原文:大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询

一 前言 程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出 OOM 。 其实在 MySQL 数据库中提供了流式查询,允许把符合条件的数据分批一部分一部分地加载到内存中,可以有效避免OOM 本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试。 二 JDBC实现流式查询 使用JDBC的 PreparedStatement ...

2021-01-04 09:33 0 1094 推荐指数:

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mysql大数据量分页查询优化

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 ...

Fri Jan 20 00:04:00 CST 2017 0 2724
Mysql千万级大数据量查询优化

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 ...

Tue Dec 25 19:00:00 CST 2018 0 660
Mysql千万级大数据量查询优化

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 ...

Sun Nov 11 00:23:00 CST 2018 0 9429
MySQL分页查询大数据量优化方法

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 ...

Tue Aug 07 17:59:00 CST 2018 2 2646
Mysql千万级大数据量查询优化

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 ...

Fri Sep 27 03:35:00 CST 2019 0 355
Mysql大数据量查询优化

一般MYSQL最基本的分页方式: select * from content order by id desc limit 0, 10 在中小数据量的情况下,这样的SQL足够用了,唯一需要注意的问题就是确保使用了索引。随着数据量的增加,页数会越来越多,查看后几页的SQL就可能类似 ...

Mon May 21 19:24:00 CST 2018 0 1047
mysql探索(二) 大数据量下的 “like” 查询

我们在做业务的时候,经常碰到“模糊查询”这个需求,通常在数据量少的时候,我们习惯使用 where table.field like '%XXX%"',非常好用。 但是当数据量变大的时候,特别是百万级的数据表时,再用like查询,我们会发现,查的要多慢就有多慢。 这是为什么呢? 我们都知道 ...

Tue Nov 30 23:37:00 CST 2021 0 1505
关于mysql分页查询大数据量offset过大的查询速度变慢

假设该查询走了索引,该查询查询出前n + 1条数据,根据条件去掉前n条,如果n太大,则会有多次回表操作导致查询效率降低 优化方式 如果单表数据量比较大,可通过减少回表次数提高效率,所以可以对上面的查询语句做下简单的修改 如果每页分页数据量不大,也可以用子查询 ...

Fri Sep 25 19:53:00 CST 2020 0 462
 
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