sql server 百万数据查询 优化 [问题点数:50分,结帖人XiaoPeiyuan2020]

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一)数据库设计方面   1)首先避免全局扫瞄,在where和order by等涉及的列上建立索引。 2)尽量避免的where子句中对null进行判断,因为对null值进行判断将导致引擎放弃使用索引,而进行全表的扫描。例如:select id form table where num=null;将num的默认值设置成,这样数据库就会按照索引机制进行查询。                     ...
SQL Server Profiler和数据库引擎优化顾问
简介           说到Sql的【性能工具】真是强大,SQL Server Profiler的中文意思是SQL Server事件探查,这个到底是做什么用的呢?我们都知道探查的意思大多是和监视有关,其实这个SQL Server Profiler就是一个Sql的监视工具,可以具体到每一行Sql语句,每一次操作,和每一次的连接。感觉这个工具的作用还是很大的,给大家分享一下,对于新
MySQL百万级、千万级数据多表关联SQL语句调优
本文不涉及复杂的底层数据结构,通过explain解释SQL,并根据可能出现的情况,来做具体的优化,使百万级、千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果)。希望读者能够理解SQL的执行过程,并根据过程优化,走上自己的"成金之路"   需要优化的查询:使用explain      出现了Using temporary;      有分页时出现了Usi
SQLServer 循环1百万插入测试数据
首先创建 --向数据库中插入100万条随机姓名记录用于测试(sqlserver2005) DECLARE @LN VARCHAR(300),@MN VARCHAR(200),@FN VARCHAR(200) DECLARE @LN_N INT,@MN_N INT,@FN_N INT SET @LN='李王张刘陈杨黄赵周吴徐孙朱马胡郭林何高梁郑罗宋谢唐韩曹许邓萧冯曾程蔡彭潘袁于董余苏
查询优化:实现500万以上的数据查询分页在3秒以内
描述信息 内容结果 count(*)比count(字段) 如果在开始时没有执行过count(最小字符的字段)来统计个数,count(*)不比count(字段)慢 Ge: declare @d datetime set @d=getdate() SELECT count(*)   FROM [TestPaging02].[dbo].[TGongwen]
实验四 数据查询——简单查询 Sql Server数据库实验
实验四  数据查询——简单查询   一、实验目的 1.掌握SQL查询语句的基本概念  2.掌握SQLServer查询语句的基本语法 3.熟练使用SQL的Select语句对单表进行查询 4.熟练掌握并运用SQLServer所提供的函数 5.熟练使用SQL语句进行连接操作    二、实验环境(实验的软件、硬件环境) 硬件:PC机 软件:SQL2000   三、实验说明 请复
PageHelper分页插件在面对大数据的时候的问题
先上方法,如图,这是PageHelper  分页并统计(每次执行2条语句,一条select count语句,一条分页语句)  第一条语句拼装的方法。sql:SELECT COUNT(*) FROM ( xxxxx )AS tab 不知道有没小伙伴在使用这个插件的时候发现,当数据量很大,然后你查询数据总量的时候,xxxxx这条sql查询所有的数据肯定是很慢的。这个时候你就会发现,你的页面会非常的缓慢...
C#语言和SQL Server数据库技术_数据库查询基础
第9章 数据查询基础 一.T-SQL查询基础 1.查询机制简介 查询是针对表中已经存在的数据行而言的,可以简单地理解为“筛选”,将符合条件的数据抽取出来。 如何符合查询条件就提取出来,然后把所有被选中的行组织在一起,形成另外一个类似于表的结构,构成查询 的结果,通常叫作记录集(RecordSet),记录集上依然可以进行再次查询。 2.使用SELECT语句进行查询 语法: SELEC
SQL server 实验二 数据查询
/* 1 */ select * from Student; /* 2 */ select * from Student where Sdept='CS'; /* 3 */ select * from Student where Sage not between 19 and 21; /* 4 */ select MAX(Sage) from Student; /* 5 */ select...
【整理】数据库面试题索引sql优化+数据库SQL优化总结之百万级数据库优化
数据库面试题索引sql优化.pdf+数据库SQL优化总结之百万级数据库优化.pdf 附赠Oracle高性能sql优化
sql千万级表查询
http://database.51cto.com/art/201504/471614.htm 点击打开链接 http://blog.csdn.net/u014421556/article/details/52063904 点击打开链接
mysql sql 百万级数据库优化方案
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
SQL 百万级数据库优化方案(实用!!)
sql 百万级数据库优化方案 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 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:...
oracle count 百万级 分页查询记录总数、总条数优化
看到不错的文章记录一下:http://chwshuang.iteye.com/blog/1537487 oracle count 百万级 查询记录总数、总条数优化   最近做一个项目时,做分页时,发现分页查询速度很慢,分页我做的是两次查询,一次是查询总数,一次是查询分页结果 Java代码   /** 查询总记录数 **/       SELECT
如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的(数据库大数据处理)
首先声明,我只是个程序员,不是专业的DBA,以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的,而不是一开始就给大家一个正确的结果,如果文中有不对的地方,请各位数据库大牛给予指正,以便我能够更好的处理此次业务。项目背景这是给某数据中心做的一个项目,项目难度之大令人发指,这个项目真正的让我感觉到了,商场如战场,而我只是其中的一个小兵,太多的战术,太多的高层之间的较量,太多的内幕了。具体这个项目的情况,我有空再
SqlServer批量操作-百万级数秒间-新特性TVPs
使用新特性TVPs插入100w数据 只需2秒    /// &lt;summary&gt; /// 百万级批量插入操作 /// &lt;/summary&gt; /// &lt;param name="connectionString"&gt;连接字符串&lt;/param&gt; /// &lt;param name="t...
mysql百万数据量下查询慢的问题
这两天,越来越觉得自己做的玩家历史表,查询速度很慢,开始还以为是网络的问题,然后持续了一两天很快pass了这个想法。很可能是自己的查询速度慢,于是进入数据库看了一下,发现历史记录已经达到了600多万条了。随着dau的上升,玩家越来越多,乃至于历史记录也成倍的增长,虽然自己做了定时删除七天以前的记录,但还是承受不住巨量的人数增长带来的历史数据剧增。 因此,本人操作数据库直接测试了一下查询历史记录的
一个20秒SQL慢查询优化的经历与处理方案
摘要: 1、大表 左关联 小表,很慢;小表 左关联 大表,很快。2、走出自身的思想误区,应对底层有深入理解才能正确使用。 背景 前几天在项目上线过程中,发现有一个页面无法正确获取数据,经排查原来是接口调用超时,而最后发现是因为SQL查询长达到20多秒而导致了问题的发生。 这里,没有高深的理论或技术,只是备忘一下经历和解读一些思想误区。 复杂SQL语句的构成 这里不过多
SQL 高效分页(百万条数据)ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) | 分页
第一种方法效率最高 SELECT TOP 页大小 * FROM ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS RowNumber,* FROM table1 ) as A WHERE RowNumber > 页大小*(页数-1) 注解:首先利用Row_number()为table1表的每一行添加一个行号,给行号这一列取名'RowN
SQL_PPT_数据库基础
SQL Server数据库表管理与数据查询相关知识
关于数据量过大,且SQL已经不能再优化的视图的解决办法(二)
         一般情况下在上篇文章的处理后,利用物化视图,已经能够解决复杂视图的查询效率了,但是有时候数据量是在过大,且视图中使用了很多自定义的函数。这两种情况单单是建物化视图也提升不了效率。    第一,数据量过大,物化视图的创建及其缓慢,而且由于由于是做数据接口,要求物化视图的刷新机制需要全表更新,使用force(即能全表更新是就全表,不能是则更新增量)以保证物化视图的数据的准确性。这就导...
我们是很有底线的