随着公司业务的发展,数据量增长迅速,在解决Scale Out的同时,还要考虑到主从的复制延迟问题,尽量降到1s以内满足线上业务,如果不调整,SQL Server默认的配置可能平均要3s左右。生产的复制架构采用的是推送方式进行事务复制,发布服务器下面有4个从节点,两两指向同一虚拟IP,构成负载均衡,服务于不同的线上业务。对于4个节点,发布库和分法库的压力都很大,订阅库每秒I/O能达到5
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如: select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID &
<script type="text/javascript"> </script><script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 有时,为了让应用程序运行得更快,所做的全部工作就是
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一 死元祖过多 提起pg数据库,由于他的构造,就不得不说他的元祖。1.1 什么是元祖? 在Postgresql做delete操作时,数据集(也叫做元组 (tuples))是没有立即从数据文件中移除的,仅仅是通过在行头部设置xmax做一个删除标记。update操作也是一样的,在postgresql中可以看作是先delete再insert;这是Postgresql MVCC的基本思想之一,因为它允许在
转载 2024-10-27 10:26:24
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前言在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多 SQL 语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。SQL 优化一般步骤通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句explain 分析SQL的执行计划需要重点关注 type、rows、filtered、extra。type 由上至下,效率
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插入记录时,影响插入速度的主要是索引、唯一性校验、一次插入记录条数等。根据这些情况,可以分别进行优化,本节将介绍优化插入记录速度的几种方法。Mysql在V5.1之前默认存储引擎是MyISAM;在此之后默认存储引擎是InnoDB查看默认存储引擎show variables like '%engine%';一.对于MyISAM引擎表常见的优化方法如下:     1.禁用索
转载 2024-02-22 01:59:58
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背景: 我们对数据库操作时常常有这种需求:如果不存在该记录则新增,存在则更新! 传统的思路:先select判断是否存在,再选择insert或者update,这样的话步骤较多。 为了解决这种需求,mysql提供了两种常用的关键字方法:replace into 与 insert into … on duplicate key update,现在我们测试下这两种方法吧!一、replace into
SQL中in可以分为三类:    形如select * from t1 where f1 in ('a','b'),应该和以下两种比较效率:select * from t1 where f1='a' or f1='b' 或者 select * from t1 where f1 ='a' union all select * from t1 f1='b',你可能指的不是
转载 2023-12-19 15:34:00
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In this article, I am going to give a detailed explanation of how to use the SQL MERGE statement in SQL Server. The MERGE statement in SQL is a very popular clause that can handle inserts, updates, a
转载 2024-06-05 08:42:57
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一、排序优化1、知识点=优化原理首先,索引是有序的,通过索引,可以避免排序;其次,排序操作是昂贵的,资源开销较大,特别事需要排序的结果集较大时,更是如此。排序往往是成为一条SQL中最消耗资源的处理步骤。所以,如果可以通过索引来避免排序,则可能降低资源的开销,提高SQL的执行效率。2、问题SQL由于该问题是在生产环境,无法截图,只能口述啦,实际也是一样 select * from (select c
转载 2024-04-19 20:35:51
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sql查询执行效率的条件中最好不要使用OR 或IN )1.有索引的列优先,都有索引的看查询出来的数据量,少的优先in ,not in,<>,is null,is not null 等由于不会走索引,尽量不要使用。 WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响,如 Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1K以下' and xh_b
转载 2023-09-20 10:27:52
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# SQL Server 中 OR 和 IN 的效率分析 在 SQL Server 中,条件语句的性能优化是数据库开发中至关重要的一部分。尤其是在涉及到多个条件判断时,许多开发人员会考虑使用 `OR` 和 `IN` 语句。本文将重点讨论它们的性能区别,并展示如何选择更高效的写法。 ## 何时使用 OR 何时使用 IN 在 SQL 查询中,`OR` 和 `IN` 语句都用于实现条件的过滤。`O
原创 8月前
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# SQL Server IN效率探讨 在数据库操作中,效率是一个重要的考量因素。尤其是在处理大量数据时,选择合适的查询语句可以显著提高性能。此文将重点讨论 SQL Server 中 `IN` 操作符的效率,并结合代码示例和可视化图表帮助大家更好地理解这一主题。 ## 什么是 SQL Server 的 IN 操作符? 在 SQL 中,`IN` 操作符用于查找数据表中某一列的值是否在一个指定的
原创 8月前
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# 如何使用Python插入数据到SQL Server ## 概述 在本文中,我将教会你如何使用Python编程语言将数据插入到SQL Server数据库中。如果你是一名刚入行的开发者,不用担心,我将一步一步地指导你完成这个过程。 ## 整体流程 这个任务可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤 1 | 连接到SQL Server数据库 | |
原创 2023-09-13 18:24:58
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# SQL Server 获取 Insert 操作的基础知识 在数据库管理系统中,`INSERT` 操作是将新数据添加到表中的关键操作。而在 SQL Server 中,获取 `INSERT` 语句往往需要通过触发器或一些其他机制来实现。本文将讨论如何在 SQL Server 中获取 `INSERT` 操作,并提供一个示例代码来说明具体实现。 ## 什么是 INSERT 操作? `INSERT
原创 9月前
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在处理“SQL Server insert多行”时,我们面临着如何高效地将大量数据插入数据库的问题。本文将分步介绍在 SQL Server 中实现多行插入的最佳实践,包括环境准备、具体操作指南、配置细节以及如何优化和扩展这些操作。 ### 环境准备 首先,对于 SQL Server 的环境需求,我们有以下的软硬件要求: | 组件 | 版本要求 | |-
原创 6月前
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# SQL Server 批量 INSERT 的全面解析 在数据库管理和处理大量数据时,批量插入(Bulk Insert)是一种高效的技术。SQL Server 提供了多种方式来实现批量插入,帮助用户更快速地将大量数据写入数据库中。本文将探讨 SQL Server 中的批量插入,配合代码示例和相关图表,以便更好地理解这一概念。 ## 什么是批量插入 批量插入是指将多条记录同时插入数据库表中的
原创 2024-09-28 03:51:27
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锁是使用数据库时避不开的问题,MySQL 中的锁可以分成两个粒度:表锁和行锁。表锁:表级读锁,表级写锁,读意向锁,写意向锁,自增锁行锁:读记录锁,写记录锁,间隙锁,Next-key 锁,插入意向锁。这些锁一旦冲突就会导致死锁问题的产生。S锁和X锁S锁:共享锁,加了S锁的记录,允许其他事务再加S锁,不允许其他事务再加X锁X锁:排他锁,加了X锁的记录,不允许其他事务再加S锁或者X锁意向锁意向锁的存在是
转载 2024-09-21 21:47:42
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# 学习如何在 SQL Server 中实现“WITH AS”语句的效率优化 在这篇文章中,我们将讨论如何在 SQL Server 中使用 `WITH AS` 语句提高查询效率。对于刚入行的开发者来说,掌握这一概念有助于优化数据库操作和查询速度。我们会通过几个步骤来说明如何实现这一目标,并以详细的代码示例进行说明。 ## 整件事情的流程 我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤: | 步骤
原创 2024-09-05 04:59:57
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# 如何实现 SQL Server 中的 INSERT 时间 在工作中,数据库的使用是非常重要的,尤其是如何将数据插入表中。今天,我们将重点讲解如何在 SQL Server 中插入数据,同时记录当前时间。具体步骤如下: ## 流程概述 为了在 SQL Server 中插入数据并记录当前时间,我们需要遵循以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-08-25 04:01:51
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