原文:查询在应用程序运行得很慢, 但在SSMS运行得很快的原因探究 查询在应用程序运行得很慢, 但在SSMS运行得很快的原因探究 -理解性能疑点 1      引言 内容来自http://www.sommarskog.se/query-plan-mysteries.html(Slow in the Application, Fast in SSMS?) [看国内没有人好好翻译过这篇.全部翻译实在太长了,就挑主要的意译了.如果要看完整版,还是建议读原文.先翻译了一半,先解决了眼前的问题.剩下的一般

背景 有个项目使用的mysql数据库,第一次查询很慢,大约15s左右出结果,再次查询就很快了. 分析 后面变快的原因是mysql有缓存机制,但是过上一段时间不使用缓存会过期,我个人测了一下2~3分钟一班不会过期,6~7分钟就普遍过期了. 所以,是不是可以通过定时刷新查询语句,来保持缓存的有效性呢? 测试了一下,是可以的. 解决方案 考虑到该项目本身查询语句是固定的,大概10条,所以采取了一个取巧的解决方案. 即: 在服务器上放一个隐藏的网页,每2分钟刷新一次这10条语句. 这样就能使mysql缓

-- 问题1 tablename使用主键索引反而比idx_ref_id慢的原因EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(id) FROM dbname.tbname FORCE INDEX (idx_ref_id)EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(id) FROM dbname.tbname FORCE INDEX (PRIMARY) 原因:可以看到走主键索引的时候效率比较差.那么是为什么呢.平时我们检索一列的时候,基本上等值或范围查询

环境:服务端 SDE 10.0 oracle 11.2,客户端 PLSQL 11,oracle 11.2 为了调试方便,以下测试都是把sql提取出来在PLSQL上做 需求是已知一个多边形的点坐标,要在一个线图层里,做关系为intersect的空间查询,原来的sql是这样 select LNO from HSLINE t where sde.st_intersects(t.shape, sde.st_geometry(‘polygon ((536001.227128728 3646345.3998

这两天帮忙定位一个MySQL查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有代表性,分享给大家作为新年礼物:) [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问

出处:http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 这两天帮忙定位一个MySQL查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有代表性,分享给大家作为新年礼物:) [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从exp

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我们都知道,参数化查询可以处理SQL注入,以及提高查询的效率,因为参数化查询会使MSSQL缓存查询的计划. 但是会出现一个问题:有的时候参数化查询比直接拼接sql字符串效率低好多,甚至是查询超时. 原因:原来是字符类型的不匹配造成的.如果代码没有为SqlParameter设置DbType,非字符串类型,比如tinyint,int等,系统可以自动推断出SqlDbType,但是string对应数据库的nvarchar varchar等若干类型,所以无法自动推断,默认为Nvarchar.如果数据库字段

遇到一个问题,有几个结构一个的查询,表的索引建的也一样,但是有的查询很快,有的却很慢,需要半分钟以上才能执行完. 查看执行计划,并没有什么区别.找了很久原因才发现是主查询和子查询所涉及的表的字符编码不一致.改为一致后,问题解决. sql如下: delete from t_diag_detection WHERE reportName NOT IN (SELECT reportName FROM t_diag_reportinfo) 原因是 t_diag_detection表的字符编码是utf8m

1.前言: mongodb部署在阿里云服务器, mongodb中collection存储了百万条记录. 需求:优化查询指定时间段内的所有数据的查询时间,结果有百万级别. 最初:313587条记录耗时:114.156 s 2.一般解决方式 百度 google后,大部分解决方式是创建复合索引,连接如下: 解决:创建复合索引.http://virusswb.blog.51cto.com/115214/816136 但是复合索引并没有解决我的问题,耗时并没有减少. 于是开始以下分析: 其实通过find(

版权归作者所有,任何形式转载请联系作者. 作者:petanne(来自豆瓣) 来源:https://www.douban.com/note/301166150/  1.多表连接查询:感觉django太NX了.  class A(models.Model):    name = models.CharField(u'名称')  class B(models.Model):    aa = models.ForeignKey(A)B.objects.filter(aa__name__contains=

转自http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问 2

转自博客http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问

症状 当您在 Microsoft Dynamics CRM 2011 年大型数据集上执行 RetrieveMultiple 查询时,您会比较慢. 原因 发生此问题是因为大型数据集缓存 RetrieveMultiple 查询 Microsoft SQL 查询计划.RetrieveMultiple 优化的基本的深度,则需要读取权限"本地的深度"和"深层防御"读取权限. 解决方案 重要:此部分. 方法或任务包含一些介绍如何修改注册表的步骤.但是,如果不正确地修改了注册表,

1.表A,表B,表C.其中A中的主键是B的外键,一对多的关系:B的主键是C的外键,一对多的关系.最终想查出所有符合条件的C. 原因:开发人员将A表数据先查出来,放到list中,然后用list作为in的条件查询B,放到list1中.最后将list1中的数据放到C表的in条件中. 此时,in中的数据很多,导致查询出的结果,有10多秒. 解决方法:可以通过join连接查询. 参考:http://www.cnblogs.com/xh831213/archive/2012/05/09/2491272.ht

原文:http://blog.csdn.net/suleil1/article/details/49471099 所使用的方法:$sqlArr=array();array_push();implode(); 原理, 一.建立sql语句前半句,并且建立一个空数组. 二.根据条件是否为空来判断是否向数组中添加元素.如果不为空,使用array_push()方法来添加,第一个参数为数组名称,第二个参数为值. 三.全部条件判断完毕用implode()方法来拆分数组.第一个参数为使用什么字符来拆分,可以为字

背景 每当交易高峰时期,可能会暴露一些平时无法发现的问题,机遇和挑战并存.下面聊聊最近解决的一个案例,因为执行计划走错导致慢查询,进而引发应用线程阻塞.线程池爆满,最后应用功能瘫痪.如何标本兼治的解决问题,需要很多思考. 问题分析 step1 应用瘫痪 用户反应某查询功能一直处于加载中,并出现错误提示.查看后台应用日志,调用远程查询服务出现大量超时. step2 线程池爆满 通过jstack命令来分析查询服务jvm线程堆栈,发现设定的线程池已经满了,而且大部分线程阻塞在了数据库查询阶段(如下图)

http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/8300784 SQL查询性能的好坏直接影响到整个数据库的价值,对此,必须郑重对待. SQL Server提供了多种工具,下面做一个简单的介绍: 一.SQL Profiler工具 SQL Profiler可用于: l  图形化监视SQLServer查询: l  在后台收集查询信息: l  分析性能: l  诊断像死锁这样的问题: l  调试Transact-SQL(T-SQL)语句: l  模拟重放

[转载] Oracle的分页查询语句基本上可以按照本文给出的格式来进行套用. Oracle分页查询格式(一):http://yangtingkun.itpub.net/post/468/100278 Oracle分页查询格式(二):http://yangtingkun.itpub.net/post/468/101703 Oracle分页查询格式(三):http://yangtingkun.itpub.net/post/468/104595 Oracle分页查询格式(四):http://yangt

本篇深入了解查询优化和服务器的内部机制,了解MySql如何执行特定查询,从中也可以知道如何更改查询执行计划,当我们深入理解MySql如何真正地执行查询,明白高效和低效的真正含义,在实际应用中就能扬长避短. 声明:本人使用的数据库版本为MySql 5.1 一.基本原则:优化数据访问 查询性能低下的最基本原因就是访问了太多数据,一些查询要不可避免地筛选大量的数据,大部分性能欠佳的查询都可以用减少数据访问的方式进行优化. 1.首先分析应用程序是否正在获取超过需要的数据,这通常表现在获取了过多的行或列.