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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(1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的seo/' target='_blank'>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(intersecti
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2024-08-20 21:26:00
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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在上一篇从个人及其操作实例中总结的SQL知识进行介绍，大家议论很多，在此说明一点SQL优化真没有完全照搬的模式可以查看，由于各自的环境不同，性能瓶颈不同因此对应的效果不同。这也是为什么没有一个模块，大家按照此模块一二三执行下来数据库优化就完成了，查询效率就提高了，只能靠分析自己数据库的实际去解决，在资深惠普架构师汪洋的系列说明中可见一般。具体的知识还要看大家自己
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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2023-07-13 16:40:08
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一、查询语句书写要点：1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.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。 3.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
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2023-09-29 10:40:44
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从离线方面入手（hadoop、hive）熟练使用框架后跟着demo看源码hadoop和hive要学好算法和常用数据结构面试要求：hadoop、zookeeper、hive、flume、kafka、hbase，sqoop框架会用Java基础、熟悉Linux，手写SQL学习一个新的东西，首先要弄清楚三件事：这是什么东西（干什么的）？为什么需要它（怎么来的）？它是如何运作的？大数据跟业务紧密相关，相比去
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2024-07-22 13:32:49
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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 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：
sele
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2023-12-28 03:34:02
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看到的一篇关于数据库优化的文章，觉得对自己有帮助，就转帖到这里。温故而知新！ 优化数据库的思想及SQL语句优化的原则 [转贴 2005-08-18 14:20:05 ] 发表者: chilizy
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2023-09-17 14:42:20
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准备工作一般分页查询使用子查询优化使用 id 限定优化使用临时表优化关于数据表的 id 说明当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。准备工作为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。表名：order_history
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2023-08-20 14:48:49
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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。
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2023-07-13 06:53:32
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前言在我们的项目正式上线时，经常会遇到因为用户访问人数太多、并发量太高或者用户恶意访问导致服务器崩溃的问题，今天在这里和大家一起讨论在实际项目中如何在多个层面上对我们的应用进行优化，并防止用户恶意访问。数据库层优化1.我们可以对数据库配置文件进行优化，比如修改数据库最大连接数、数据库连接超时时间、是否开启查询缓存等，一般根据项目实际需求来配置。2.我们还可以对数据库表结构进行优化，比如对不同的表选
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2023-09-30 20:55:16
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一.数据库优化查询的方法1.使用索引：应尽量避免全表扫描，首先考虑在where 以及 order by ,group by 涉及的列上建立索引2.优化SQL语句：1>通过explain(查询优化神器)用来查看SQL语句的执行效果，可以帮助选择更好的索引和优化查询语句，写出更好的优化语句。通常我们可以对比较复杂的尤其是涉及到多表的SELECT语句，把关键字explain
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2023-11-19 09:14:34
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# Redis大数据量查询优化
## 简介
在处理大数据量的情况下，Redis是一个高性能的存储和查询工具。然而，当数据量超过Redis的内存容量时，查询性能可能会下降。本文将介绍如何通过优化查询过程来提高Redis在处理大数据量时的性能。
## 整体流程
下面是优化Redis大数据量查询的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤一 | 将数据分页存储到多
原创
2024-01-28 05:59:05
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一般MYSQL最基本的分页方式：select*fromcontentorderbyiddesclimit0,10在中小数据量的情况下，这样的SQL足够用了，唯一需要注意的问题就是确保使用了索引。随着数据量的增加，页数会越来越多，
原创
2021-08-11 10:09:44
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这个就是做个练习.想看下JDBC的最大优化度.我的要求就是插入到数据库里大量的数据 比如10W 或者 100W 而且要求内存稳定.首先说下我的代码:我的数据库MySQL CREATE TABLE `users` (
`id` int(11) NOT NULL auto_increment,
`firstname` varchar(50) NOT NULL,
`lastnam
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2024-04-16 21:39:55
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在优化查询中，数据库应用（如MySQL）即意味着对工具的操作与使用。使用索引、使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置可达到优化查询的目的。 任何一位数据库程序员都会有这样的体会：高通信量的数据库驱动程序中，一条糟糕的SQL查询语句可对整个应用程序的运行产生严重的影响，其不仅消耗掉更多的数据库时间，且它将对其他应用组件产生影响。 如同其它学科，优化查询性能很大程度上决定于开发者的
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2024-08-26 13:09:55
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最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的
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2024-06-06 06:20:07
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Mysql大表查询优化，理论上千万级别以下的数据量Mysql单表查询性能处理都是可以的。
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2023-06-26 17:26:38
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本次来讲解与 SQL 查询有关的两个小知识点，掌握这些知识点，能够让你避免踩坑以及提高查询效率。1. 允许字段的值为 null，往往会引发灾难首先，先准备点数据，后面好演示create table animal(
id int,
name char(20),
index(id)
)engine=innodb;index(id) 表示给 id 这个字段创建索引，并且 id 和 name 都允许为 n
