一、问题背景现网出现慢查询，在500万数量级的情况下，单表查询速度在30多秒，需要对sql进行优化，sql如下： 我在测试环境构造了500万条数据，模拟了这个慢查询。简单来说，就是查询一定条件下，都有哪些用户的。很简单的sql，可以看到，查询耗时为37秒。说一下app_account字段的分布情况，随机生成了5000个不同的随机数，然后分布到了这500万条数据里，平均来说
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2024-10-19 07:48:43
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1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
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2023-12-10 12:18:52
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## Python读取SQLite数据库的速度优化
### 概述
在开发过程中，我们经常需要从数据库中读取数据。如果数据量较大，读取速度可能成为一个性能瓶颈。本文将介绍如何优化Python读取SQLite数据库的速度。
### 流程图
下面是读取SQLite数据库的速度优化的流程图。
```mermaid
flowchart TD
A[连接数据库] --> B[创建游标]
B
原创
2023-09-05 09:04:12
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在基于链接的数据库访问模式下，查询类操作通常是执行select命令，产生的查询结果可以通过SqlDataReader类依次读取。 SqlDataReader类是ADO.NET提供的用于读取SQL Server数据库记录的只读向前数据记录读取器。 开始时，SqlDataReader指向第一条记录之前，不能直接，通过SqlDataReader,Read()方法可以读取下一条记录，重复指令，直到全部记录
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2024-09-03 20:48:25
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SQL Server本身就是个很大的题目。这里不会涉及到SQL Server数据库访问的方方面面，而是重点关注于可能获得最大性能提升的领域。查明瓶颈缺少索引和昂贵查询可以通过减少查询执行的读操作极大地提高查询性能。执行的读操作越多，对磁盘、CPU和内存的压力就可能越大。第二，进行读操作的查询可能阻塞其它进行更新的查询。如果更新查询在持有锁时必须进行等待，它可能会延迟一系列其它查询。最后，除非整个数
1. 正文--redis [重点]1.什么是NOSQL
2.NOSQL和RDBMS的区别
3.NOSQL的产品
4.介绍Redis
5.安装Redis
6.redis支持的数据类型2. 什么是NOSQLNOSQL(not only sql) 不仅是sql,它是所有非关系数据库的一种统称。3. NOSQL和RDBMS的区别RDBMS --关系型数据库高度组织化结构化数据。 --表结构 列 列..
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2024-09-23 18:22:05
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这几天在一个项目，合同管理系统(是对老系统的升级和改造，老系统是VS2008做的)，由于数据库的表是项目组根据老系统的数据库建的，所以在查询的适合我就需要自己创建视图来完成多表的查询，起初我是读取项目组成员建好的视图，里面有7张表，其中还包含视图，由于视图中join视图是不支持索引的，所以在查询第一页的时候(每一页20条数据，总共数据量是10W条左右)，耗时800毫秒,但是 当row
注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的 查询时不要返回不需要的行、列 在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁
调优第一步，开启 MySQL 慢查询日志，找出慢查询 SQL：// 开启慢查询日志
set global slow_query_log = ON;
// 设置慢查询超时时间(单位秒)
set global long_query_time = 'xxx';
// 设置慢查询日志名称，默认名称：hostname-slow.log
set global log-slow-queries = 'xxx';
# 使用 Python 和 SQLite 进行分组查询
SQLite 是一个轻量级的关系型数据库，非常适合小型应用程序和嵌入式系统。Python 提供了对 SQLite 的全面支持，使得数据库操作变得简单而直观。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 和 SQLite 进行数据分组查询，并提供相关的代码示例。我们还将展示甘特图和状态图，以帮助理解这个过程。
## 概述
在进行数据分析时，
原创
2024-08-27 04:41:14
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1.建分区表的话, 要看你有几个磁盘.
如果只有一个磁盘的, 分区来分区去, 最后数据还是在 一个磁盘上面,
如果你有多个磁盘的.
那么可以根据那个 自增 ID , 设置一个 计算列
比如你有5个 磁盘， 那么 那个计算列 是 自增 ID % 5
那么 当 计算列的数值 = 1 ， 数据被存储到 磁盘1上面
那么 当 计算列的数值 = 2 ， 数据被存储到 磁盘2上面
那么 当 计
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2024-04-17 12:06:16
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翻译自https://mode.com/sql-tutorial/sql-performance-tuning查询时间背后的理论 数据库也是一个运行在计算机上的软件，像所有的软件一样，运行速度囿于相同的“天花板”——它的硬件所能处理的最大信息量也就是它所能处理的最大信息量。使一个查询运行更快的方法就是减少软件（也即硬件）所必须处理的计算的数量。要减少必须的计算量你需要理解SQL是怎样进行
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2024-03-25 16:48:48
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盘点MySQL、SqlServer、Oracle 三种数据库优缺点MySQLSqlServerOracle一、MySQL 优 点体积小、速度快、总体拥有成本低，开源；支持多种操作系统；是开源数据库，提供的接口支持多种语言连接操作 ；MySQL的核心程序采用完全的多线程编程。线程是轻量级的进程，它可以灵活地为用户提供服务，而不过多的系统资源。用多线程和C语言实现的mysql能很容易充分利用
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2023-07-05 19:47:49
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# Python SQLite 更新或插入的速度
在数据处理时，我们常常需要将数据更新或插入到数据库中。通过 SQLite，我们可以相对简单地完成这一操作。在这篇文章中，我将引导你实现 Python 中的 SQLite 更新（UPDATE）和插入（INSERT）操作，并对它们的速度进行比较。
## 过程概述
在开始之前，我们先来了解一下整个流程。以下是实现更新与插入操作的步骤：
| 步骤
原创
2024-09-01 04:12:53
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【MySQL】数据库原理复习——SQL语言对基本的SQL语句编写的练习题，其中的题目的答案可能会有多种书写方式。1、题目11.1 关系模式学生student：SNO：学号，SNAME：姓名，AGE：年龄 SEX：性别SNOSNAMEAGESEX1李强23男2刘丽22女5张友22男 课程course：CNO：课程代码，CNAME
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2024-06-07 05:22:21
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一直以来，我发现保存过程，是我们开发软件最花时间的部分，且经常出错，检查代码需花很多时间。例如这种界面，我们一般是先判断哪些值不能为空，然后拷贝到..\test.dbf，pack后，再获取每个值的变量，再写SQL插入语句，返回成功后，我们处理好界面。其实基本每个界面都做着同样的事情。代码也很长，（我计算了下，这样的界面，代码最少要80行）。但每次修改或者增加字段的时候，就需要动很多地方，特别是，当
group by 用法解析
group by语法可以根据给定数据列的每个成员对查询结果进行分组统计，最终得到一个分组汇总表。
SELECT子句中的列名必须为分组列或列函数。列函数对于GROUP BY子句定义的每个组各返回一个结果。
某个员工信息表结构和数据如下：
id name dept salary edlevel hiredate
1 张三 开发部 2000 3 2009-10-11
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2024-03-06 11:41:15
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1. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。在这种情况下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。这样一样，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。 &nb
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2024-03-19 12:24:57
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PreparedStatement与Statement
相同点：创建对象，通过此对象调用executeQuery方法执行sql语句
不同点
语句格式不同：PrepareStatement把SQL中的参数、变量剥离出来，看似代码行数增加，实则提高了代码的可阅读性
&nb
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2024-10-17 21:54:44
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Redis特色Redis REmote Dlctionary Server 远程字典服务器1.独特的键值对模型key-value 键值对类型与其他NoSQL数据库对比Memcached:键值对数据，键和值只能字符串，没有持久化功能 mangoDB：JSON组成的文档Redis支持的数据类型2.内存存储，数据极快3.丰富的附加功能持久化功能 发布与订阅功能：微信公众号类型 过期键功能：某条数据存储时
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2024-10-16 10:01:25
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