db2 几十万的数据怎么优化

DB2大数据量优化查询解决方案

利用DB2表分区的功能对大数据量的表进行分区,可以优化查询. 表分区介绍: 表分区是一种数据组织方案,它根据一列或多列中的值把表数据划分为多个称为数据分区的存储对象. (我觉得表分区就类似于Windows系统的磁盘分区,通常我们将磁盘分区成:系统盘,娱乐盘,学习盘,工作盘.如果我想找一个<Thinking in java>的电子书,我们会直接去学习盘去搜索,相反,如果我们电脑只分一个区,那么我们必须要搜索整块硬盘.) When需要进行表分区: 在数据仓库中,事实表或历史表的大小是摆在设计人员

DB2日常维护——REORG TABLE命令优化数据库性能

一个完整的日常维护规范可以帮助 DBA 理顺每天需要的操作,以便更好的监控和维护数据库,保证数据库的正常.安全.高效运行,防止一些错误重复发生. 由于DB2使用CBO作为数据库的优化器,数据库对象的状态信息对数据库使用合理的 ACCESS PLAN至关重要.DB2 优化器使用目录统计信息来确定任何给定查询的最佳访问方案.如果有关表或索引的统计信息已过时或者不完整,则会导致优化器选择不是最佳的方案,并且会降低执行查询的速度.当数据库里某个表中的记录变化量很大时,需要在表上做REORG操作来优化数

DB2日常维护——REORG TABLE命令优化数据库性能（转）

[转]DB2日常维护——REORG TABLE命令优化数据库性能一个完整的日常维护规范可以帮助 DBA 理顺每天需要的操作,以便更好的监控和维护数据库,保证数据库的正常.安全.高效运行,防止一些错误重复发生. 由于DB2使用CBO作为数据库的优化器,数据库对象的状态信息对数据库使用合理的 ACCESS PLAN至关重要.DB2 优化器使用目录统计信息来确定任何给定查询的最佳访问方案.如果有关表或索引的统计信息已过时或者不完整,则会导致优化器选择不是最佳的方案,并且会降低执行查询的速度.当数据

百度地图Canvas实现十万CAD数据秒级加载

背景前段时间工作室接到一个与地图相关的项目,我作为项目组成员主要负责地图方面的设计和开发.由于地图部分主要涉及的是前端页面的显示,作为一名Java后端的小白,第一次写了这么多HTML和JavaScript. 项目大概是需要将一张CAD的图(导出大概三十万条数据)叠加在地图上,在接Canvas之前考虑了很多种方案,最后都否定了.首先我们想利用百度地图原生的JavaScript API实现线和点的加载,但是经过测试,当数据达到2000左右,加载时间就已经达到了数十秒,后来直接测试了一万条数据,浏览

实现java 中 list集合中有几十万条数据,每100条为一组取出

解决"java 中 list集合中有几十万条数据,每100条为一组取出来如何实现,求代码!!!"的问题. 具体解决方案如下: /** * 实现java 中 list集合中有几十万条数据,每100条为一组取出 * @param list 可穿入几十万条数据的List * @return map 每一Kye中有100条数据的List */ @SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" }) public Ma

Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI整合优化篇（十三）数据层优化-表规范、索引优化

本文提要最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的,这几天也在想还有哪些地方可以优化改进,结合日志和项目代码发现,关于数据层的优化,还是有几个方面可以继续修改的,代码方面,整合了druid数据源也开启了sql监控等,修改和规范了变量的命名方式,建表时的命名方式也做了修改,不过做的这些还不够,优化这件事真是一个长期和自觉的过程,mapper文件中的sql语句,依然不是十分的符合规范,有继续优化的必要,数据库中表的结构也需要继续优化. 前一篇文章主要讲了慢sql的整理,以及explain关键字在优化

sql语句百万数据量优化方案

一:理解sql执行顺序在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: ()))<Top Num> <selec

Salesforce 超大量数据导入优化策略

本文参考自以下系列文章: 1 2 3 4 5 6 超大量数据导入优化策略 Salesforce和很多其他系统都可以很好的协作.在协作过程中,数据的导入导出便成为了一个关键的步骤. 当客户的业务量非常大的时候,会有将超大量数据导入Salesforce的需求.对于超大量数据的导入,必须做好万全的准备,才能保证导入过程的顺利与高效. 对于超大量数据导入过程,可以从多个方面进行优化.它们也适用于Salesforce的其他功能. 精简表有些时候,业务中涉及到大量.复杂的关系.在Salesforce中设计

MySQL数据性能优化-修改方法与步骤

原文:http://bbs.landingbj.com/t-0-240421-1.html 数据库优化应该是每个设计到数据库操作应用必须涉及到的操作. 经常调试修改数据库性能主要有三个方面 1.MySQL配置文件的修改 2.数据表的调整(表索引) 3.SQL语句的调优 MySQL数据调优,也许我们经常想到的是SQL语句的调优,同时我们也会花费大量的时间对SQL语句进行调整.因为我们可能认为SQL语句是改变数据库性能的主要方式和重点, 老板或管理层也很注意SQL语句的优化. 可能在实际的操作中,

UITableView加载网络数据的优化

UITableView加载网络数据的优化效果源码 https://github.com/YouXianMing/Animations // // TableViewLoadDataController.m // Animations // // Created by YouXianMing on 16/2/2. // Copyright © 2016年 YouXianMing. All rights reserved. // #import "TableViewLoadDataControl

面试题：js如何渲染十万条数据并不卡住界面

这道题考察了如何在不卡住页面的情况下渲染数据,也就是说不能一次性将几万条都渲染出来,而应该一次渲染部分 DOM,那么就可以通过 requestAnimationFrame 来每 16 ms 刷新一次. 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>js如何渲染十万条数据并不卡住界面</title> </head> &l

Mysql数据库写入数据速度优化

Mysql数据库写入数据速度优化 1)innodb_flush_log_at_trx_commit 默认值为1:设置为0,可以提高写入速度. 值为0:提升写入速度,但是安全方面较差,mysql服务器宕机可能会造成数据丢失. 值为1:每一次事务提交或者事务外的指令都需要把日志写入硬盘,此过程消耗时间较长: 值为2:是每次操作不写入硬盘,而是写入系统缓存,日志仍然会每秒刷新硬盘: 2)innodb_autoextend_increment默认值为8M,调整为128M : 此配置项作用主要是当tab

Redis数据存储优化机制（转）

原文:Redis学习笔记4--Redis数据存储优化机制 1.zipmap优化hash: 前面谈到将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存,并且可以更方便的存取整个对象.省内存的原因是新建一个hash对象时开始是用zipmap来存储的.这个zipmap其实并不是hash table,但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销.尽管zipmap的添加,删除,查找都是O(n),但是由于一般对象的field数量都不太多.所以使用zipmap也是很快的,

软件架构自学笔记----分享“去哪儿 Hadoop 集群 Federation 数据拷贝优化”

去哪儿 Hadoop 集群 Federation 数据拷贝优化背景去哪儿 Hadoop 集群随着去哪儿网的发展一直在优化改进,基本保证了业务数据存储量和计算量爆发式增长下的存储服务质量.然而,随着集群规模的发展,单组 NameNode 组成的集群也到达了新的瓶颈:因为 NameNode 内存使用和元数据量正相关,在 180GB 堆内存配置下,元数据量红线约为 7 亿,而随着集群规模和业务的发展,即使经过小文件合并与数据压缩,仍然无法阻止元数据量逐渐接近红线.而且在性能方面,随着业务的发展,集

<搬运> SQL语句百万数据量优化方案

一:理解sql执行顺序在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: (8)SELECT (9)DISTINCT (11)&l

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s

解密 Uber 数据团队的基础数据架构优化之路

如果你用过Uber,你一定会注意到它的操作是如此的简单.你一键叫车,随后车就来找你了,最后自动完成支付,整个过程行云流水.但是,在这简单的流程背后其实是用Hadoop和Spark这样复杂的基础大数据架构来支撑的. Uber 在现实世界和虚拟世界的十字路口有令人羡慕的一席之地.这令每天在各个城市穿行的数十万司机大军趋之若鹜.当然这也会一个相对浅显的数据问题.但是,就像Uber数据部门的主管 Aaron Schildkrout所说:商业计划的简单明了带给Uber利用数据优化服务的巨大机会. “这本质

DB2导入导出数据库数据

导出数据库中数据在db2cmd命令下生成建库脚本(-z指定模式名) db2look -d BBS -z db2admin -u db2admin -e -o bbs.sql 在db2cmd命令下导出数据 db2move BBS export -sn db2admin -u db2admin -p db2admin 导入数据到数据库 1.使用指定的csv格式的数据文件并生成日志文件 import from "D:/tmp/qm_east_info.csv" OF DEL

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 3.应尽量避免在 wh

Oracle大数据常见优化查询

[转]http://www.cnblogs.com/myhappylife/p/5006774.html 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:select id from

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