一、程序员老鸟写sql语句的经验之谈做管理系统的，无论是bs结构的还是cs结构的，都不可避免的涉及到数据库表结构的设计，sql语句的编写等。因此在开发系统的时候，表结构设计是否合理，sql语句是否标准，写出的sql性能是否优化往往会成为公司衡量程序员技术水平的标准。我们程序员不是dba，不需要时刻关注sql运行时间，想方设法优化表结构，存储空间，优化表读取速度等等，但是在开发系统时，时刻保持优良的
具体要注意的： 1.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 2.应尽量避免在 where 子句中使用!
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原创
2021-07-07 14:44:55
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如这个查询在1M条记录,1.5g数据库内存情况下相当慢,大概20s以上select id,title from articles order by rank desc limit 12222,34;但是拆分成如下查询只要2秒:select title from articles where id in (select * from (select id from articles order by
原创
2014-03-29 16:01:57
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第一章 NoSQL与大数据简介 一、 大数据的定义-4V特性Volume 数据量大：海量互联网数据浏览量Velocity 实时性强：高速的数据产生、处理、分析能力Variety 数据种类多：图片、视频、文档等类型数据处理Value 蕴含价值高：商品销售、广告投放、电影推荐等二、 SQL数据库要点回顾SQL＝Structured Query Language结构性查询语句 SQL数据库是一种数据库语
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2024-06-29 07:43:28
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对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多，这里还是要感 谢公司提供了这样的一个环境，而且公司让我来做优化工作。当数据库中的记录不超过10万条时，很难分辨出开发人员的水平有多高，当数据库中的记录条数超过 1000万条后，还是蛮能考验开发人员的综合技术能力。 当然不是每个公司都能请得起专业的DBA，话又说过来专
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2024-07-29 17:24:42
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SQL 大数据查询如何进行优化？ 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 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&nbs
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2024-03-25 20:52:05
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# SQL Server 大数据查询优化入门指南
在数据库开发与管理中，查询优化是提升系统性能的重要组成部分。对于刚入行的小白来说，理解 SQL Server 中的大数据查询优化可能有点挑战。本文将为你详细讲解查询优化的流程，并提供实用的代码示例，帮助你快速上手。
## 查询优化流程
我们可以将查询优化的流程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 千万大数据查询优化 MySQL
在处理千千万万条数据的数据库时，优化查询性能是每一位开发者都需要掌握的技能。下面将为你详细介绍改进 MySQL 查询性能的流程和用法。
## 优化流程
下面是优化 MySQL 查询的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|--------------------------|
| 1 | 分析
原创
2024-08-28 04:45:26
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1 Druid数据查询1.1：查询组件介绍在介绍具体的查询之前，我们先来了解一下各种查询都会用到的基本组件，如Filter,Aggregator,Post-Aggregator,Query,Interval等，每种组件都包含很多的细节1.1.1 FilterFilter就是过滤器，在查询语句中就是一个JSON对象，用来对维度进行筛选和过滤，表示维度满足Filter的行是我们需要的数据，类似sql中
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2024-04-07 06:06:52
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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段尽量使用TINYINT、SMA
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2023-06-18 15:45:42
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一个完整的SQL SERVER数据库全文索引的示例。（以pubs数据库为例）
首先，介绍利用系统存储过程创建全文索引的具体步骤：
1) 启动数据库的全文处理功能 (sp_fulltext_database)
2)&
2、只要建立索引就能显著提高查询速度 事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同;不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。 从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建
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2024-02-16 09:42:29
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提高mysql千万级大数据SQL查询优化30条经验
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
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2023-09-04 15:10:49
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在参与实际项目中，当 MySQL 表的数据量达到百万级时，普通的 SQL 查询效率呈直线下降，而且如果 where 中的查询条件较多时，其查询速度无法容忍。想想可知，假如我们查询淘宝的一个订单详情，如果查询时间高达几十秒，这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高 SQL 语句查询效率，显得十分重要。查询速度慢的原因： 1、没有索引或者没有用到索引 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应 3、没
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2023-08-10 19:15:24
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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
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2024-10-22 13:25:04
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图图是一种特殊的数据结构。可以很好地用来存储大图数据问题1.大图数据难以存储如果采用内外存储，会涉及到磁盘IO，效率比较低如果分布式存储，会有一定的网络开销2.大图数据查询计算需要迭代大图数据中，如果存在数据倾斜，关联边比较多的点计算开销是非常大的，远远大于关联边比较少的点，提前完成计算的点需要等待还没有完成计算的点，例如社交网络中明星和普通用户。3.大图数据安全可用如果将大图数据的存储寄托给云服
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2024-08-09 09:33:48
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其实HBase还是比较灵活的，关键看你是否使用得当，以下主要列举一些读的优化。HBase在生产中往往会遇到Full GC、进程OOM、RIT问题、读取延迟较大等一些问题，使用更好的硬件往往可以解决一部分问题，但是还是需要使用的方式。我们把优化分为：客户端优化、服务端优化、平台优化(ApsaraDB for HBase平台完成)客户端优化get请求是否可以使用批量请求这样可以成倍减小客户端与服务端的
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2023-10-27 11:38:50
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上一篇我们讨论了，SQL Server 2005 分页 的两种情况，在取不同分页时，花的时间很大，如果我们真的取后面几页，如果有几千倍的ioa差异，假如客户是自己输入页数，那他要等多长时间才能打开，有没有好的办法优化速度。 我们先把先前的sql语句做一个修改： select&nbs
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2024-06-29 22:44:05
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01离线批处理这里所说的批处理指的是大数据离线分布式批处理技术，专用于应对那些一次计算需要输入大量历史数据，并且对实时性要求不高的场景。目前常用的开源批处理组件有MapReduce和Spark，两者都是基于MapReduce计算模型的。1.MapReduce计算模型MapReduce是Google提出的分布式计算模型，分为Map阶段和Reduce阶段。在具体开发中，开发者仅实现map()和redu
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2024-02-03 07:06:12
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