1. 市场规模 2014 年的 23.4 亿 元增长至 2018 年的 43.2 亿元,年复合增长率为 16.6%。 Application: - 结构分析 - 运动仿真 - 疲劳分析 - 热分析 - 噪声分析 - 电磁分析 应用场景: companies: Oversea: ANSYS、达索系统(
原创 2021-07-28 11:30:16
452阅读
需求数据如下:想得到如下报表:代码实现create table test(usercode varchar, id int, o values('aaa', 2, date '2...
原创 2022-07-12 11:49:37
82阅读
在计算机科学领域,Beta CAE Systems推出了最新版本的18.1版Linux操作系统,这是一项重大的进步和突破。Beta CAE Systems作为一个领先的CAE软件开发公司,致力于为用户提供高效、可靠的工程仿真解决方案,以满足不断增长的市场需求。 随着科技的不断发展和更新,Beta CAE Systems不断改进其产品以适应日益复杂的工程仿真需求。18.1版的Linux操作系统是B
原创 2024-04-18 11:16:15
175阅读
优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引优化效果:硬件本文我们就来谈谈 MySQL 中常用的 SQL 优化方法,利用好这些方法会让你的 MySQL 效率提高提升至少 3 倍。1、EXPLAIN做 MySQL 优化,我们要善用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划。•Type 列,连接类型。一个好的 SQL
转载 2023-06-27 22:57:24
72阅读
起因:有一个innoDB引擎的表Table,在一个大概3000次的foreach循环中执行 INSERT INTO Table(columnA, columnB) VALUES (valueA, valueB) 结果居然超出了60S的php执行限制(当然这个限制可以在php.ini中修改),让我很不解为何插入效率如此低下。 经过查找资料以及摸索,得到以下优化方法: 1、innoDB是mys
转载 2024-04-21 16:11:41
44阅读
1、对查询进行优化,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、避免在where子句对字段进行null值判断,否则会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。3、应尽量避免在where子句中使用!=或者<>操作符,否则引擎放弃索引使用全表扫描。4、应尽量避免在where子句中使用or来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描(可以考虑使用union
文章目录1. 索引优化:2.建立索索引为什么能够提升对应的查询性能!3.MySQL的性能优化:4.使用小表嵌套大表 在MySQL优化中,需要我们做的有哪些,索引优化,对应的sql优化1. 索引优化:给数据库添加对应的索引 给数据库添加索引的话,会导致对应的容量变大,数据增删改的效率减慢, 我们需要考虑对哪些字段设置对应的索引 几种常见的索引: 1.普通索引 1.唯一索引 3.联合索引:遵循最左匹
转载 2023-08-21 21:38:40
76阅读
数据库的优化是一项重要的技能,我们希望通过不同的优化方式来达到提高MySQL数据库性能的目的。博主在学习数据库期间基础的优化知识总结出来,仅供参考,欢迎讨论和指正。1优化查询1.1 索引对查询速度的影响索引可以快速定位表中的某条记录,使用索引可以提高数据库的查询速度,从而提高数据库的性能。注意以下几点:索引会使得插入速度变慢;如果查询语句中使用LIKE关键字,只有%放置在非首位索引才会被使用;如果
首先说明该条sql的功能是查询集合a不在集合b的数据。 not in的写法 select add_tb.RUID from (select distinct RUID from UserMsg where SubjectID =12 and CreateTime>'2009-8-14 15:30:00' and Creat
转载 2024-08-25 14:03:36
41阅读
对于需要排序的字段使用索引当查询结果需要order by的时候,可以在order by 的字段加上索引,因为索引已经排列好顺序了,所以可以更快的完成排序,而不需要每次对查询结果进行排序,耗费大量内存和时间。尽量使用union all 而不是union除非确实需要服务器消除重复的行,否则一定要使用union all,因此没有all关键字,mysql会在查询的时候给临时表加上distinct的关键字,
转载 2023-08-11 14:11:30
181阅读
日常入坑一直以为sql优化中in的效率一定比exists低,所以在一次接口中将原来的in改成了exists,自认为效率一定会比之前高,结果被狠狠打脸。b表的数据导入导致这个接口的查询极慢,需要5秒左右,这是不可想象的,赶忙拉sql分析,最终定位在exists上,尝试换成in,效率高了不是一点!!于是决定去网上再看看有关的资料。分析in和exists区别in:是把外表(a)和内表(b)做hash连接
转载 2023-08-26 01:28:27
120阅读
1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。2.子查询就更别用了,效率太差,执行子查询时,MYSQL需要创建临时表,查询完毕后再删除这些临时表,所以,子查询的速度会受到一定的影响,这里多了一个创建和销毁临时表的过程。3.如果是JOIN的话,它是走嵌套查询的。小
今天优化数据库性能做了一天,最终效果还是非常满意的,插入数据从开始不到2000rec/s,最后达到3300rec/s。中间过程测试代码出了些问题,有些细节上的参数效果都没体现出来,但是最终结果速度明显提升应该是两个方面起的作用。  首先,我安装了innodb_plugin_1.0.15来代替了buildin innodb版本,这个性能上的直接变化我到时没注意,我主要是为了plu
在我们一般的观点中,总是认为使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率,所以一般推荐使用exists来代替in。但实际情况是不是这个样子呢?我们用实际的例子来看一下,我们分别在两种不同的优化器模式下来看。create table test1 as select * from dba_objects ; create table test2 as select * from db
转载 2023-10-28 18:16:09
52阅读
自己动手丰衣足食自己创建一个表,然后塞n多数据,分表将查询的字段无索引和创建唯一索引,创建普通索引都对比一下。可以得到一些亲身的经验。分三中情况进行测试,分别是: 第一种情况:in和or所在列为主键的情形。 第二种情况:in和or所在列创建有索引的情形。 第二种情况:in和or所在列没有索引的情形。 每种情况又采用不同的in和or的数量进行测试。由于测试语句的数据量有4种情况,我这里就称为A组、B
转自:MySQL的in和or的效率问题浅析一、背景今天有个朋友问题“MySQL的In语句和or哪个效率更高一些?”对于这个问题大多数人可能都是通过百度直接拿答案,然后就没然后了。本文将对此问题简要进行分析。二、分析接下来我们要干啥??我们应该去百度对吧?!别急,我们的套路是想想有哪些可以查询和解决这个问题的途径。2.1 自己动手丰衣足食自己创建一个表,然后塞n多数据,分表将查询的字段无索引和创建唯
转载 2023-06-25 22:57:38
90阅读
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。1. 为查询缓存
MySQL查看SQL语句执行效率背景: 最近项目架构升级,数据由 db2和sqlserver修改为mysql,很多老的sql语句要修改,部分sql语句效率过慢,要优化。Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看 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。Explain语法:
转载 2023-08-31 20:19:29
60阅读
一、or 的性能不如 in  【参考】mysql in与or效率比较二、MySQL数据库开发的三十六条军规  【参考】写在前面的话:总是在灾难发生后,才想起容灾的重要性;总是在吃过亏后,才记得曾经有人提醒过。(一)核心军规(1)不在数据库做运算   cpu计算务必移至业务层;(2)控制单表数据量   int型不超过1000w,含char则不超过500w;&n
OR、in和union all 查询效率到底哪个快。网上很多的声音都是说union all 快于 or、in,因为or、in会导致全表扫描,他们给出了很多的实例。但真的union all真的快于or、in?本文就是采用实际的实例来探讨到底是它们之间的效率。1:创建表,插入数据、数据量为1千万【要不效果不明显】。drop table if EXISTS BT; create table BT( ID
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5