大数据量下查询显示优化方案小结 最近工作中,遇到了优化大批量数据查询和显示的问题,数据量在10W级别。经过反复设计和讨论,最终得到优化到了较为满意的效果,在此记录小结下,在解决此类问题中的思考。 问题背景说明 通常情况下,用户查询数据量不超过1千条,但有几个大户,通过某种方式,生成了上万级别 ...
大数据量下查询显示优化方案小结 最近工作中,遇到了优化大批量数据查询和显示的问题,数据量在 W级别。经过反复设计和讨论,最终得到优化到了较为满意的效果,在此记录小结下,在解决此类问题中的思考。 问题背景说明 通常情况下,用户查询数据量不超过 千条,但有几个大户,通过某种方式,生成了上万级别的数据,前端未针对大数据量的查询和显示进行优化,导致该界面显示卡顿 白屏 点击无响应 显示总量和实际总量不一致 ...
2020-03-19 17:11 0 1718 推荐指数:
大数据量下查询显示优化方案小结 最近工作中,遇到了优化大批量数据查询和显示的问题,数据量在10W级别。经过反复设计和讨论,最终得到优化到了较为满意的效果,在此记录小结下,在解决此类问题中的思考。 问题背景说明 通常情况下,用户查询数据量不超过1千条,但有几个大户,通过某种方式,生成了上万级别 ...
在实际场景中会遇到这样的一种情况:数据量很大,而且还要分页查询,如果数据量达到百万级别之后,性能会急剧下降,导致查询时间很长,甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案,仅供参考。但是需要注意的是有个前提:主键id是递增且数据有序。 1:使用子查询优化 这种方式先定位偏移位置的 id ...
参考文章:https://www.dexcoder.com/selfly/article/293 Mysql的分页查询十分简单,但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了。 传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit ...
来源于:https://blog.csdn.net/A350204530/article/details/79040277 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 ...
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 ...
mongo in查询数量较多时 时间对比: 4W条数据查询速度达到3-4S 优化后可以达到0.1S-0.2S 优化原理:mongo自动Bean转化功能性能较差,改用原生mongo游标方法读取MongoDB数据文档,并在内存中做bean转化 优化前 ...
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回 ...
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 ...