本文章以MySQL数据库为用例说明，列举出几个常用的提升查询速度的方式。分页查询，在网络浏览中，经常会看到分页的使用，像百度搜索分页、文档资料分页等，这些都是一种常见的提升数据查询速度和用户体验的一种方式，数据库有limit关键字，开发人员可使用此关键字对数据进行分页查询，从而避免一次性查询大量的数据造成的时间等待。同时，常见的分页机制在10条~90条每页等，为方便业务开发，我们也可
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2023-09-11 15:48:30
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在对服务器进行性能分析时，我们经常会遇到慢SQL，这我给大家粗略的总结了一下慢sql可能的原因，帮助大家分析定位慢SQL。 1、查询的表，没有加索引写了一个查询sql，结果查询的条件字段没有索引，导致需要全表扫描，查找数据，这是大家遇到最多，也是最容易理解的。这种，一般，在表数据量比较少时，如低于十万级，不会觉得慢，但是，当表中数据量达到或超过十万级时，就会体现出查询时间特别长了。2、查询的索引，
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2023-10-05 16:23:33
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MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。 以我们公司项目为例，在早期的项目中，都在使用关系型数据库，用过SQLServer,Oracle,DB2,后来全部转向Mysql,原因很简单：My
前言：2018年的时候优化了一个项目,该项目从MOngodb中获取数据的时候一次去十万百万千万的数据过慢，往往每次都要二十秒，三十秒，今天提出了一个代码优化的方案项目查从mongodb中获取数据：代码A Query query = new Query();
queryAfter.addCriteria(Criteria.where("id").in(idList));
queryAfter.ad
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2023-06-09 22:01:52
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开发过程分为两部分处理： 统计点：文章(打赏最多/评论最多/作 者的文时长最长/收藏书单)需要注意的是，时间轴的都是已第一个时间为准，统计点类的只统计发生在2020年之内的数据，做这个的前提是假设一个时间点，比如2020-12-23 00:00:00 ,来进行处理。第一次执行脚本，执行的是全量，第二次执行，是假设时间点执行的是增量数据,方案定下开始实践。优化1：使用主键索引desc wm_user
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2023-08-31 13:40:57
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1. MongoDB 慢查询记录功能简介如何定位 MongoDB 数据库的慢查询，我想应该是很多刚使用 MongoDB 数据库的朋友最想知道的问题。通过慢查询的定位，可以辅助对 MongoDB 中的 collection 进行优化。MongoDB 数据库的慢查询数据其实存放在一个数据库集合 ( collection ) 中（system.profile），如果你不主动创建 system.profi
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2023-08-19 22:43:33
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# 如何使用Java解决数十万条数据的查询问题
在处理大量数据时，查询性能显得尤为重要。本篇文章旨在帮助刚入行的小白开发者，理解如何在Java中有效地处理数十万条数据的查询问题。我们将按照以下步骤逐步进行说明：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[选择数据存储方式]
B --> C[设计数据模型]
C --> D[实现
起因 因为生产环境数据量越来越大，客户越来越多，项目功能也越来越多，项目本身也越来越多，导致之前的服务器内存、硬盘都已经渐渐的不够用了，当时出现了2种解决方案，增加服务器配置和新购服务器，但是就算是新增硬盘，也需要对数据库进行迁移，所以就采用了新购服务器的方案，并且因为之前用的是云盘，出现过IO占满的情况。所以对于新购的服务器采用了SSD硬盘，理论上速度会飞起来了，实际上我在新服务器上安装MySQ
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2024-07-19 21:55:09
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上次谈了单表千万会变慢的问题，从理论来说找不到变慢的利用。全表查询，当然会越大越慢啊！通过主键查询，基本上是3次索引IO，外加1次行IOMYISAM 是3+1次 INNODB是3次通过二级索引MYISAM是3+1次，innodb是3+3次 (二级索引+主键索引)插入和更新 MYISAM 堆表结构，插入时间不会随数据量增长而增长。INNODB 就会，因为它是有序的，必须进行索引分裂。下面
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2023-10-22 17:48:39
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一次奇怪的查询经历如何奇怪了？对同一张表，用同样的SQL，查询200万条数据耗时100ms，查询二十条数据却耗时30s。数据量少了10万倍，完全不是一个数量级的数据，耗时却多了300倍。明明加了索引为什么还是那么慢？下图是在本地简化模拟出来的查询结果，虽然没有那么夸张但是同样可以复现问题。 95.6万条数据，用时0.08秒
106条数据，用时10秒 如上
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2023-09-22 06:39:03
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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 wh
当mysql数据库中数据越来越多的时候，或许我们会发现查询的效率越来越低了，可能低到令人发指的地步，仅仅查询几条数据就要要十几秒甚至几十秒钟，这是十分致命的，如果用户访问你的网站，十几秒过去了数据都加载不出来，那么造成的用户流失是不可想象的。于是乎，我们就要分析是什么造成了数据库查询效率低下。 一般来讲，造成这种结果有下面这几个原因： 1，sql语句与索引 2，表结构 3，储存引擎 4，网卡流量
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2024-02-10 07:36:59
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Mysql索引概念：索引是一种特殊的文件，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。在没有索引的情况下，当我们查询数据库时，会遍历全部数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。创建索引时，你需要确保该索引是应用在SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。实际上，索引也是一
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2024-10-28 19:05:32
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# 如何优化mysql查询几十万数据太卡的问题
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 小白不知道如何优化mysql查询
小白不知道如何优化mysql查询 --> 学习优化技巧
学习优化技巧 --> 开始实践
开始实践 --> 优化成功
优化成功 --> [*]
```
## 甘特图
```mermaid
gan
原创
2024-05-17 04:35:36
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## 实现"java 循环几十万次的查询"的步骤
为了实现"java 循环几十万次的查询"，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据库连接 |
| 2 | 创建查询语句 |
| 3 | 执行查询语句 |
| 4 | 处理查询结果 |
| 5 | 关闭数据库连接 |
接下来，让我详细解释每一步需要
原创
2023-08-17 07:12:25
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# MySQL几十万JOIN几十万
在使用MySQL进行大规模数据处理时，我们经常会面临一个问题：在大型数据表中进行多表连接操作。当表的记录数量达到几十万，甚至几百万以上时，JOIN操作的性能可能会受到严重影响，导致查询变得非常缓慢。本文将通过代码示例和解释，介绍如何优化这种情况下的数据库查询。
## 问题描述
假设我们有两个表：`orders`和`products`，分别存储订单信息和产品
原创
2023-08-25 18:52:50
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# Java 几十万数据遍历
在Java编程中，经常会遇到需要对大量数据进行遍历的情况。当数据量过大时，如何高效地遍历数据成为一个重要的问题。本文将介绍如何利用Java的集合框架和多线程技术来处理几十万数据的遍历，以提高程序的性能。
## 问题背景
假设我们有一个包含几十万个元素的数据集合，我们需要对每个元素进行某种操作。如果使用传统的单线程方式进行遍历，会导致程序执行时间过长，性能低下。为
原创
2024-02-03 11:01:23
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# MongoDB 大规模数据查询的指南
在处理数十亿条数据时，MongoDB 的查询性能与优化至关重要。如何有效地利用 MongoDB 来查询庞大的数据集是每个开发者需要掌握的技能。本文将为您提供一个全面的步骤指南，助您完成大规模数据查询的各个方面。
## 整体流程图
在开始之前，我们来概述一下整个流程。以下是实现 MongoDB 大规模数据查询的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-08-01 13:01:40
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在开发的朋友特别是和mysql有接触的朋友会碰到有时mysql查询很慢，当然我指的是大数据量百万千万级了，不是几十条了，下面我们来看看解决查询慢的办法。
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2023-06-20 11:57:06
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本文来自获得《2021MongoDB技术实践与应用案例征集活动》入围案例奖作品作者：张家侨问题描述本文介绍一次帮助业务排查线上查询操作慢的问题的详细过程以及解决方法。业务在使用find().limit()命令查询数据时遇到卡顿，一次操作卡最多1分钟，问题描述如下：db.xxx_collection.find({timetag: { $gt: 1636513802167 }, $or: [ { nt
