Oracle数据库：刚做一张5000万条数据的数据抽取，当前表同时还在继续insert操作，每分钟几百条数据。该表按照时间，以月份为单位做的表分区，没有任何索引，当前共有14个字段，平均每个字段30个字节。当前表分区从201101到201512每月一个分区测试服务器：xeno 5650，32核cpu，win2003操作系统，物理内存16G；测试工具plsql1.最开始的查询：string.Form
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2013-08-29 18:42:00
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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一、查询语句书写要点：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： select id from t where
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： ...
原创
2023-05-06 15:53:03
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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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 xuehi.com 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：
sele
准备工作一般分页查询使用子查询优化使用 id 限定优化使用临时表优化关于数据表的 id 说明当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。准备工作为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。表名：order_history
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2023-08-20 14:48:49
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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。
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2023-07-13 06:53:32
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前一节使用 AND 和 OR 等连接符来对数据的搜索进行筛选，那些是在条件明确的情况下，比如 id 值的范围，大小等等。 那么在我们知道的条件有限，只包含一部分，比如说 我要搜索 某个字段中包含 ‘Python’ 字符串的数据，但是我忘了 这个单词怎么拼写，或者忘了数据库中存储的 ‘P’ 是大写还是小写，只记得有 ‘ython’，怎么办呢？那么这就可以用到我们这一节要介绍的 使用 LIKE 进行模
# 大数据量查询 Java
在当今信息爆炸的时代，大数据量查询已经成为了许多软件应用的重要组成部分。在Java编程中，处理大数据量查询是一项具有挑战性的任务，因为它需要高效地处理海量数据，并且能够快速地找到所需的信息。本文将介绍如何在Java中处理大数据量查询，并且提供代码示例以帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是大数据量查询？
大数据量查询是指在庞大的数据集中快速地找到所需信息的过程
由于现在 ORM 框架的成熟运用，很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱，ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DBJDBC（JavaDataBase Connectivity）是 Java 数据库连接, 说的直白点就是使用 Java 语言操作数据库由 SUN 公司提供出一套访问数据库的规范 API， 并提供相对应的连接数据库协议标准， 然后 各厂商根据规范提供一套访问自家数据库的 AP
这个就是做个练习.想看下JDBC的最大优化度.我的要求就是插入到数据库里大量的数据 比如10W 或者 100W 而且要求内存稳定.首先说下我的代码:我的数据库MySQL CREATE TABLE `users` (
`id` int(11) NOT NULL auto_increment,
`firstname` varchar(50) NOT NULL,
`lastnam
1分页1浅分页 from + size"浅"分页可以理解为简单意义上的分页。它的原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。其中，from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的数目。实现原理因为es是基于分片的，假设有5个分片，from=100，size=10.则会根据排序规则从5个分片中各取回100条数据，然后汇总成500
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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2023-07-13 16:40:08
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1.首先排除代码影响，数据量小正常运行，1k条数据以上接收不到数据；2.考虑是tomcat影响<Connector port="9001" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
connectionTimeout="20000"
URIEncoding="UTF
前言在我们的项目正式上线时，经常会遇到因为用户访问人数太多、并发量太高或者用户恶意访问导致服务器崩溃的问题，今天在这里和大家一起讨论在实际项目中如何在多个层面上对我们的应用进行优化，并防止用户恶意访问。数据库层优化1.我们可以对数据库配置文件进行优化，比如修改数据库最大连接数、数据库连接超时时间、是否开启查询缓存等，一般根据项目实际需求来配置。2.我们还可以对数据库表结构进行优化，比如对不同的表选
一、数据库结构的设计表的设计具体注意的问题：1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的(电话号码)，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。3、对于不可变字符类型ch
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2023-08-04 15:00:01
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# MySQL查询大数据量
在处理大数据集时，MySQL是一种非常常用的数据库管理系统，它可以高效地处理大量数据并提供丰富的查询功能。本文将介绍如何使用MySQL进行大数据量查询，并提供一些示例代码供参考。
## 1. 索引优化
在查询大数据集时，索引是提高查询效率的关键。MySQL提供了多种类型的索引，包括B树索引、哈希索引和全文索引。对于大数据量查询，通常采用B树索引。
创建索引示例：
原创
2023-08-01 06:02:42
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由于项目需要，需要向数据库中导入6000万条数据。现有的资源是txt文本（数据用“，”分开的）。 方案一：转换成insert语
Querying Large Quantities of Data 越快剔除不需要的数据，查询的后续阶段必须处理的数据量就越少，自然查询的效率就越高，这听起来显而易见。集合操作符（set operator）是这一原理的绝佳应用，其中的union使用最为广泛，我们经常看到通过union操作将几个表“粘”在一起。中等复杂程度的union语句较为常见，大多数被连接的表都会同时出现在u
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2009-04-08 18:18:00
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