许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。 分析问题许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序
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) 8、sp_l
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2023-08-13 10:51:25
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虽然查询速度慢的原因很多，但是如果通过一定的优化，也可以使查询问题得到一定程度的解决。 查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 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。
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2024-04-23 18:53:34
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查询速度慢的原因很多，常见如下几种：
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
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2023-12-24 08:08:21
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查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 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) 8、sp_lock,sp_who,活动的
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精选
2015-12-06 11:48:08
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# MySQL与SQL Server的性能比较
在数据库管理系统中，MySQL与SQL Server是两个广泛使用的选项。它们各自具有独特的优势和特性，适应不同场景下的数据需求。在选择数据库时，其中一个重要的考量因素就是性能。本文将探讨MySQL与SQL Server在性能方面的比较，并提供一些简单的代码示例。
## 1. 数据库架构对比
MySQL通常被认为是一个轻量级的开源数据库，其架构
原创
2024-10-21 04:55:48
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SQL查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 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&nbs
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2023-10-12 07:52:25
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目录一、影响数据库查询速度的因素二、风险分析三、网卡流量 四、磁盘IO 五、服务器硬件六、数据库性能优化顺序 一、影响数据库查询速度的因素二、风险分析QPS(Queries Per Second)：每秒查询率，是指一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。TPS(TransactionsPerSecond)：事务数
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2023-11-14 10:07:47
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系统中要求对HIS数据进行效益统计，因为HIS数据是需要第三方提供接口导入的，不清楚数据量大小，所以视图以业务为主未对其做性能优化（当时编写试图时就是几条简单的测试数据）如今在项目接口实施完成后查看视图执行效率，发现执行了很久很久，具体执行时间忘记了，书写不规范，性能两行泪（HIS系统就提供了近三千万条数据）发现不仅仅浪费了大量时间，还占用了大量内存空间我首先就是想到了建索引，速度上快了些&nbs
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2023-08-10 16:39:12
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前两篇文章我总结了一些SQL数据库索引的问题，这篇主要来分析下索引的优缼点，以及如何正确使用索引。索引的优点：这个显而易见，正确的索引会大大提高数据查询，对结果进行排序、分组的操作效率。索引的缺点:优点显而易见，同样缺点也是显而易见: 1：创建索引需要额外的磁盘空间，索引最大一般为表大小的1.2倍左右。2：在表数据修改时，例如增加，删除，更新，都需要维护索引表，这是需要系统开销的。3：不合理的索引
1.背景：navicat连接数据库进行sql查询，每隔一段时间发现查询会变得很慢2.原因：Mysql服务器端会定时清理长时间不活跃空闲的数据库连接，进行优化3.解决方案：Navicat -右键想设置的数据库- 编辑连接 - 高级 - 勾选保持连接间隔 - 输入框设置30(建议30-240之间，不要超过240)，单位为秒，问题解决
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2023-06-18 20:08:31
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SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：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)8、sp_lock,sp_who，活动的
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2023-08-31 19:51:24
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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) 8、sp_
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2023-10-22 09:41:33
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DDL语句初始化数据库CREATE TABLE DEPT (
DEPTNO INT,
DNAME VARCHAR(14),
LOC VARCHAR(13),
CONSTRAINT PK_DEPT PRIMARY KEY (DEPTNO)
)
CREATE TABLE BONUS (
ENAME VARCHAR(10),
JOB VARCHAR(9),
SAL INT,
COMM
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2024-07-30 20:45:40
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SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种： 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，
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2023-06-13 14:20:47
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# Hive 查询速度查询
## 引言
Apache Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础设施，它提供了一种分布式的数据查询和分析的方式。Hive 使用类 SQL 查询语言 HiveQL 来查询和分析存储在 Hadoop HDFS 上的大规模数据。
在大数据处理中，查询速度是一个关键的性能指标。本文将介绍一些优化 Hive 查询速度的方法，并通过代码示例来演示这些方法。
##
原创
2023-11-10 14:33:12
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# Redis Hash查询速度与String查询速度
## 简介
Redis是一个高性能的键值存储系统，支持多种数据结构。其中，Hash和String是两个常用的数据结构，用于存储和查询数据。本文将介绍Redis中Hash和String的查询速度，并通过代码示例来演示它们的用法和性能差异。
## Redis Hash
Redis Hash是一个键值对的集合，其中每个键都与一个值相关联。H
原创
2023-09-02 14:57:32
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MySQL有时候简单语句查询慢的问题分析MySQL有时候简单语句查询慢的问题分析为何有些查询一条记录的语句也很慢借用丁奇老师的建表语句mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
delimiter ;;
create
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2023-11-19 16:19:14
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SqlServer 的三种分页查询语句 先说好吧，查询的数据排序，有两个地方（1、分页前的排序。2、查询到当前页数据后的排序）第一种、 1、 先查询当前页码之前的所有数据id select top ((当前页数-1)*每页数据条数) id from 表名 2、再查询所有数据的前几条，但是id不在之前查出来的数据中 select top 每页数据条数 * from 表名 where
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2023-09-18 10:07:26
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mongodb的监控与性能优化: mongostat详解mongostat是mongdb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。 它的输出有以下几列：inserts/s 每秒插入次数 query/s 每秒查询次数 update/s 每
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2023-08-03 20:54:31
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