一下兩個方法的效率(測試類大概有40個屬性) 電腦比較渣,使用Emit方法轉換100w條數據大概 ...
前言 之前在做項目的時候,接觸到的千萬級以上的表數據不是太多,對於聯合索引的認知不是太深刻,用索引與不用索引以及索引的創建順序和規則之前的區別不是太明顯,最近手頭有優化查詢千萬級數據量的慢sql的任務,優化前,查詢時間達到了 秒,導致前端請求掛起,做了相應的優化后,查詢千萬級別數據時,速度基本保持在零點幾秒到兩點幾秒之間。 sql 情景描述 field field time是必填字段,field ...
2018-10-16 16:53 0 1592 推薦指數:
一下兩個方法的效率(測試類大概有40個屬性) 電腦比較渣,使用Emit方法轉換100w條數據大概 ...
1. 直接用limit start, count分頁語句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count當起始頁較小時,查詢沒有性能問題,我們分別看下從10, 100, 1000, 10000開始分頁的執行時間(每頁取20條 ...
背景 數據列不固定,每次全量覆蓋數據到Mysql,涉及到數據表結構的變更,需要調整自動創建數據表結構 方案1:DataFrameWriter.jdbc 使用spark原生提供的DataFrameWriter.jdbc,參考代碼如下: 實驗如下,100萬數據,並行度設置為10,插入需要 ...
參考文章:https://www.dexcoder.com/selfly/article/293 Mysql的分頁查詢十分簡單,但是當數據量大的時候一般的分頁就吃不消了。 傳統分頁查詢:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit ...
來源於:https://blog.csdn.net/A350204530/article/details/79040277 1.對查詢進行優化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 ...
大數據量下查詢顯示優化方案小結 最近工作中,遇到了優化大批量數據查詢和顯示的問題,數據量在10W級別。經過反復設計和討論,最終得到優化到了較為滿意的效果,在此記錄小結下,在解決此類問題中的思考。 問題背景說明 通常情況下,用戶查詢數據量不超過1千條,但有幾個大戶,通過某種方式,生成了上萬級別 ...
前因:項目一直使用的是PageHelper實現分頁功能,項目前期數據量較少一直沒有什么問題。隨着業務擴增,數據庫擴增PageHelper出現了明顯的性能問題。幾十萬甚至上百萬的單表數據查詢性能緩慢,需要幾秒乃至十幾秒的查詢時間。故此特地研究了一下PageHelper源碼,查找 ...
1.對查詢進行優化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:select id from t where num is null ...