问题:明明建立了索引,为何Like模糊查询速度还是特别慢? Like是否使用索引? 1.like %keyword    索引失效,使用全表扫描.但可以通过翻转函数+like前模糊查询+建立翻转函数索引=走翻转函数索引,不走全表扫描. 2.like keyword%    索引有效. 3.like %keyword% 索引失效,也无法使用反向索引. 使用mysql的explain简单测试如下: explain select * from company_info where cname like

老刘是即将找工作的研究生,自学大数据开发,一路走来,感慨颇深,网上大数据的资料良莠不齐,于是想写一份详细的大数据开发指南.这份指南把大数据的[基础知识][框架分析][源码理解]都用自己的话描述出来,让伙伴自学从此不求人. 您的点赞是我持续更新的动力,禁止白嫖,看了就要有收获,一起加油. 今天给大家分享的是MySQL性能优化,也是大数据开发指南MySQL的最后一部分.性能优化对于老刘来说,是必须掌握的一个手段,如何让自己变得更加优秀,这块内容还是好好看看! 本篇内容相对简洁,核心内容在SQL优化经

工作中我们经常用到多个left join去关联其他表查询结果,但是随着数据量的增加,一个表的数据达到百万级别后,这种普通的left join查询将非常的耗时. 举个例子:  现在porder表有 1000W数据,其他关联的表数据都很少,因为条件的限制必须要关联3个表,正常的逻辑就是这样写,但是我们在数据库执行的时候会发现这样的SQL非常耗时,而且此时才 limit 800  这样的SQL怎么能让用户受得了呢? select p.*,b.supplier,t.type,c.org   from p

text类型 1:支持分词,全文检索,支持模糊.精确查询,不支持聚合,排序操作; 2:test类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储: 使用场景: 存储全文搜索数据, 例如: 邮箱内容.地址.代码块.博客文章内容等. 默认结合standard analyzer(标准解析器)对文本进行分词.倒排索引. 默认结合标准分析器进行词命中.词频相关度打分. keyword 1:不进行分词,直接索引,支持模糊.支持精确匹配,支持聚合.排序操作. 2:keyword类型的最大支持的长度为--32766

我们在做多个字段模糊查询时,是不是觉得非常麻烦?比如我要模糊查询某表多个字段存在某数据时,如下 select * from table where a like '%key%' or b  like '%key%' or c like '%key%'.......... 上面的语句不但长,而且写起来好麻烦.我们是不是有更好的办法呢? 答案是肯定的.我们可以这样写: SELECT * FROM  table where CONCAT(a,b,c......) like '%key%' 这样不就显得

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的

对于高性能数据库操作,只靠设计最优的库表结构.建立最好的索引是不够的,还需要合理的设计查询.如果查询写得很糟糕,即使库表结构再合理.索引再合适,也无法实现高性能.查询优化.索引优化.库表结构优化需要齐头并进,一个不落. 6.1 为什么查询速度会慢 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>>服务器>>在服务器上进行解析>>生成执行计划>>执行>>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

1.针对多个域的一次性查询 1.1.三种方案     使用lucene构造搜索引擎的时候,如果要针对多个域进行一次性查询,一般来说有三种方法:     第一种实现方法是创建多值的全包含域的文本进行索引,这个方案最简单.但是这个防范有个缺点:你不能直接对每个域的加权进行控制.     第二种方法是使用MultiFieldQueryParser,它是QueryParser的子类,它会在后台程序中实例化一个QueryParser对象,用来针对每个域进行查询表达式的解析,然后使用BooleanQuery

优化数据页面(18)--标注keyword 设计要点:优化数据页面.界面设计.美化exce 秀秀:事实上俺认为,相同是数据项,它们的重要程度也不同. 阿金:嗯? 秀秀:每一行数据时描写叙述一条信息的,就相当于一个句子.都会有一个主语,俺觉得这个主语就是keyword. 阿金:嗯,一般都用keyword查询检索记录. 秀秀:所以它也非常重要. 阿金:那么.也要标出来?怎么标? 秀秀:像主谓宾一样标注.怎么样? 阿金:嗯--有待考虑.

一.问题概述 问题大概是这样的,有一个功能页面经常查询超时,有时候就算能查询出来也要很长的时间,但是有时又会很快.遇到的这种问题在排除掉网络原因之后基本上可以从查询语句上去找原因. 编译查询SQL语句和查询进程等待结果如下: 1.进程等待 2.编译查询 问题分析: 1.等待类型为SOS_SCHEDULER_YIELD并且CPU时长很长 2.而且查询时长基本上都是消耗在编译这块,实际的查询时长不到一秒. SOS_SCHEDULER_YIELD等待是SQL Server OS调度这块的线程之间的切换

如图,一个服务(service)对应一个用户(user),一个用户对应多个标签(tag),同时一个tag也可以通过中间表(pivot)对应对个用户. 现在业务需求如下:查service,这些service对应的user同时拥有tag1.tag2.tag3.tag4标签. 一个很容易犯的错误如下: $tags = ['tag1', 'tag2', 'tag3', ''tag4]; $query = ServiceModel::query() $query->whereHas('user.tags'

问题描述 打开github网页太慢 问题原因 被墙,导致DNS无法访问,实际上通过配置本地域名到IP的映射可以避免查询DNS服务器,从而加快速度. 为了验证确实是DNS的问题,请前往站长之家DNS查询,可以看见很多DNS服务器都没有. 一般Github的访问有两部分:主站的访问和二级域名的资源加载(比如样式文件等) 一般Github加载缓慢,主要是 assets-cdn.github.com.avatars0.githubusercontent.com 以及 avatars1.githubuse

 前言 前面铺垫了那么多,今天我们就用MVC5 + EF6 + Bootstrap3来正式创建一个基本查询页面. 为什么从查询页面開始?嘿嘿.由于小弟的.Net生涯就是从查询页面開始的,记得正式工作的第一个月就是各种模块的查询.先做查询有什么优点?首先查询仅仅读数据.不写数据.对数据库本身的数据安全不造成影响也不怕写入脏数据的麻烦.其次增删改查这四个操作里面.查询的难度应该是最小的,不用考虑事务流程等方面的问题. 本节最后将会生成例如以下页面: 创建Model 关于Model.数据库上下文.

早期,I/O串行,查询方式.发展,I/O并行,两种方式其一是中断方式,其二是dma方式,使得外部设备能直接与主存储器信息交换,减轻了cpu的工作量.技术继续发展,出现通道结构,实质上为高性能的dma控制器(微处理器,dma方式的进化),目的在于让I/O自己完成输入输出.技术再发展,出现I/O处理机,实质上为更高性能的处理器(dma再进化),成为小型的cpu系统,具有自己的寄存器,内存,指令集. 注意区别,I/O指令,是属于中央处理器的指令集,比如8086的in,out指令.           

查询执行的基础 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的.MySQL执行一个查询的过程,根据图1-1,我们可以看到当向MySQL发送一个请求时,MySQL都做了什么: 图1-1   查询执行路径 客户端发送一条查询给服务器. 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询

基础查询 眼下我们仅仅用到了基于keyword的查询,实际上Hibenrate Search DSL还提供了其他的查询方式,以下我们就来一探到底. 映射API和查询API 对于映射API.我们能够通过使用Hibernate提供的注解来完毕映射工作.同一时候我们也能够使用JPA提供的注解来完毕.类似的,对于查询API,我们也能够从Hibernate和JPA提供的查询API中进行选择. 每种方式都有它的长处和缺点,比方当我们使用Hibernate提供的查询API时,意味着能够使用很多其它的特性,毕竟

       在这个信息量剧增的时代,怎样帮助用户从海量数据中检索到想要的数据.模糊查询是不可缺少的. 那么在Oracle中模糊查询是怎样实现的呢?   一.我们能够在where子句中使用likekeyword来达到Oracle模糊查询的效果:在Where子句中.能够对datetime.char.varchar字段类型的列用Likekeyword配合通配符来实现模糊查询,下面是可使用的通配符: (1)% :零或者多个字符,使用%有三种情况 字段 like '%keyword%'字段包括"keyw

这一篇接着记录一下查询相关的操作.想象一下,如果想要在一张表格中展示某些车辆的耗损和营收情况,我们该怎么处理.车辆.耗损.营收各自存储在一张表中,耗损和营收中冗余了车辆信息……我们便想到了关联查询.mongodb 3.2+中开始支持关联查询,下面介绍一下写关联查询的过程. 测试一. db.getCollection('FormInstace').aggregate([ { $match: { "FormItems.key": { $ne: null } } }, { $addField

点这里进入ABP进阶教程目录 更新数据传输对象 打开应用层(即JD.CRS.Application)的Course\Dto\GetAllCoursesInput.cs //Course数据传输对象(查询条件) 增加一行代码 public string Keyword { get; set; } //用于全文搜索 using Abp.Application.Services.Dto; using JD.CRS.Entitys; namespace JD.CRS.Course.Dto { publi

fxnjbmhkk4pp4 select /*+ leading (wb,sb,qw) */ 'blocker('||wb.holding_session||':'||sb.username||')-sql:'||qb.sql_text blockers,'waiter ('||wb.waiting_session||':'||sw.username||')-sql:'||qw.sql_text waiters from dba_waiters wb, v$session sb, v$sessi