一.sqlalchemy 中的count() count()统计数据特别慢: session.query(cls).count()  8W 数据花费了近50s 但是在数据库中直接查询: select count(*) from table_name. 用时仅0.738s 这个差别让人真是匪夷所思. 后来在[1]看到了原因:count()方法被用于确定返回的结果集中有多少行,让我们观察一下产生的SQL语句,SQLAlchemy先是取出符合条件的所有行集合,然后再通过SELECT count(*)来…

sqlalchemy使用count()函数遇到的问题 在使用flask-sqlalchemy对一个千万级别表进行count操作时,出现了耗时严重.内存飙升的问题. 原代码: # 统计当日登陆次数 count = LoginLog.query.filter(LoginLog.username == username, LoginLog.status == 0, db.cast(LoginLog.time, db.DATE) == db.cast(datetime.utcnow(), db.DATE…

原文地址:HybridDB · 性能优化 · Count Distinct的几种实现方式 HybridDB是阿里基于GreenPlum开发的一款MPP分析性数据库,而GreenPlum本身基于PostgreSQL. 如此,HybridDB的优化思路和手段难免会受到PostgreSQL影响和限制. 文中的语句最终优化得到了几个不同计划,其优化的语句简化后形如 select count(distinct c1) from t group by c2; 这条语句在HybridDB下实现: 每个服务器自…

COUNT()聚合函数,以及如何优化使用了该函数的查询,很可能是最容易被人们误解的知识点之一 COUNT()的作用 COUNT()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用: 统计某个列值的数量 统计行数 统计列值 在统计列值时,要求列值是非空的,即不统计NULL.如果在COUNT()的括号中指定了列或者列的表达式,则统计的就是这个表达式有值的结果数. 统计结果集的行数 当MySQL确认括号内的表达式的值不可能为空时,实际上就是在统计行数,最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候,这种情况下通配…

min/max优化 在表中,一般都是经过优化的. 如下地区表 id area pid 1 中国 0 2 北京 1 ... 3115 3113 我们查min(id), id是主键,查Min(id)非常快. 但是,pid上没有索引, 现在要求查询3113地区的min(id); select min(id) from it_area where pid=69; 试想 id是有顺序的,(默认索引是升续排列), 因此,如果我们沿着id的索引方向走, 那么  第1个 pid=69的索引结点,他的id就正好是…

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6138288.html 在上一篇博文我们提到,分页有三种方法.其中,第三种是我们最常用的.然而,在实际应用过程中我们会发现,select count(*) from tname 语句在统计某表内记录总数时,如果表内数据量达到一定规模(比如100W条),这个语句就会执行得非常慢.有什么办法可以加快统计出表内记录总数呢? 这里,我们需要借助一个中间表来记录数据库内各表记录总数.然后,在我们需要知道某表的记录总数来…

sqlalchemy官网API参考 原文作为一个Pythoner,不会SQLAlchemy都不好意思跟同行打招呼! #作者:笑虎 #链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23190728 #来源:知乎 #著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. # _*_ coding: utf-8 _*_ import sqlalchemy import sqlalchemy.orm import sqlalchemy.ext.declarative #…

在传统的分页思路影响下,很多人都形成了对于分页的固定理解,也就是给出select语句,先用count()函数计算出总的条目,除与每个页面大小pagesize,然后用ceil取整,得出总的页数,用limit去查询每一页的结果. 这种做法的确带来了很多好处,它可以让前端马上知道查询的总记录数,并且马上可以计算出页码和总页数.事实上这样的做法在表的记录较少的情况下尚可,一旦行数超过一定的数量,查询性能会下降得非常厉害,原因在于count()和limit的查询方式. count()的作用是统计表的记录数…

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上…

查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行的更快. 2). 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器端,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中"执行"可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括 大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后…