在上一篇从个人及其操作实例中总结的SQL知识进行介绍，大家议论很多，在此说明一点SQL优化真没有完全照搬的模式可以查看，由于各自的环境不同，性能瓶颈不同因此对应的效果不同。这也是为什么没有一个模块，大家按照此模块一二三执行下来数据库优化就完成了，查询效率就提高了，只能靠分析自己数据库的实际 ...

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 ...

一、mysql大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。 1. 直接用limit start, count分页语句， 也是我程序中用的方法： select * from product limit start, count当起始页较小时，查询没有性能问题 ...

　　众所周知，Sqlite是一个轻量级的数据库，仅仅需要一个exe文件就能运行起来。在处理本地数据上，我比较喜欢选择使用它，不仅是因为他与sql server有着比较相近的语法，还因为它不需要安装，仅需要通过命令行就能启动了，而且他在处理大数据时，性能比sql server好很多，好吧这里不继续 ...

一、对于运算逻辑，尽可能将要统计的各项目整合在一个查询语句中计算，而不是用分组条件或分项目调用多个查询语句，而后在代码里计算结果。 二、查询语句的优化，诸如不用"select *"、多表关联查询时添加别名于查询字段上、避免使用in、not in关键字、非去除重复时用union all替换 ...

1：索引，我们最先想到的就是创建索引，创建索引可以成倍的提升查询的效率，节省时间。但是如果数据量太过于巨大的时候，这个时候单纯的创建索引是无济于事的，我们知道假如特别是在大数据量中统计查询，就拿1000W数据来说吧，如果使用count函数的话，最少要50-100秒以上，当然如果你的服务器配置够高 ...

随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。 关于数据库的扩展主要包括：业务拆分、主从复制，数据库分库与分表。 （1）业务拆分 假设：Mysql一个数据库中有三张表，shop表，goods表，history表。 随着业务逐渐复杂 ...

大数据分页实现与性能优化 摘要：Web 应用程序中经常使用数据分页技术，该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案，本文通过实际项目的测试，对多种数据分页方案深入分析和比较，找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想，将整个待查 ...