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
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2024-04-21 16:11:41
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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
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2023-07-04 18:21:16
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# 提升 MySQL 中 GROUP BY 的性能
对于初学者来说，理解如何优化 SQL 查询，特别是如何提升 `GROUP BY` 的性能，是一项重要的技能。本文将带你了解如何在 MySQL 中提升 `GROUP BY` 操作的效率，并给出清晰的步骤、代码示例以及性能提升的可视化图表。
## 优化流程
下面是提升 `GROUP BY` 效率的基本流程：
| 步骤 |
# 优化mysql group by 的效率方案
## 1. 背景介绍
在使用MySQL数据库时，经常会遇到需要使用`GROUP BY`语句对数据进行分组的情况。然而，当数据量较大时，`GROUP BY`可能会导致查询效率下降，影响系统性能。因此，我们需要找到一种有效的方法来优化`GROUP BY`语句的效率。
## 2. 问题分析
在MySQL中，`GROUP BY`语句可以用于对查询结
原创
2024-02-26 07:34:09
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# MySQL GROUP BY HAVING效率低的解决方法
## 引言
MySQL是广泛使用的关系型数据库管理系统，它提供了强大的查询功能，其中GROUP BY和HAVING子句用于对数据进行分组和过滤。然而，在某些情况下，使用GROUP BY HAVING可能导致查询效率低下。本文将介绍如何解决这个问题，并提供一些优化的方法。
## 整体流程
下面是解决MySQL GROUP BY HA
原创
2024-01-24 12:43:28
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优化手段基本上分成四个手段，数据库表结构优化，SQL语句优化，数据库参数配置的优化，硬件和系统级别的优化。其中最后一个是要花钱的，这里先不讨论。数据库表结构和设计的优化常见的数据库表一级的优化有如下一些方法：1) 分库分表，读写分离的操作，对于数据量要有基本的预期，一般的单表超过千万记录就需要考虑分库分表的方案。分库分表常用的框架有Sharding Sphere和MyCat，其中Sharding
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2024-07-21 20:58:24
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1. 性能优化简介什么是性能？性能即响应时间。即我们解决问题的速度。那么我们要优化性能，则是要减少这个时间，即先找到时间都花在了什么地方。误区：认为优化是降低服务器CPU或内存。资源是拿来利用的，如果资源能够换来更快地查询，那么也是我们优化的一部分。性能的倒数是吞吐量。当我们的性能上去了，自然每秒处理的数量就上去了，即吞吐量只是性能优化的副产品。2. 影响MySQL性能的方面服务器硬件服务器系统存
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2023-07-04 18:44:59
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索引与慢查询优化知识回顾:数据都是存在硬盘上的，那查询数据不可避免的需要进行IO操作索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。primary keyunique keyindex key注意foreign key不是用来加速查询用的，不在我们研究范围之内,上面三种key前两种除了有加速查询的效果之外还有额外的约束条件(primary key:非空且唯一，unique
# 优化 MySQL 中的 GROUP BY 语句执行效率
在开发过程中，常常会遇到性能问题，其中 MySQL 数据库的查询效率往往是开发者必须关注的关键因素之一。本篇文章将详细讲解如何优化 MySQL 中的 `GROUP BY` 语句的执行效率，帮助初学者理解并实践这个过程。
## 整体流程展示
首先，我们将整个优化流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 任务描述
# MySQL Group By 多个字段的效率优化指南
在开发过程中，将数据进行统计处理是很常见的需求，尤其是在使用 MySQL 数据库时。正确使用 `GROUP BY` 语句，可以高效地对数据进行聚合操作。在本篇文章中，我会教你如何实现 MySQL 中 `GROUP BY` 多个字段的高效查询。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现 `GROUP BY` 多个字段，并优化其执行效率：
# Mysql按日期group by的效率分析
在使用Mysql数据库进行数据查询时，经常需要按日期对数据进行分组统计。虽然Mysql提供了`GROUP BY`和`DATE_FORMAT`等函数来实现按日期分组的操作，但在处理大量数据时，效率往往会成为一个问题。本文将探讨在Mysql中按日期进行`GROUP BY`操作的效率，并提供一些优化方案。
## 1. Mysql按日期group by的
原创
2024-06-25 06:15:15
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# 如何实现 MySQL 中的 “先 Group By 再 Join” 的高效查询
在数据库操作中，有效地利用 `GROUP BY` 和 `JOIN` 是提高查询效率的关键技术之一。本文将教你如何在 MySQL 中首先对数据进行分组（`GROUP BY`），然后再进行连接（`JOIN`），以提高查询性能。
## 整体流程
在我们学习之前，建设一个流程图可以帮助你更好地理解整个步骤。以下是实现
# MySQL视图使用GROUP BY效率低的解析
在数据库管理中，视图（View）是一种虚拟表，通过对一组数据库查询结果进行命名，用户可以像操作普通表一样操作视图。视图在简化复杂查询和增强数据安全性方面发挥了重要作用，但在一些情况下，使用视图配合GROUP BY操作的效率较低。本文将深入分析这一问题，并通过相关代码示例和图示来进一步说明。
## 什么是视图？
视图实际上是一个存储的查询，它
在分布式系统中经常会使用到生成全局唯一不重复ID的情况一、 常见实现方式：1、通过DB做全局自增操作优点：简单、高效 缺点：大并发、分布式情况下性能比较低2、获取当前时间纳秒或毫秒数这种方式需要考虑的是在分布式集群中如果保证唯一性。3、类似UUID的生成方式生成的串比较大二、基于Snowflake算法优化实现64位自增ID算法其中解决时间回拨问题的优化方案如下：如果发现当前时间少于上次生成id的时
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2023-07-04 18:21:08
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# 教你如何实现“group by mongodb 效率”
## 流程
首先，让我们看一下整个“group by”操作在MongoDB中的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接数据库 |
| 2 | 选择集合 |
| 3 | 执行"group by"操作 |
| 4 | 获取结果集 |
## 操作步骤
### 步骤一：连接数据库
```markdow
原创
2024-07-13 06:51:12
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一、主要问题系统中有一张温控终端状态的表tcState，记录了所有温控终端的温控状态，大约有1600万条数据。需求就是通过列表的形式展示出所有温控终端最新的温控终端状态，查询条件有公司id、终端分组id、温控终端id、状态读取时间。基本的查询逻辑就是根据查询条件、索引筛选数据，对数据根据温控终端进行分组、按照最新时间排序。但是第一版做出来，发现查询速度很慢，一次查询用了7/8秒钟，完全无法接受，于
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2023-07-12 10:46:50
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在 MySQL 中，GROUP BY 关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组。使用 GROUP BY 关键字的语法格式如下：GROUP BY <字段名>其中，“字段名”表示需要分组的字段名称，多个字段时用逗号隔开。GROUP BY单独使用单独使用 GROUP BY 关键字时，查询结果会只显示每个分组的第一条记录。 例 1 下面根据 tb_students_info 表中的 s
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2023-07-04 14:39:30
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# MySQL中的DISTINCT与GROUP BY：哪个效率更高？
在优化数据库查询时，理解不同SQL语句的性能尤为重要。在MySQL中，`DISTINCT`和`GROUP BY`都是用来去除重复数据的常用工具。但是，它们的实现方式和性能差异可能让很多开发者感到困惑。本文旨在通过分析这两个语句的特点来帮助大家更好地理解它们的优缺点。
## DISTINCT与GROUP BY的基本用法
在S
原创
2024-09-13 03:36:00
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针对同一个集合，用 stream 操作两次得到两个不同条件筛选出来的集合和map，和一次for循环就搞定搞定的效率对比。虽然stream写起来链式操作很舒服，但效率在不同数据量下的体现效果是不一样的，以下为我的测试代码：@Test
public void testStreamAndFor() {
List studentList = new ArrayList<>();
// 初始数据
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2024-07-27 09:15:58
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MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据，如：平均值、求和等操作。使用aggregate()方法group-聚合函数group常常用于统计(返回结果集不能超过16M，处理数据不能超过10000条)db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)表达式描述实例$sum总数db.COLLECTION_NAME.aggregate([{
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2023-12-14 10:06:22
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