( emp_id number(2), name varchar(30), department_id number(4),
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4、
原创
2013-01-28 09:10:17
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Oracle 通过查系统表,查表与触发器关系
原创
2022-07-05 19:12:56
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# 解析MySQL大数据查询慢的原因及优化方法
在实际开发中，数据库查询是一个非常常见的操作，而且随着数据量的增加，一些查询可能会变得非常缓慢。特别是在处理大数据量时，MySQL查询可能会变得更加耗时。在本文中，我们将探讨MySQL大数据查询慢的原因，并提供一些优化方法来提高查询性能。
## 原因分析
### 数据量过大
当数据库中的数据量过大时，查询操作需要扫描大量的数据才能找到所需的结
原创
2024-05-21 03:34:06
90阅读
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
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2023-12-18 10:32:25
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对于低效的查询，我们发现通过以下两个步骤分析很有效： （1）确认应用程序是否在检索大量超过需要的数据。这通常意味着访问了太多的行，但有时候也可能是访问了太多的行 （2）确认MySQL服务器层是否在分析大量超过需要的数据行 优化查询的方法如下：（1）是否向数据库请求了不需要的数据 对于查询数据是，可能应用程序会查询了太多不需要的数据，这会造成两方面的缺点 ①会给My
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2024-07-31 17:45:06
31阅读
0011_mongodb千万级数据查询等待问题从师兄那里拿到一个数据库有上千万条数据，由于其存储格式有些不正规，于是发现正则查询一个里面不存在的数据需要大量时间于是通过阅读源代码注释发现可以通过设置超时指标和抛出异常的方式跳过这些不存在的数据，以节省时间效率# 查询relay是否在traceroute中
# 导入模块
import pymongo
# 连接数据库
client = pymongo
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2023-06-18 14:31:51
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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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MySQL查询性能慢的问题可能由多种因素导致，优化查询性能的策略有很多种。以下是一些常见的优化方法，帮助你排查并提升MySQL查询的速度：
1. 索引优化
创建索引：确保经常用于查询的字段（如 WHERE 条件中的字段、JOIN 子句中的字段等）有适当的索引。
避免过多索引：虽然索引能够提高查询效率，但过多的索引会影响插入、更新和删除操作的性能。因此，要根据查询频率来合理选择索引。
复合索引：对
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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最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。之前数据量小的时候，查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响，所以忽略了许多细节性的问题。 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓
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2023-08-01 19:54:08
2005阅读
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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select * from(
select
*
FROM OAS_CERTIFICATE_TASK t
WHERE
t.id not in(
select
TASK_ID
from
OAS_CERTIFICATE_TASK_RECO
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2024-04-22 00:46:58
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1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、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。 3、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：
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2024-02-19 19:03:31
83阅读
最近碰到了一个关于PostgreSQL查询慢的问题，表中数据共有40W，在做分页查询的时候，COUNT竟然花了20s，而且这个还是不稳定的，有时甚至能飙到40s，这个时间真的是让人不能接受。来张图大家感受一下，抓包看到请求的TTFB竟然有26s多，真让人害怕在没具体细看的时候，我第一反应是数据太多，limit查询太慢导致拖慢了整个请求，后来在Navicat中查询了一下，发现limit响应还是很快的
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2024-03-28 06:39:15
93阅读
5.1列出已创建的表的清单select * from all_tables ;select * from dba_tables ;select * from user_tables ;5.2 列出表的列select * from all_tab_columns a ;select * from dba_tab_columns a ;select * from user_tab_columns
原创
2021-05-31 15:15:12
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5.1列出已创建的表的清单select * from all_tables ;select * from dba_tables ;select * from user_tables ;5.2 列出表的列select * from all_tab_columns a ;select * from dba_tab_columns a ;select * from user_tab_columns
原创
2022-04-14 09:47:36
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3.1.1.10. 文本搜索类型KingbaseES提供两种数据类型，它们被设计用来支持全文搜索，全文搜索是一种在自然语言的文档集合中搜索以定位那些最匹配一个查询的文档的活动。tsvector类型表示一个为文本搜索优化的形式下的文档，tsquery类型表示一个文本查询。 全文搜索 提供了对于这种功能的详细解释，并且 文本搜索函数和操作符 总结了相关
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
好久没过来吹牛了，前段时间一直赶项目，没有时间来更新博客，项目也终于赶完了，接下来就要面临双十一这场惊心动魄的处女秀考验， 我们项目中会有一个wcf集群，而集群地址则放在mongodb中，所以mongodb的核心地位可想而知，如果mongodb挂掉，整个项目也就陷入 瘫痪，想让mongodb不宕机，最简单的方法就是要做双机热备，跟传统的关系型
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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