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
原文:https://www.2cto.com/database/201612/580140.html
1)数据库设计方面:
a. 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。
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: select id from t where num=0
c. 并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
d. 索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
e. 应尽可能的避免更新索引数据列,因为索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为索引。
f. 尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
g. 尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
i. 避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。
j. 临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使用导出表。
k. 在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。
l. 如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。
2)SQL语句方面:
a. 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。
b. 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,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=10 or num=20 可以这样查询: select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
c. in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如: select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了: select id from t where num between 1 and 3
d. 下面的查询也将导致全表扫描: select id from t where name like ‘%abc%’
e. 如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描: select id from t where num=@num 可以改为强制查询使用索引: select id from t with(index(索引名)) where num=@num
f. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这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/2=100 应改为: select id from t where num=100*2
g. 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如: select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–‘2005-11-30’生成的id 应改为: select id from t where name like ‘abc%’ select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
h. 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
i. 不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构: select col1,col2 into #t from t where 1=0 这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样: create table #t(„)
j. 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择: select num from a where num in(select num from b) 用下面的语句替换: select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
k. 任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。
l. 尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。
m. 尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。
n. 尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。
3)Java方面:
a.尽可能的少造对象。
b.合理摆正系统设计的位置。大量数据操作,和少量数据操作一定是分开的。大量的数据操作,肯定不是ORM框架搞定的。,
c.使用jDBC链接数据库操作数据
d.控制好内存,让数据流起来,而不是全部读到内存再处理,而是边读取边处理;
e.合理利用内存,有的数据要缓存
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的更多相关文章
- 处理mysql上百万条数据的优化
php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 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 ...
- SQL Server 上关于同一张表里的三级联动
或许这并不能叫做三级联动,三级联动是很容易实现的东西,有明确的层级关系,一般分开三张表存储.我在公司的项目里遇到这样一个问题,同一张表里面,有分公司,客户,项目3种关系,他们的层级关系是这样:分公司- ...
- 为什么Goroutine能有上百万个,Java线程却只能有上千个?
作者|Russell Cohen 译者|张卫滨 本文通过 Java 和 Golang 在底层原理上的差异,分析了 Java 为什么只能创建数千个线程,而 Golang 可以有数百万的 Go ...
- Kafka如何实现每秒上百万的高并发写入
Kafka是高吞吐低延迟的高并发.高性能的消息中间件,在大数据领域有极为广泛的运用.配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万.上百万的超高并发写入. 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和 ...
- 一张自增表里面总共有 7 条数据,删除了最后 2 条数据,重启 MySQL 数据库,又插入了一条数据,此时 id 是几?如何获取当前数据库版本?
一张自增表里面总共有 7 条数据,删除了最后 2 条数据,重启 MySQL 数据库,又插入了一条数据,此时 id 是几? 一般情况下,我们创建的表的类型是InnoDB,如果新增一条记录(不重启mysq ...
- mysql处理上百万条的数据库如何优化语句来提高处理查询效率
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 ...
- [转载]php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度
转载自http://www.jb51.net/article/22063.htm ----------------------------------------------------------- ...
- 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 ...
- php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度
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 ...
随机推荐
- bzoj 2878: [Noi2012]迷失游乐园【树上期望dp+基环树】
参考:https://blog.csdn.net/shiyukun1998/article/details/44684947 先看对于树的情况 设d[u]为点u向儿子走的期望长度和,du[u]为u点的 ...
- sql server 触发器详细应用
SQL Server 触发器 触发器是一种特殊类型的存储过程,它不同于之前的我们介绍的存储过程.触发器主要是通过事件进行触发被自动调用执行的.而存储过程可以通过存储过程的名称被调用. Ø 什么是触发 ...
- mongodb海量数据CRUD优化
1. 批量保存优化 避免一条一条查询,采用bulkWrite, 基于ReplaceOneModel,启用upsert: public void batchSave(List<?> spoT ...
- 基于ASP.Net Core开发一套通用后台框架记录-(总述)
写在前面 本系列博客是本人在学习的过程中搭建学习的记录,如果对你有所帮助那再好不过.如果您有发现错误,请告知我,我会第一时间修改. 前期我不会公开源码,我想是一点点敲代码,不然复制.粘贴那就没意思了. ...
- laravel ORM 只开启created_at的方法
class User extends Model { //重写setUpdatedAt方法 public function setUpdatedAt($value) { // Do nothing. ...
- [Qt Creator 快速入门] 第0篇 开始学习Qt 与Qt Creator
Qt官方信息 Qt官网:http://qt.digia.com/ Qt开源官网:http://qt-project.org/ Qt最新版本下载:http://qt-project.org/downlo ...
- SparkContext, map, flatMap, zip以及例程wordcount
SparkContext 通常作为入口函数,可以创建并返回一个RDD. 如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心: 如注释所说 Spa ...
- 在Azure Ubunt Server 14.04虚机中使用Deep-Visualization-Toolbox
参考网站 a) https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574?utm_source=tuicool&utm_medium=referral b) ht ...
- Jmeter接口测试---get和post及解决乱码问题
Jmeter接口测试---get请求 1.创建一个线程组 测试计划---添加---Threads ---线程组 2.添加http请求,步骤如下图所示: 3.添加带有参数的get请求,如下图展示内容: ...
- Codeforces_761_E_(dfs)
E. Dasha and Puzzle time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard ...