一. 优化oracle中的sql语句，提高运行效率1. 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效) ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名, FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理, 在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。 如: 表T_USER
SQL 优化是一个复杂的问题，不同版本和种类的数据库、不同数据级的数据需要选择不同的优化策略。说明：我这里简单总结一下 SQL 优化，很多的大佬写过这方面的细节和用法，甚至还有相关的案例。我只是作为一个阶段性的总结，肯定是不全面的。如有错误和不当之处，欢迎批评指正，不胜感激。从日常开发写 SQL 的角度看，需要遵循一些规则，但是这些规则只能解决部分问题。因为随着开发和数据量的增长，SQL 还是会变
在PostgreSQL中为4亿条数据快速添加外键时，需综合考虑性能优化策略。以下是具体的步骤和优化建议：1. 使用 NOT VALID 选项延迟约束验证直接添加外键时，PostgreSQL会逐行验证现有数据是否符合外键约束，导致耗时极长。通过 NOT VALID 选项可跳过现有数据的验证，仅对新插入数据生效，从而大幅缩短操作时间。ALTER TABLE 子表名
ADD CONSTRAINT 外键
感谢visualcatsharp，学习中某个库中有一个论坛主帖表，每天增加数千的数据，现在整个表的数据量已经是百万级。由于论坛不断升级，增加了N个字段，为了实现良好的扩展性，将某些字段移到了一个子表中，而子表中的某个字段又是外键关联另一个表。没有添加任何非聚集索引。 当使用top查询N条数据的时候，就算三个表之间进行关联查询，由于服务器性能出众和S
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2023-10-18 20:45:59
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1.什么是表膨胀
表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间，在有效数据量并未发生大的变化的情况下，不断增大。久而久之，关系文件被大量空洞填满，浪费了大量的磁盘空间。甚至某些特殊场景下。一个表中只有一条简单的数据，但是表对应的物理文件可能已经达到M级甚至G级。2.表膨胀危害
·空间持续上涨，到达某一个点后，需要执行一个高额代价的vacuum full(或者custer等可以重组表的命令)，但vac
原创
2023-11-17 13:33:41
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# Spark大表Join优化科技探秘
在大数据处理中，Spark是一个广泛使用的分布式计算框架，能够高效处理各类数据操作。一项常见的操作是对大表进行连接（Join），但在处理大规模数据时，Join操作往往是性能瓶颈。本文将介绍一些优化策略，并提供代码示例和图示，帮助你更好地理解怎样在Spark中进行有效的Join操作。
## Join进阶
在Spark中，最常用的Join类型有三种：内连接
原创
2024-10-22 06:49:13
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Mysql对于大表的优化有很多方法和方案，所以要清楚的知道目前Mysql的版本、性能、问题与瓶颈。再认真分析目前的问题或未来可能遇到的问题，制定优化的目标，确定优化方法与方案。根据大牛的经验，进行了简单的总结，如下：第一优化你的sql和索引 这一步优化可解燃眉之急，高效、成本低、回报高，特别是对查询业务。需要精通SQL与索引的相关知识。第二加缓存
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2023-08-14 13:01:53
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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：一. 单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：(1)字段尽量使用TINYINT、SMA
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2023-06-18 15:52:10
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大表如何优化？当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内； 读/写分离 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；垂直分区 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如，用户表
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2024-01-21 09:39:16
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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 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 wh
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2023-12-22 20:57:16
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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&
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2024-07-22 18:48:09
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优化大表通常涉及到一些策略和工具，以下是一些常见的优化方法：索引优化：在数据库中，索引可以大大提高查询速度。根据查询的需求，为经常使用的字段创建索引。但是，过多的索引也会影响插入和删除的速度，所以需要适当使用。分区：通过将表分成多个分区，可以减少磁盘的I/O操作次数，从而提高查询速度。这需要在创建表时就设置分区，或者使用工具（如Hive或Greenplum的MPP系统）在运行时动态创建分区。查询优
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一
原创
2022-11-08 18:53:33
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mysql大表优化三丰soft张三丰当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段•尽量
原创
2021-01-25 11:22:28
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当MySQL单表记录数过大时，数据库的增删改查性能会明显下降，常见的优化方法如下： （1）限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如我们当用户在查询订单历史的时候，可以控制在一个月范围内。 （2）读写分离 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读。 （3）垂直分区 根据数据 ...
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2021-07-18 00:09:00
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# Spark大表Join大表优化方法
在大数据处理领域，Apache Spark 被广泛使用，特别是在处理大规模数据集时，Spark 提供了强大的功能来进行复杂的查询和数据分析。然而，当涉及到大表之间的连接（Join）操作时，性能和资源消耗往往会成为主要问题。本文将探讨几种优化 Spark 大表 Join 操作的方法，并通过代码示例进行说明。
## 什么是大表的Join
在数据处理的上下文
# Hive大表Join大表优化方案
在处理大表之间的Join操作时，Hive开发者常常会面临性能问题。为了提高查询效率，我们需要采取一系列的优化措施。本文将为刚入行的小白开发者提供一份详细的优化方案，流程如下。
## 优化流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------
Spark SQL是Apache Spark提供的一种处理结构化数据的模块，它允许开发人员使用SQL语句和DataFrame API来查询和分析数据。在处理大表join大表优化时，我们可以采用以下步骤：
## 流程图
```mermaid
graph TD
A(读取大表1) --> B(读取大表2)
B --> C(进行join操作)
C --> D(执行聚合操作)
D --> E(返回结果)
原创
2023-12-27 03:42:46
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前言 大家好，我是捡田螺的小男孩。日常开发中，我们经常会使用到group by。亲爱的小伙伴，你是否知道group by的工作原理呢？group by和having有什么区别呢？group by的优化思路是怎样的呢？使用group by有哪些需要注意的问题呢？本文将跟大家一起来学习，攻克group by~使用group by的简单例子group by 工作原理group by + where 和
[root@localhost ~]# cat /root/delete_big_table.sh #!/bin/bash #$1对应表名，$2对应主键列，$3对
原创
2023-07-09 08:12:44
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