# 优化Java MongoDB查询过慢的方法
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何优化Java中MongoDB查询过慢的问题。首先，我们需要了解整个优化流程，然后逐步进行优化操作。让我们开始吧！
## 优化流程
下表展示了优化Java MongoDB查询过慢的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 监控查询性能 |
| 2 | 创建索引 |
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原创
2024-04-09 07:10:29
114阅读
MongoDB可终止查询过慢的SQL开发在写项目调试时，可以加上maxTimeMS（单位毫秒），当超过指定的时间，MongoDB服务端会自动终止该查询。避免慢SQL消耗更多的CPU，从而影响业务。使用例子：> db.t1.find({"name":"赵七"}).maxTimeMS(1000).pretty()当执行时间超过1秒钟，自动kill掉该查询。
原创
2024-02-11 22:42:14
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文章目录前言mongoDB 性能优化1. explain方法来查看查询的执行计划2. 查看mongoDB 集合的索引3. mongoDB 怎么添加索引4. 升序索引与降序索引是什么意思 前言博主点个赞，评论，收藏一键三连啊，写作不易啊^ _ ^。 而且听说点赞的人每天的运气都不会太差，实在白嫖的话，那欢迎常来啊!!!mongoDB 性能优化1. explain方法来查看查询的执行计划使用ex
0摘要在MySQL中，慢查询日志是经常作为我们优化查询的依据，那在MongoDB中是否有类似的功能呢？答案是肯定的，那就是开启Profiling功能。该工具在运行的实例上收集有关MongoDB的写操作，游标，数据库命令等，可以在数据库级别开启该工具，也可以在实例级别开启。该工具会把收集到的所有都写入到system.profile集合中，该集合是一个cappedcollection。更多的信息见：h
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2017-12-20 17:44:31
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先上两段代码 代码一 Query query = new Query();queryAfter.addCriteria(Criteria.where("id").in(idList));queryAfter.addCriteria(Criteria.where("time").gte(startTi
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2019-04-25 21:05:00
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# MySQL按日期查询过慢优化指南
## 简介
本文将教会你如何优化MySQL按日期查询过慢的问题。在开始之前，我将带你了解整个优化流程，并提供每个步骤所需的代码和相应的注释。
## 优化流程
```mermaid
flowchart TD
A(问题描述) --> B(优化目标)
B --> C(查看表结构和索引)
C --> D(优化查询语句)
D --> E(优化索引)
```
##
原创
2023-11-18 10:11:48
138阅读
查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1,没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2,I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3,没有创建计算列导致查询不优化. 4,内存不足 5,网络速度慢 6,查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7,锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8,sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是
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2024-04-09 01:24:53
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## 优化Java首页查询过慢的解决方案
### 前言
在开发Web应用程序时，经常会遇到查询数据库数据并展示在首页的场景。然而，由于数据量过大或查询逻辑复杂，有时候可能会导致首页加载过慢，影响用户体验。本文将探讨一些优化Java首页查询过慢的解决方案，并提供示例代码。
### 问题分析
当首页查询过慢时，我们需要分析问题的原因。可能的原因有以下几个方面：
1. 数据库索引不合理：数据库索引
原创
2023-08-23 14:35:41
110阅读
定位执行慢的 SQL：慢查询日志1.开启慢查询日志参数 我们再来查看下慢查询日志是否开启，以及慢查询日志文件的位置：执行这个命令：show variables like '%slow_query_log%';通常情况下这个结果的执行结果如下：可以看到，这里的慢查询日志是关闭的。执行这个命令：set global slow_query_log='ON';你能看到这时慢查询分析已经开启，同时文件保存在
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2024-06-18 14:07:31
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简介慢查询是什么 慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息（例如：发生时间，耗时，命令的详细信息）记录下来。 慢查询能可以有效地帮助我们找到Redis可能存在的瓶颈。 如下图显示的redis中一条命令的生命周期，慢查询只统计步骤3。慢查询的两个配置参数预设阀值-slowlog-log-slower-than 它的单位是微秒（1秒=1000毫秒=
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2023-08-01 16:48:39
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可以尝试先建立嵌套子查询，将数据分成小规模化原来select s.school_id, s.school_name, sum( case
原创
2021-07-27 15:32:46
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可以尝试先建立嵌套子查询，将数据分成小规模化原来select s.school_id, s.school_name, sum( case when o.role = 'student' then 1 else 0 end ) as stu_numfrom t_school as s left join t_organization as o on s.school_id = o.school_id group by s.sch
原创
2022-02-13 09:39:13
440阅读
1.业务角度先确定业务逻辑，查看原本的sql是否跟自己的想法一致，如果不一致，考虑修改业务逻辑，尽可能的减少复杂程度2.技术角度1.减少IO，能批量的尽量批量处理2.索引，能走索引尽量走索引，查看执行计划（type，key）是否存在应该使用索引没有使用，比如on，where，order by，group by；使用了但是索引失效3.关联查询大数据量的情况下尽可能的减少关联查询4.架构设计，分库分表
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2023-07-17 20:20:11
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概述在做后台网站(平台/系统)业务开发时，经常遇到层级概念。比如我最近在全权负责（开发+测试+产品）的一款数据产品就有分类的层级概念，层级有3层；另外有数据集、图表、看板、组合看板、数据推送等功能点（概念），这些功能点名称都有层级的概念。举个例子：创建一个一级分类（最顶级）数据集。背景知识：数据集其实就是多段SQL，SQL里面可以有删表后建表的语句（drop then create table），
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2024-06-25 14:54:25
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虽然查询速度慢的原因很多，但是如果通过一定的优化，也可以使查询问题得到一定程度的解决。 查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。
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2024-04-23 18:53:34
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这是在外面的一篇关于linq优点的文章， 总结的很好，但是感觉还有优点没有总结出来。 以后我会在这里面在添加进来 ，并试着去总结一下 确定这几天在读一本LINQ方面的书《Essential LINQ》,在这里和大家分享下。由于对LINQ的深入总结需要大量的篇幅，因此在这里分成几个部分来讲。（*我看《Essential LINQ》是英文版的，有些名词不能翻译成正统的中文解释请给予谅解）
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## SQL Server 查询语句过慢分析原因
在日常的开发和数据库管理工作中，SQL 查询性能问题是一个常见的挑战。作为一名新手开发者，理解如何分析 SQL Server 查询语句的性能至关重要。本文将为您提供详细的分析流程及相关代码示例。
### 分析流程
以下是分析 SQL Server 查询语句执行速度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
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我们先来看一下SQL关联子查询的基本逻辑的定义 对于外部查询返回的每一行数据，内部查询都要执行一次。在关联子查询中是信息流是双向的。外部查询的每行数据传递一个值给子查询，然后子查询为每一行数据执行一次并返回它的记录。然后，外部查询根据返回的记录做出决策。是不是没看懂，下面详细解释SQL中关联子查询的逻辑。有一张员工表，它的主要信息为： 要解决的问题：检索工资大于同职位的平均工资的员工信息。一般我们
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2024-07-26 07:38:44
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PartⅠ 引言线上数据库的运维，往往避不开对语句执行时间的监控，实际业务运行中若出现明显、频繁的慢查询或慢写入，则我们需要格外地注意，及时定位问题出现的原因。这时候，如果数据库自身能够提供实例上语句执行时间的统计，做到可宏观(能够观察整体执行时间分布情况)、可微观(能够定位执行慢的语句)，自然能起到事半功倍的效用。早在MySQL 8.0以前的版本中，performance_schema表就已经有
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2023-07-31 21:34:35
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1. 记录原因：mysql关联查询速度很慢,是由于字段字符集规则不一致所导致1.1 在一次线上的服务中,发现有几个关联查询速度特别慢,试过了多种优化方案，最后把问题定格在 count() 这个函数,由于是分页查询,所以肯定会有count()来去查询记录数,但是每次执行这个count()都会卡住好几秒1.2 最终发现 被关联的两个表 字符集规则不一致,一个是utf8_general_ci,另一个是u
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2023-05-24 11:50:50
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