是否向数据库请求了不需要的数据 查询求情超过了实际需要的数据，多余的数据会被应用程序丢弃 对MySQL服务器增加了网络开销，消耗了应用服务器的CPU和内存资源 常见的错误，MySQL执行查询，查询出全部结果集，客户端应用程序接收全部结果集数据，抛弃大部分数据 最简单的处理方式是加limit 拒绝SE
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2020-10-16 20:16:00
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我们知道KNN是基于距离的一个简单分类算法，熟悉KNN的都知道，我们要不断计算两个样本点之间的距离，但是，试想一下，如果数据量特别大的时候，我们要每个都计算一下，那样计算量是非常大的，所以提出了一种优化KNN的算法-----kd-tree.实现k近邻法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。这在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其必要。k近邻法最简单的实现是线性扫描（穷举搜索），即
最近项目上遇到点问题，服务器出现连接超时。上次也是超时，问题定位到mongodb上，那次我修改好了，这次发现应该不是这个的问题了。
初步怀疑是mysql这边出问题了，写的sql没经过压力测试，导致用户量多的时候，出现拥堵。
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2023-06-19 16:05:32
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引言：为什么查询速度会慢？通常来说，查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端>>服务器>>在服务器上进行解析>>生成执行计划>>执行>>返回结果给客户端。其中执行可以认为是整个生命周期中最重要的阶段，这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序、分组等。了解查询的生命周期、清楚查询的时间消耗情况对于优化查
开启慢查询slow_query_log=onslow-query-log-file=/data/backup/slowquery.loglong_query_time=2首先我们先查看MYSQL服务器的慢查询状态是否开启.执行如下命令: 我们可以看到当前log_slow_queries状态为OFF, 说明当前并没有开启慢查询.开启慢查询非常简单, 操作如下:Linux下找到mysql的配
原创
2016-08-28 09:20:20
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SQL数据库慢查询优化数据库优化目标指标流程数据库优化目标根据不同的角色,数据库优化包含以下
原创
2022-03-09 17:45:12
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# HBase查询慢优化指南
## 介绍
在HBase中进行查询时，可能会遇到查询慢的问题。本文将指导您如何优化HBase查询，以提高查询性能。
## 优化步骤
下面是优化HBase查询的流程图：
```mermaid
erDiagram
查询慢优化 --> 开启HBase日志
查询慢优化 --> 确定查询问题
查询慢优化 --> 优化查询语句
查询慢优化 -
# MongoDB慢查询优化教程
## 概述
本文将引导刚入行的开发者优化MongoDB慢查询的步骤和相应的代码示例。下面是整个优化流程的表格展示。
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1. 确定慢查询 | 使用explain方法查看查询性能 |
| 2. 创建索引 | 使用createIndex方法创建索引 |
| 3. 查询优化器 | 使用hint方法指定索引 |
| 4.
原创
2023-09-15 09:53:48
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数据库优化数据库优化要保证以下三点:日志不能小缓存足够大连接足够用数据库事务提交后需要将事务对数据的修改刷新到磁盘上,这样才能保证数据的持久性.这个刷新过程是一个随机写的过程,性能低.如果每次事务提交都需要对磁盘进行刷新,会极大影响数据库的性能可以在数据库架构设计中使用以下方式进行优化:先将事务写到日志文件RedoLog, 将随机写优化成顺序写添加一层缓存结构Buffer, 将每次写优化成批量写目
原创
2021-05-18 14:23:57
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首先要开启慢查询日志。然后要分析慢查询日志，一般采用的关键字是explain。对于一些经常发生的关联查询，可以建立中间表，将查询结果集放到这个中间表中。这样就将关联查询转化为中间表的查询，提高了查询速度。一些高性能应用，往往对于关联查询进行拆分。就是将关联查询转化为单表查询。然后在程序内存中组合、计算结果集。对于偏移量很大的分页操作,使用LIMIT关键字，如LIMIT 10000, 20,会导致效
一 索引失效a) 使用 LIKE 关键字的查询语句。在使用 LIKE 关键字进行查询的查询语句中，如果匹配件中的列进行了计算，则不会使用该列的索引SELECT * FRO
原创
2022-07-01 19:52:11
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# 优化Hive查询性能
在大数据领域，Hive是一个常用的数据仓库工具，用于在Hadoop上进行数据查询和分析。然而，随着数据量的增长，Hive查询可能会变得缓慢。为了提高查询性能，我们需要进行一些优化操作。
## 1. 数据模型设计
在优化Hive查询性能时，一个重要的方面是数据模型设计。一个良好的数据模型能够提高查询的效率。在设计数据模型时，我们需要考虑以下几点：
- 数据的存储格式
# 优化Java查询慢问题的步骤
## 整体流程
下面是优化Java查询慢问题的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 分析查询慢的原因 |
| 2 | 优化数据库查询语句 |
| 3 | 使用索引提高查询效率 |
| 4 | 缓存查询结果 |
## 具体步骤
### 1. 分析查询慢的原因
在分析查询慢的原因时，我们需要先查看数据库的执行计划，确定
什么是慢查询慢查询日志，顾名思义，就是查询慢的日志，是指mysql记录所有执行超过lo
原创
2022-11-30 14:21:33
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对慢SQL语句优化一般可以按下面几步思路：开启慢查询日志，设置超过几秒为慢SQL语句，抓取慢SQL语句；通过explain查看执行计划，对慢SQL语句分析；创建索引并调整语句，再查看执行计划，对比调优结果。 参数 slow_query_log ：表示是否开启慢查询日志。语句“set global s ...
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2021-08-07 10:25:00
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# MySQL优化：慢查询
在数据库管理中，优化查询性能是一个非常重要的任务。尤其是当你的系统数据量增长，查询变得越来越慢时，慢查询会影响整个应用的响应时间，降低用户体验。因此，了解如何识别和优化慢查询至关重要。本文将介绍一些常用的MySQL优化方法，并通过代码示例和图表进行说明。
## 什么是慢查询？
慢查询是指执行时间超过预定阈值的查询。在MySQL中，可以通过配置`slow_query
通常优化SQL的时候都需要查看慢查询日志，先找到查询慢的语句，再去进行优化。MYSQL开启慢查询日志先查看是否开启了，登录MYSQL，输入以下模糊查询的语句show variables like '%query%';可以看到红线中的三个属性，分别表示多长时间视为慢查询、是否开启了慢查询日志(OFF表示未开启)、慢查询日志存放的位置。如何开启？如果只是想临时开启，则可以输入以下语句进行设置：set
Elasticsearch 优化分析Elasticsearch 是一个分布式RESTful 风格的搜索和数据分析引擎广泛用于搜索引擎 日志分析 安全监测等领域在大数据量和高并发的场景下Elasticsearch 的性能和稳定性非常重要因此需要进行优化设计和分析Elasticsearch 优化的重要性和目标Elasticsearch 的优化非常重要，可以提高搜索效率和响应速度，缩小网络带宽和机器资源
目录1. 子查询概述2. 子查询效率低的原因3. 子查询优化的方法3.1 将子查询拆分为多表查询3.2 在内部查询表的查询字段上添加索引1. 子查询概述子查询通常是将一个表的查询结果作为另一个表的查询条件，也就是我们常说的嵌套查询。使用子查询，我们让我们一次性完成需要很多步查询操作才能得到的结果。子查询的SQL语句通常比较长，而且执行效率普遍非常的差，是慢查询的主要贡献者，尽管它可以使用
实际问题描述在做后台数据统计的时候，需要统计用户的已回答数、未回答数、平均回答时间等其他数据，执行sql语句的时候耗时40多秒。mysql慢查询解决方法1 .首先是优化sql语句，这个具体的细节就不说了，可以参考一些优化sql语句的方法。 2 .主要解决方法是表连接字段加索引，经分析，sql语句的复杂之处主要在于问题表和回答表需要多次表连接，(连接条件：question.id=answer.qu
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2023-06-08 15:52:17
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