keys命令 keys * 、keys id:* 分别是查询全部的key以及查询前缀为id:的key。 缺点: 1、没有 offset、limit 参数,一次返回所有满足条件的 key。 2.keys算法是遍历算法,复杂度是O(n),也就是数据越多,时间复杂度越高。 3.数据量达到 ...
Redis中有一个经典的问题,在巨大的数据量的情况下,做类似于查找符合某种规则的Key的信息,这里就有两种方式, 一是keys命令,简单粗暴,由于Redis单线程这一特性,keys命令是以阻塞的方式执行的,keys是以遍历的方式实现的复杂度是 O n ,Redis库中的key越多,查找实现代价越大,产生的阻塞时间越长。 二是scan命令,以非阻塞的方式实现key值的查找,绝大多数情况下是可以替代 ...
2020-04-02 15:49 0 2160 推荐指数:
keys命令 keys * 、keys id:* 分别是查询全部的key以及查询前缀为id:的key。 缺点: 1、没有 offset、limit 参数,一次返回所有满足条件的 key。 2.keys算法是遍历算法,复杂度是O(n),也就是数据越多,时间复杂度越高。 3.数据量达到 ...
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 ...
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 ...
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 ...
本文旨在介绍一种对数据库中的大数据量表格进行分页查询的实现方法,该方法对应用服务器、数据库服务器、查询客户端的cpu和内存占用都较低,查询速度较快,是一个较为理想的分页查询实现方案。 1.问题的提出 在软件开发中,大数据量的查询是一个常见的问题,经常会遇到对大量数据进行查询的场景 ...
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 ...