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

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 100%
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs9
本版专家分:95648
版主
Blank
Github 绑定github第三方账户获取
Blank
领英 绑定领英第三方账户获取
Blank
榜眼 2017年 总版技术专家分年内排行榜第二
Blank
探花 2018年总版新获得的技术专家分排名第三
Bbs1
本版专家分:9
Bbs1
本版专家分:9
Bbs9
本版专家分:50214
版主
Blank
榜眼 2018年总版新获得的技术专家分排名第二
Blank
金牌 2018年10月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年9月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年8月 总版技术专家分月排行榜第一
Blank
银牌 2018年12月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年11月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年7月 总版技术专家分月排行榜第二
Blank
铜牌 2019年1月 总版技术专家分月排行榜第三
Bbs1
本版专家分:0
Bbs9
本版专家分:50214
版主
Blank
榜眼 2018年总版新获得的技术专家分排名第二
Blank
金牌 2018年10月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年9月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年8月 总版技术专家分月排行榜第一
Blank
银牌 2018年12月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年11月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年7月 总版技术专家分月排行榜第二
Blank
铜牌 2019年1月 总版技术专家分月排行榜第三
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs9
本版专家分:50214
版主
Blank
榜眼 2018年总版新获得的技术专家分排名第二
Blank
金牌 2018年10月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年9月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年8月 总版技术专家分月排行榜第一
Blank
银牌 2018年12月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年11月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年7月 总版技术专家分月排行榜第二
Blank
铜牌 2019年1月 总版技术专家分月排行榜第三
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs9
本版专家分:50214
版主
Blank
榜眼 2018年总版新获得的技术专家分排名第二
Blank
金牌 2018年10月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年9月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年8月 总版技术专家分月排行榜第一
Blank
银牌 2018年12月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年11月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年7月 总版技术专家分月排行榜第二
Blank
铜牌 2019年1月 总版技术专家分月排行榜第三
Bbs1
本版专家分:0
Bbs9
本版专家分:50214
版主
Blank
榜眼 2018年总版新获得的技术专家分排名第二
Blank
金牌 2018年10月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年9月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年8月 总版技术专家分月排行榜第一
Blank
银牌 2018年12月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年11月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年7月 总版技术专家分月排行榜第二
Blank
铜牌 2019年1月 总版技术专家分月排行榜第三
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs9
本版专家分:50214
版主
Blank
榜眼 2018年总版新获得的技术专家分排名第二
Blank
金牌 2018年10月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年9月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年8月 总版技术专家分月排行榜第一
Blank
银牌 2018年12月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年11月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年7月 总版技术专家分月排行榜第二
Blank
铜牌 2019年1月 总版技术专家分月排行榜第三
Bbs1
本版专家分:0
Bbs9
本版专家分:50214
版主
Blank
榜眼 2018年总版新获得的技术专家分排名第二
Blank
金牌 2018年10月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年9月 总版技术专家分月排行榜第一
2018年8月 总版技术专家分月排行榜第一
Blank
银牌 2018年12月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年11月 总版技术专家分月排行榜第二
2018年7月 总版技术专家分月排行榜第二
Blank
铜牌 2019年1月 总版技术专家分月排行榜第三
Bbs6
本版专家分:5171
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs14
本版专家分:885204
Blank
名人 年度总版至少三次排名前十即授予名人勋章
Blank
状元 2005年 总版技术专家分年内排行榜第一
2004年 总版技术专家分年内排行榜第一
Blank
进士 2006年 总版技术专家分年内排行榜第六
2003年 总版技术专家分年内排行榜第八
Blank
金牌 2005年6月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年5月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年4月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年3月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年2月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年1月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年12月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年11月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年10月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年9月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年8月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年7月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年6月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年5月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年4月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年3月 总版技术专家分月排行榜第一
2004年1月 总版技术专家分月排行榜第一
2003年12月 总版技术专家分月排行榜第一
Bbs1
本版专家分:0
Bbs6
本版专家分:5962
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
百万订单性能优化
关于订单列表的性能<em>优化</em> 存在的问题:由于订单查询会涉及到订单表、订单商品表、用户表、拼团表。如果级联查询,那么会涉及多张表的级联,在级联之后还需要查询响应的字段信息,会导致回表查询,导致性能下架。 <em>优化</em>方案:将查询进行拆分,利用主键特性,在用到查询条件的时候才去级联表 1. - 查询订单表并且在用到查询条件的时候才去级联相应的表,此次查询只查询出订单编号,由于订单编...
mysql百万级数据量根据索引优化查询速度
这是我个人在博客上摘要出来的 有些相关知识我正在拼命地学习当中。
百万级数据库查询优化技巧 (转)
1.对查询进行<em>优化</em>,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: ...
SQLLite操作百万级数据之优化
描述:SQLite数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很耗时的过程,会极大地影响数据库存取的速度。 描述: SQLite数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很耗时的过程,会极大地影响数据库存取的速度。例如:向数据库中插入100万条数据,在默
百万级数据Like查询优化方案
有需要的请加QQ:3393559042 获取更多往期视频资源文件。
Oracle数据库查询优化方案(处理上百万级记录如何提高处理查询速度)
1.对查询进行<em>优化</em>,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:select id from t wh...
mySQL 三百万数据select语句优化的一些收获
   使用select count(*) from chemInfo查询总数, 可以看到单表317万条左右的数据;话费时间1毫秒左右.   SELECT          count(CasId) FROM          Cheminfo   27.046秒,主要原因还是没有索引;   建立索引
Mysql 百万级别的数据查询
前言众所周知,当一个数据库的单表数据量很大时,比如说是<em>百万</em>数量级的,如果我们使用普通的查询语句的话,耗时会非常多(相比加上索引),今天小编带领着大家做一下实验,见证一下具有二百多万条数据的单表,怎样<em>优化</em>查询语句。首先,我们需要往数据库中的某张表中查询<em>百万</em>条数据,小编插入了2646229条记录,请看下面截图。普通的查询语句分析小编今天主要说的是简单查询语句和分页查询语句,我们先从简单的查询语句入手。...
SQL高效分页(百万条数据)
参考资料:SQL分页语句第一种方法:效率最高 ?1234567891011SELECT TOP 页大小 * FROM    (        SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS RowNumber,* FROM table1    )   as A  WHERE RowNumber &amp;gt; 页大小*(页数-1)  --注解:首先利用Row_numb...
oracle10 千万级数据存取优化
[list] 今天对一个存有1000万数据的大表进行了<em>优化</em>,尽是简单的<em>优化</em>,效果很明显。下面把自己的<em>优化</em>经过简单总结备忘一下。 1:创建表的备份,把生产表的querySql copy后修改table 为temp_tbl 2:从原有表中copy 数据插入到temp_tbl中语句如下 insert into temp_tbl select * f...
MSSQL、MySQL 数据库删除大批量千万级百万级数据的优化
SQL Server上面删除1.6亿条记录,不能用Truncate(因为只是删除其中少部分数据)。 经过实验,每次删除400万条要花1.5 - 3小时,而且是越到后面越慢,正常的话,需要大约102个小时,大约4天半时间。这在生产环境下是不能接受的。 经过一个处理之后,我每次删除400万条记录花5 - 6分钟,删除全部1.6亿条记录花了4 - 5个小时! 为什么??
oracle百万级数据分页优化
oracle count <em>百万</em>级 分页查询记录总数、总条数<em>优化</em> oracle count <em>百万</em>级 查询记录总数、总条数<em>优化</em>  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 /** 查询总记录数 **/ SELECT COUNT(id) FROM USER orde
mysql单表百万数据查询速度慢的优化
转自别人博客: https://blog.csdn.net/qq_34273059/article/details/82843215 https://blog.csdn.net/u011277123/article/details/72627011
mysql百万级数据优化limit分页(自己建的数据 只有一百多万)
1.问题 前几天老大在群里抛出这个问题说:问个问题,千万级的表查询分页,怎么<em>优化</em>查询 select * from user limit 10000000,10 select * from user where name=&quot;a&quot; limit 10000000,10 2.实验 经过验证发现以上语句在数据库中执行 (100万条数据时候)至少需要2.7s ,这简直不符合规范,当然为了完成这个难题所以...
数据库SQL优化大总结1之- 百万级数据库优化方案
转自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMjg4NDU1NA==&mid=2247483684&idx=1&sn=f5abc60e696b2063e43cd9ccb40df101&chksm=97be0c01a0c98517029ff9aa280b398ab5c81fa1fcfe0e746222a3bfe75396d9eea1e249af38&mpshare
mysql sql 百万级数据库优化方案
1.对查询进行<em>优化</em>,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
百万数据查询优化技巧三十则
<em>百万</em><em>数据查询</em><em>优化</em>技巧三十则 1.<em>优化</em>sq查询 2.编写<em>sql</em>规范 3.适用大部分<em>sql</em>
SQL查询100w数据需要1s
1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况 p4: 2.4 内存: 1 G os: windows 2003 数据库: ms <em>sql</em> <em>server</em> 2000 目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1. -- 建表 create table t_userinfo ( userid int identity(1...
MySQL处理达到百万级数据时,如何优化
经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高<em>sql</em>语句查询效率,显得十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句<em>优化</em>方法:    首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度。但是,有些情况索引是不会起效的:1、应...
MySQL 百万级以上分页优化
**正常我们码农数据库的时候一般都是以下这种查询方式:** select * from table order by id limit 100000, 10; **但是以上这种查询会导致我们数据慢死,一般我们采用以下方式:** select * from table order by id limit 1000000, 10; **以上这种查询也不算最快 查询大概也要十几秒,数据不算太多...
2亿数据量PostgreSQL 10.4查询调优思路分享
目录   ●背景 ●使用物理服务器 ●增加内存大小 ●使用NVMe协议的固态硬盘 ●将数据库安装在内存 ●业务调整 ●修改默认配置项 ●启用Gin (Generalized Inverted Index)索引(仅适用于非前缀模糊查询) ●启用Gist(Generalized Search Tree)索引(仅适用于非前缀模糊查询) ●小结 ●背景 最近工作中遇到了数据库的查...
SQLServer千万数量级分页公共存储过程
转自:http://blog.csdn.net/tem168/article/details/6427123 SQLServer千万数量级分页公共存储过程   通用的数据库分页存储过程:   if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'[dbo].[UP_Pagination]')
数据库SQL优化百万级数据优化
一、<em>百万</em>级数据库<em>优化</em>方案 1.对查询进行<em>优化</em>,要尽量避免全表扫描,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 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库....
提高mysql千万级大数据SQL查询优化几条经验(1)
本文主要内容: 1:查询语句where 子句使用时候<em>优化</em>或者需要注意的 2:like语句使用时候需要注意 3:in语句代替语句 4:索引使用或是创建需要注意 假设用户表有一<em>百万</em>用户量。也就是1000000.num是主键 1:对查询进行<em>优化</em>,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及order by 涉及的列上创建索引。 因为:索引对查询的速度有着至关重要的影响。 2:尽量避免
数据查询优化技巧三十则
<em>百万</em><em>数据查询</em><em>优化</em>技巧 <em>百万</em><em>数据查询</em><em>优化</em>技巧
30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解
1.对查询进行<em>优化</em>,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:select id from t ...
mysql--千万级大数据SQL查询优化几条经验
本文主要内容:1:查询语句where 子句使用时候<em>优化</em>或者需要注意的2:like语句使用时候需要注意3:in语句代替语句4:索引使用或是创建需要注意假设用户表有一<em>百万</em>用户量。也就是1000000.num是主键1:对查询进行<em>优化</em>,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及order by 涉及的列上创建索引。因为:索引对查询的速度有着至关重要的影响。2:尽量避免在where字句中对字段进行null...
mysql处理百万级数据库常识(转载)
最近一段时间参与的项目要操作<em>百万</em>级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题。       经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高<em>sql</em>...
SQL优化集合(百万级数据库优化方案)
数据库SQL<em>优化</em>大总结之 <em>百万</em>级数据库<em>优化</em>方案 一.对查询<em>优化</em>:      对查询进行<em>优化</em>,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。 二,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权标扫描,如:       select  id from t where name is null  注:最好不要给数据库
【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<em>sql</em><em>优化</em>.pdf+数据库SQL<em>优化</em>总结之<em>百万</em>级数据库<em>优化</em>.pdf 附赠Oracle高性能<em>sql</em><em>优化</em>
SqlServer 大量数据热汇总优化整理
一、大量数据热汇总查询<em>优化</em> 查询性能提升方式: 1.为汇总查询列创建非聚集索引,索引很大的方面提升查询性能 2.尽量避免分组汇总,解决方法将分组汇总改成多次查询 3.使用多线程或者或者说多任务,对汇总查询性能并没有提升。 二、操作示例,测试数据基数20万 1.分组查询代码 public IEnumerable getSummaryTotalDataSourceByCode(out i
高mysql千万级大数据SQL查询优化几条经验
高my<em>sql</em>千万级大数据SQL查询<em>优化</em>几条经验
数据库SQL优化百万级数据库优化方案
1.对查询进行<em>优化</em>,要尽量避免全表扫描,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: selectidfromtwherenumisnull 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注、描述、评论
百万数据excel导出打包下载
前端框架easyUI,后端java,使用poi导出数据暂存到服务器,然后打包下载 1,前端请求js $$.openProcessingDialog(); //打开等待动画 $.ajax({ type: &amp;quot;POST&amp;quot;,dataType: &amp;quot;JSON&amp;quot;, url:exportUrl, data: {search_condition:JS...
影响SQL Server数据库访问速度的因素总结及优化方案
SQL Server数据库访问速度慢可能的原因有很多,本文我们对这些因素进行了总结,并给出了<em>优化</em>方案,接下来就让我们一起来了解一下这部分内容吧。 性能影响因素 常见的影响数据访问速度的因素,有以下几种: 1. 没有索引或者没有用到索引 数据库索引就像书籍中目录一样,使用户在访问数据库数据时,不必遍历所有数据就可以找到需要的数据。创建索引后,可以保证每行数据的唯一性,极大地提高数据检索效率,这
记一次 SQL SERVER 数据库查询性能优化 千万级数据
[背景]:BI统计数据库中的数据量超大,但是业务查询统计报表中却需要那些数据。 [数据量]:千万级 select count(*) from [****].[dbo].[ServiceAccessTrack] -- 16951843 select count(*) from [****].[dbo].CerebroActivityTrack -- 220859[问题暴露]:   一个业务
一次查询一条数据花费6分钟的SQL优化到0.05s的经历
环境:阿里云ECS Oracle 11.2.0.1 ADG 最近数据库晚上在0点到2点之间的报表任务job运行时间明显上升,如下是截取7天快照DB TIME所看到的情况: 虽然并没有影响到日终的进行,但是由于上次造成alert出现snapshot too old的事件以后,还是觉得需要看一下为好,索性就找了当天的0点到1点的a
sql处理百万级以上的数据提高查询速度的方法
处理<em>百万</em>级以上的数据提高查询速度的方法:  1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或  2.对查询进行<em>优化</em>,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。  3.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 n
用php处理百万级以上的数据提高查询速度的方法
用php处理<em>百万</em>级以上的数据提高查询速度的方法:  1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或 2.对查询进行<em>优化</em>,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。  3.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 nu
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[<em>sql</em>] view plain copy SELECT TOP 页大小 * FROM ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS RowNumber,* FROM table1 ) as A WHERE RowNumber > 页大小*(当前页-1) --注解:首先利
oracle千万级数据模糊查询加排序优化方案
select* from hz_ccqq where lrsj&amp;gt; to_date('2017-06-18 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') and  lrsj&amp;lt; to_date('2018-06-18 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')  and JG_DM like '5203%'  order by lrsj d...
百万级数据库优化方案
网上关于SQL<em>优化</em>的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。 一、<em>百万</em>级数据库<em>优化</em>方案1.对查询进行<em>优化</em>,要尽量避免全表扫描,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...
SQL2008使用CTE递归查询批量插入500万数据
一直都使用一般的批量循环插入方法 ,可这效率也太慢了,插入500万条数据执行所需的时间远远超过10分钟。于是度娘了一下 发现可以使用CTE进行递归循环插入以下是亲测的数据:1、创建表:CREATE TABLE Customers (CustomerID INT primary key identity(1,1), CustomerNumber CHAR(4), CustomerName V...
大数据量+高并发的数据库SQL优化
大数据量+高并发的数据库SQL<em>优化</em>
查询百万级条数据
1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2.对查询进行<em>优化</em>,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。3.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
SQLServer大量数据高效率分页
以下为从大数据量表检索分页数据的有效方法 测试时,先从LargeTable表选出1000条记录分页呈现 --TIME_SEGMENT为数据表字段 declare @pagesize int--每页大小 declare @currentpage int--当前页 set @pagesize=10 set @currentpage=1 SELECT TOP (@pagesize) * FR
10万数据量的数据库查询效率比较 纯sql语句 和 view 视图
背景工作快2个月了,日子过的真快啊。时间真的有魔力,曾经觉得那么变态的<em>sql</em>语句,现在竟然觉得那么可爱(才怪)。 从刚开始的十几行的<em>sql</em>就觉得很长,到现在的100多行还感觉长的很正常很有道理,鬼知道我经历了什么。。。废话不多说了,进入正题。笔者在工作中,测试坏境下运行非常快的代码,到了正式坏境下慢了很多,原因是正式数据库数据量比较大的原因。又因为<em>sql</em>语句也很长了,所以考虑一下是否要用建立视图的方
SQLServer中处理亿万级别的数据(历史数据)
总结 如何在SQLServer中处理亿万级别的数据(历史数据),可以按以下方面进行: 去掉表的所有索引用SqlBulkCopy进行插入分表或者分区,减少每个表的数据总量在某个表完全写完之后再建立索引正确的指定索引字段把需要用到的字段放到包含索引中(在返回的索引中就包含了一切)查询的时候只返回所需的字段
实战手记:让百万级数据瞬间导入SQL Server
想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力。实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让<em>百万</em>级数据瞬间导入SQL Server实验案例。 本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间。所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000、SQL S
百万数据查询优化
我现在有个想法就是用lucene.net进行搜索,首页生成索引文件,查询的时候根据索引文件进行查询,避免直接查询数据库!不知道这种做法可不可取!请高手多多指教……
sql逐行读取百万数据插入sqlite数据库
需求是从一个my<em>sql</em>数据库导出数据再导入到<em>sql</em>ite中,考虑从my<em>sql</em>查询,只能逐行插入<em>sql</em>ite效率会很低,所以把my<em>sql</em>中的数据导出到<em>sql</em>文件中,删除表结构语句,保留insert语句,在<em>sql</em>ite中先建好跟该表一样的结构,不要主键不要索引,否则影响插入速度; 然后上代码; import java.io.File; import java.io.RandomAccessFil...
mysql 联表查询 100w+数据优化
产生原因闲来无事,使用vue封装了个table组件,封装完成后想测试下,数据量小的情况下,能迅速展现数据,数据上了100w后,直接超时,结果一步步排查,发现是<em>sql</em>查询的问题场景回顾使用表:订单表 order (100w+),商品表goods (100+) , 用户表 user (100+) 未<em>优化</em>前<em>sql</em>查询语句:SELECT o.order_id, u.username,g.title,g. ...
大数据量模糊查询优化
SQL Server数据库查询技巧一:   问题类型:ACCESS数据库字段中含有日文片假名或其它不明字符时查询会提示内存溢出。   解决方法:修改查询语句   <em>sql</em>="select * from ada where alice like '%"&abigale&"%'" 改为 <em>sql</em>="select * from ada" rs.filter = "alice like '%"&abig
有一张表里面有上百万的数据,在做查询的时候,如何优化?从数据库端,java端和查询语句上回答
1)数据库设计方面:   a. 对查询进行<em>优化</em>,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。 b. 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
处理百万级数据提高查询速度的方法
处理<em>百万</em>级以上的数据提高查询速度的方法:  1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或  2.对查询进行<em>优化</em>,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。  3.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 nu
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...
oracle数据库查询优化
oracle数据库查询<em>优化</em> 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦: Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 ...
mysql千万级大数据SQL查询优化
1.对查询进行<em>优化</em>,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:select id fro
CSS全程指南很详细的CSS学习资料下载
CSS的基本语法 \chap02 图像样式设计 \chap03 链接样式设计 \chap04 列表样式设计 \chap05 表格样式设计 \chap06 表单样式设计 \chap07 CSS滤镜 \chap08 div+CSS介绍 \chap09 div+CSS打造Blog版面 \chap10\index.htm Dreamweaver 8+CSS可视化开发 \chap11 CSS打造个性版面 \chap12\index.html CSS Bug以及修复 \chap13 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xz_wanyuan/2078672?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xz_wanyuan/2078672?utm_source=bbsseo[/url]
2010 英语四级 预测下载
很不错的哦,所以拿来跟大家分享一下 希望对大家有所帮助哦 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/mowensui2008/2148382?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/mowensui2008/2148382?utm_source=bbsseo[/url]
微粒群算法综述讨论微粒群算法的开发与应用下载
讨论微粒群算法的开发与应用。首先回顾从1995 年以来的开发过程, 然后根据一些已有的测 试结果对其参数设置进行系统地分析, 并讨论一些非标准的改进手段, 如簇分解、选择方法、邻域算子、 无希望ö重新希望方法等。介绍了一些常用的测试函数, 以及与其他演化算法的比较。最后讨论了一些已 经开发和在将来有希望的领域中的应用。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zeamiaomiao/2187247?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zeamiaomiao/2187247?utm_source=bbsseo[/url]
文章热词 设计制作学习 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 python百万英雄教程 区块链优化
我们是很有底线的