{ "query" : { "constant_score" : { "filter" : { "range" : { "@timestamp" : { ,//或者"gt": "now-2m", "lt": "now" } } } } }, "aggs" : { "by_time" : {

1.需求: 从所有数据中,查出一个时间段中每天的数据量,即:按日做汇总. 2.SQL语句模板: select trunc(date_col) date, sum(num_col) num, count(*) col_num from table_name where to_char(date_col,'yyyymm') = '201305' group by trunc(date_col);3.亲测有效√

查询半小时内数据的方法 1.select * from 表名 where datediff(minute,createtime,getdate())<30 2.select * from 表名 where createtime>=DateAdd(minute,-30,GETDATE()) and createtime<getdate()查询当天数据的方法 1.select * from 表名 where datediff(day,createtime,getdate())=0 2.sel

select * from zaiko where createtime between (now() - interval '3 Days') and now() ; select * from zaiko where createtime between (now() - interval '5 Mins') and now() ps经过实际核实,这方法有毛病,刚入的数据,几十秒之后才能刷的出来

select t.TABLE_NAME,t.NUM_ROWS from user_tables t order by t.TABLE_NAME:--oracle  SELECT object_name (i.id) TableName,          rows as RowCnt   FROM sysindexes i   INNER JOIN sysObjects o       ON (o.id = i.id AND o.xType = 'U ')   WHERE indid < 2  

方法一: SELECT a.name,b.rows FROM sysobjects a INNER JOIN sysindexes b ON a.id=b.id ,) AND a.Type='u' ORDER BY b.rows desc 方法二: ), RowCnt INT) EXEC sp_MSforeachtable 'INSERT INTO #temp SELECT ''?'', COUNT(*) FROM ?' select * from #temp order by RowCnt d

在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题.本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计. Value List Handler模式及其局限性 在J2EE应用中,对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验,比如Value List Handler设计模式就

本文转载自:http://hi.baidu.com/ajyajyajy/item/4e2a7f4dc83393d2c1a592c1 use DBNAMEgoselect * from sysobjects where xtype='U'; --这是查询所有表的信息select count(*) from sysobjects where xtype='U' --这是查询表的数量 ‍select a.name, b.rows from sysobjects a with(nolock) join

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

Oracle数据库: 刚做一张5000万条数据的数据抽取,当前表同时还在继续insert操作,每分钟几百条数据. 该表按照时间,以月份为单位做的表分区,没有任何索引,当前共有14个字段,平均每个字段30个字节.当前表分区从201101到201512每月一个分区 测试服务器:xeno 5650,32核cpu,win2003操作系统,物理内存16G:测试工具plsql 1.最开始的查询: string.Format(@"select * from                           

前因:项目一直使用的是PageHelper实现分页功能,项目前期数据量较少一直没有什么问题.随着业务扩增,数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题.几十万甚至上百万的单表数据查询性能缓慢,需要几秒乃至十几秒的查询时间.故此特地研究了一下PageHelper源码,查找PageHelper分页的实现方式. 一段较为简单的查询,跟随debug开始源码探寻之旅. public ResultContent select(Integer id) { Page<Test> blogPage = P

前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT ~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)

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

示例: 查询最近一周12:30分到13:00这段时间内的订单量: SELECT * FROM T_ORDER O WHERE O.CREATEDATETIME BETWEEN SYSDATE AND SYSDATE AND TO_CHAR(O.CREATEDATETIME, 'hh24:mi:ss') BETWEEN '12:30:00' AND '13:00:00' 查询某段日期内某个时间段的订单量: SELECT * FROM T_ORDER O WHERE O.CREATEDATETIME

mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 横瓜(601069289) 18:13:20  MYSQL需要优化 深圳-ftx(1433725026) 18:13:35   那排名是怎么搞的 横瓜(601069289) 18:13:39  50万记录,很多查询就像蜗牛 横瓜(601069289) 18:13:46  所以必须优化 横瓜(6010

大数据量查询,对数据库开发者来说,性能问题往往是最需要费尽心机的,借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享,以免大家走更多的弯路. 1.使用主键临时表 大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因.通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松.高性能的实现大数据量查询. 2.只查询一次大表 在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果. 3.分批处理,提高并发

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 xuehi.com 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 xuehi.com where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p