具体实现的思路: (1) 开始执行方法之前记录一个时间 (2) 执行方法 (3) 执行完方法之后记录一个时间 (4) 用后一个时间减去前一个时间的差值,就是我们需要的结果. 所以要在方法执行的前后添加业务,经过分析我们将采用环绕通知. 说明:原始方法如果只执行一次,时间太快,两个时间差可能为0,所以我们要执行万次来

如果SQL query中有参数,SQL Server 会创建一个参数嗅探进程以提高执行性能.该计划通常是最好的并被保存以重复利用.只是偶尔,不会选择最优的执行计划而影响执行效率. SQL Server尝试通过创建编译执行计划来优化你的存储过程的执行.通常是在第一次执行存储过程时候会生成并缓存查询执行计划.当SQL Server数据库引擎编译存储过程中侦测到有参数值传递进来的时候,会创建基于这些参数的执行计划.这种在编译存储过程中侦测参数值的方法,通常被称为"参数探测".有时参数探测会产

复杂SQL拆分优化 拆分SQL是性能优化一种非常有效的方法之一, 具体就是将复杂的SQL按照一定的逻辑逐步分解成简单的SQL,借助临时表,最后执行一个等价的逻辑,已达到高效执行的目的 一直想写一遍通过拆分SQL来优化的博文,最近刚好遇到一个实际案例,比较有代表性,现分享出来, 我们来通过一个案例来分析,为什么拆分语句可以提高SQL执行效率,更重要的是弄清楚,拆分前为什么慢,拆分后为什么快了? 幼稚的话,各位看官莫笑 先看一下相关表的数据量,大表也有5900多万,小表有160多万 (声明:我从来没

为什么我也要说SQL Server的并行: 这几天园子里写关于SQL Server并行的文章很多,不管怎么样,都让人对并行操作有了更深刻的认识. 我想说的是:尽管并行操作可能(并不是一定)存在这样或者那样的问题,但是我们不能否认并行,仍然要利用好并行. 但是,实际开发中,某些SQL语句的写法会导致用不到并行,从而影响到SQL的执行效率 所以,本文要表达的是:我们要利用好并行,不要让一些SQL的写法问题“抑制”了并行,让我们享受不了并行带来的快感 关于SQL Server的并行: 所谓的并行,指S

写程序的人,往往需要分析所写的SQL语句是否已经优化过了,服务器的响应时间有多快,这个时候就需要用到SQL的STATISTICS状态值来查看了. 通过设置STATISTICS我们可以查看执行SQL时的系统情况.选项有PROFILE,IO ,TIME. 介绍如下: SET STATISTICS PROFILE ON:显示分析.编译和执行查询所需的时间(以毫秒为单位). SET STATISTICS IO ON:报告与语句内引用的每个表的扫描数.逻辑读取数(在高速缓存中访问的页数)和物理读取数(访问

1,select * from salgrade for update session1 session2 SQL> delete salgrade where grade=1; 1 row deleted.     SQL> select * from salgrade for update; 此时session2被阻塞 SQL> rollback; Rollback complete.            GRADE    LOSAL       HISAL ----------