1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。 ●在
# 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
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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
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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
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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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作者丨jia-xin出处：“前段时间刚入职一家公司，就遇到了 MySQL 亿级大表优化这事！ 图片来自 Pexels 背景XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）XX 实例的慢查询数量最多（执行时间超过 1s 的 SQL 会被记录），XX 应用那方每天晚上在
1 概述PostgreSQL是一个功能非常强大的、源代码开放的客户/服务器关系型数据库管理系统（RDBMS）。支持丰富的数据类型（如JSON和JSONB类型，数组类型）和自定义类型。PostgreSQL内存页面的默认大小是8kB。2 PostgreSQL的层级结构 1.逻辑层次关系 Database Cluster（instance）--》Database
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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提出问题PostgreSQL数据库如何进行简单的性能分析和调优解决问题前言PostgreSQL的配置参数作为性能调优的一部分，起着重要的位置。有时候一个简单的配置参数就会影响应用的性能。因此有必要简单了解下其相关的配置参数。查询Linux服务器配置在进行性能调优之前，需要清楚知道服务器的配置信息，比如说 CPU，内存，服务器版本等信息。查询系统版本信息root@ubuntu160:~# lsb_r
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
1、快速填写查询参数查询参数在上面已经介绍过，在这里只说明 Postman 填写查询参数的地方，也就是Params。有时候，要填写的参数会比较多，且每个参数都是按照 key-value 形式进行填写，而这样填写起来，费时费力。那是否有更加省事的填写方式？作为绝大部分请求，都是可以通过浏览器或抓包工具来抓取到的。由此一来，我们就可以将浏览器或抓包工具所抓取到的请求参数直接拷贝进来，接下来，就将介绍如
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2024-03-18 09:09:49
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有时候我们常会遇到这样一种问题，系统中有太多的用例，环境变量和系统变量的值也太多，查找其中的某个值太不方便；或者有的值想要修改，但苦于修改的地方太多，修改起来太费劲。那么，针对这样的困扰，是否有办法解决呢 ？ 答案是有的 ，那就是快速查询与批量替换。接下来我们先来了解这个功能的入口和简单介绍。功能介绍：FIND:搜索输入框，在搜索框中输入你想要搜索的值，postman会自动到已打开的请求，集合，环
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2024-02-28 09:34:43
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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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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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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
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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
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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
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文中使用的Oracle版本为10g。这是之前在工作中遇到的慢查询排查记录，为了防杠先做个声明。“All Roads Lead to Rome”以下方法是本人处理思路以及在排除掉其他外部因素后，只针对数据库层面的排查内容。当然了肯定有更好的排查方式，这里只是提供一个方案而已。1. 若出现插入速度慢或者无法插入数据的情况下，先检查表空间SELECT UPPER(F.TABLESPACE_NAME) "
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2024-06-29 12:57:16
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PostgreSQL 数据查询优化一般都是从，语句的撰写方式，或者添加索引来进行优化。对于复杂的业务来说，是一个好办法，但对于简单的查询来说，优化起来就没有什么可以插手的方式了。从另一个思...
原创
2023-06-20 08:46:02
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