今天偶尔看到sql中也有with关键字,好歹也写了几年的sql语句,居然第一次接触,无知啊.看了一位博主的文章,自己添加了一些内容,做了简单的总结,这个语句还是第一次见到,学习了.我从简单到复杂地写,希望高手们不要见笑.下面的sql语句设计到三个表,表的内容我用txt文件复制进去,这里不妨使用上一个随笔介绍的建立端到端的package的方法将这些表导入到数据库中,具体的就不说了. 从这里下载文件employees.txt,customers.txt,orders.txt 参考文章:http://

最近在做项目中遇到多表关联查询排序的效率问题(5张以上40W+数据的表),查询一次大概要20多秒,经过一番苦思冥想,处理方案如下: 1.软件设计初期,需要一对一关联的表应该设计在一张大表里,这样虽然字段多些,但是对于查询的速度提升是非常明显的,特别是在排序的情况下. 2.我们在关联的时候可能需要排序的表只是其中的一张或者两张,我们可以先针对这两张需要排序的表先查询排序,然后再用这两个表查询的结果关联其他表.代码如下: SELECT * FROM ( SELECT * FROM M_RK_JBXX

概述 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的. 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~ MySQL多表关联查询效率高点还是多次单表查询效率高? A,B两个表数据规模十几万

现有两表A(大).B(小)作关联查询,SQL语句如下: SQL1:select * from A,B where A.id = B.id SQL2:select * from A,B where B.id = A.id 在写SQL的时候可能这个顺序都是随便写的,当然SQL1和SQL2 执行的结果是完全相同的,那效率是否也一样呢,答案是否定的.SQL1 相当于将A表的id取出来,然后遍历B表进行查询,SQL2相当于将B表的id取出来,然后遍历A表进行查询.如果表A的记录条数为m,表B的记录条数为n

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.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

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,

> 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

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

提高Order by语句查询效率的两个思路 2011-03-01 13:07 水太深 ITPUB 字号:T | T 在MySQL数据库中,Order by语句的使用频率是比较高的.但是众所周知,在使用这个语句时,往往会降低数据查询的性能.因为可能需要对数据库的记录进行重新排序.在这篇文章中,笔者就谈谈提高Order By语句查询效率的两个思路,以供大家参考. AD: 在MySQL数据库中,Order by语句的使用频率是比较高的.但是众所周知,在使用这个语句时,往往会降低数据查询的性能.因为可能

[size=5][color=Red]提高MySQL数据库查询效率的几个技巧(转)[/color][/size]      MySQL由于它本身的小巧和操作的高效, 在数据库应用中越来越多的被采用.我在开发一个P2P应用的时候曾经使用MySQL来保存P2P节点,由于P2P的应用中,结点数动辄上万个,而且节点变化频繁,因此一定要保持查询和插入的高效.以下是我在使用过程中做的提高效率的三个有效的尝试. l 使用statement进行绑定查询 使用statement可以提前构建查询语法树,在查询时不再

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 值推断,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 能够在num上设置默认值0,确保表中num列沒有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

同事写了个程序用创建多个线程使用ado同时对同个数据库进行相同的查询,涉及2张数据表的联查.当线程数非常多的情况下,读取数据的效率就会变得很慢,例如50个线程同时查询大概3000条数据,查询完成后通过游标全部读取到本地需要大概30秒.单个线程可能就一两秒.这是由于数据库锁导致的. 同样的程序在我的机子上运行性能提高了1倍.主要原因由于我连接的sql server是企业版的,而同事那个连接的数据库是开发版的,企业版的sql server对并发访问做了一定的优化. 但是这个性能还是不够高.于是我尝试

看了好多资料都说 varchar(size) 可变长度的字符值,节省空间,查询效率低 char(size) 固定长度的字符值,浪费空间,查询效率高 但是实际测试  char(100)   varchar(100)   300W条数据 从查询方面的角度来说,还是varchar毕竟靠谱 查询效率(在没有使用索引的情况下):   varchar的字段查询要比char快 通过对比  char100 需要查询时间1.10s   而varchar100 需要时间是973ms  欢迎大家指正!!