要求不用skip 前提:1.时间倒序排列(自己现在的项目中也是按照时间倒序排列的)       2.每页显示10条数据 int limit = 10;//刚开始点击查询的时候设置十条 查询形式为 db.find(query).sort(time,-1).limit(limit)方式 注:query是查询条件,其中包括了时间段的条件,例如 a=<time<=b的限制 1)记录每一页的第一条数据的时间firstTime 2)记录每一页最后一条数据的时间lastTime 在查询之前判断用户是点击下一

前段时间由于项目的原因,对一个由于分页而造成性能较差的SQL进行优化,现在将优化过程中学习到关于分页优化的知识跟大家简单分享下. 分页不外乎limit,offset,在这两个关键字中,limit其实不是性能瓶颈的主要原因,如果sql中定义了比较大的limit,说明了确实有一次性取出较多数据的需求,如果不是,就需要考虑limit参数是否需要调整了.这篇文章主要以offset为优化方向,介绍高offset下的性能优化手段.业界主要使用的还是Innodb引擎,本文中的分析和方案主要针对Innodb引擎

MySQL 百万级分页优化 http://www.jb51.net/article/31868.htm 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : , ; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : , ; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 : , ) LIMIT ; 是的,速度提升到0.x秒了,看样子还行了 可是,还不是完美的! 以下这句才是完美的:  ; 比上面那句,还要再快5至10倍 另外,如果需要查询 id 不是连续的一段,最佳的方法就是先找出 id ,然后用 in 查询 : ,

记一次SQLServer的分页优化兼谈谈使用Row_Number()分页存在的问题   最近有项目反应,在服务器CPU使用较高的时候,我们的事件查询页面非常的慢,查询几条记录竟然要4分钟甚至更长,而且在翻第二页的时候也是要这么多的时间,这肯定是不能接受的,也是让现场用SQLServerProfiler把语句抓取了上来. 用ROW_NUMBER()进行分页 我们看看现场抓上来的分页语句: select top 20 a.*,ag.Name as AgentServerName,,d.Name as

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7003157.html 最近无意间看到一个MySQL分页优化的测试案例,并没有非常具体地说明测试场景的情况下,给出了一种经典的方案,因为现实中很多情况都不是固定不变的,能总结出来通用性的做法或者说是规律,是要考虑非常多的场景的,同时,面对能够达到优化的方式要追究其原因,同样的做法,换了个场景,达不到优化效果的,还要追究其原因.个人对此场景在不用情况表示怀疑,然后自己测试了一把,果然发现一些问题,同时也证实了一些预期的想法.

NodeJs操作MongoDB之分页功能与常见问题 一,方法介绍 1,聚合操作之count count()方法可以查询统计符合条件的集合的总数 db.User.count(<query>) // 此方法等价于 db.User.find(<query>).count() 在分布式集合中,会出现计算错误的情况,这个时候推荐使用aggregate: 2,find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档. db.User.find();//相当于:select* from User; 3,

1. 性能优化分类 mongodb性能优化分为软件层面和操作系统层面. 软件层面,一般通过修改mongodb软件配置参数来达到,这个需要非常熟悉mongodb里面的各种配置参数: 而操作系统层面,相对简单点,主要是修改操作系统参数,比如说:关闭传输页缓存.使用SSD替代机器硬盘等等. 2. 软件层面优化 2.1 设置WiredTiger的cacheSizeGB 通过cacheSizeGB选项配置控制WiredTiger引擎使用内存的上限,默认配置在系统可用内存的60%左右. 如果一台机器上只部署

1.存储过程 delimiter // create procedure insert_data(in rows int) begin DECLARE n INT DEFAULT 1; drop table if exists row300w; create table row300w(id int,name varchar(30)); while n < rows do insert into row300w(id,name) values(n,concat('alex',rows)); se

mysql分页优化方法 今天遇到开发反应分页语句很慢,马上看一下到底是啥的分页语句 原分页语句 SELECT * FROM `tt` LIMIT , 执行这个语句需要6秒+时间 执行计划为全表扫描 在网上看到叶金荣对分页优化的文章,于是把语句修改为inner join的方式分页改为inner join的方式http://imysql.com/2014/07/26/mysql-optimization-case-paging-optimize.shtml 修改后的语句 SELECT * FROM

SQL通用优化方案:1. 使用参数化查询:防止SQL注入,预编译SQL命令提高效率2. 去掉不必要的查询和搜索字段:其实在项目的实际应用中,很多查询条件是可有可无的,能从源头上避免的多余功能尽量砍掉,这是最简单粗暴的解决方案.3. 选择最有效率的表名顺序: 数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表放在最后,如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后.

当你和别人都能实现一个某个功能,这时候区分你们能力的不是谁干活多少,而是谁能写出效率更高的代码.比如显示一个订单列表它不仅仅是写一条SELECT SQL那么简单,我们还需要很清楚的知道这条SQL他大概扫描了多少行数据,返回了多少行数据,是否需要创建索引,创建什么样的索引,索引是否生效,等等. 这里以订单列表显示和订单导出为例来谈谈Mysql分页优化. 发现问题 下边是一个订单表的简单表结构.里边有大概270万条数据,其中渠道ID为35的有132万调数据. CREATE TABLE IF NOT

背景:LIMIT 0,20 这种分页方式,随着 offset 值的不断增大,当达到百万级时,一条查询就需要1秒以上,这时可以借助索引条件的查询来优化. SQL:select * from member where status = 1 limit 0,20;  改写  select * from member where id >= 1 and status = 1 limit 20; 代码片段: /** * limit 分页优化 * @author ercom */$startTime = t

1. 批量保存优化 避免一条一条查询,采用bulkWrite, 基于ReplaceOneModel,启用upsert: public void batchSave(List<?> spoTriples, KgInstance kgInstance) { MongoConverter converter = mongoTemplate.getConverter(); List<ReplaceOneModel<Document>> bulkOperationList = s

索引优化 注意查询的数据占总数据达到一定量的时候可能导致索引失效.可以用limit或者指定列缩小数据区域可以解决. 以时间orderby排序的limit分页优化 前提用order by分页 limit分页在两三万左右时可以使用,超过十万条记录时要先查询出前n-1页的时间最大值max(date),以这个为开始时间.这里变动的参数只有下面的300000,这里为查询第30001页的数据. 300000为pagerow*(page-1)得来. select * FROM tbl ,) aa) , 获取分

表格分页优化: <template> <el-pagination small background @size-change="handleSizeChange" @current-change="handleCurrentChange" :current-page="currentPage" :page-sizes="pageSizes" :page-size="pageSize" l

终于要对MySQL优化下手了,本文将对分页进行优化说明,希望可以得到一个合适你的方案. 开始之前,先分享一套MySQL教程,小白入门或者学习巩固都可以看 MySQL基础入门-mysql教程-数据库实战(MySQL基础+MySQL高级+MySQL优化+MySQL34道作业题)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili 分页这个话题已经是老生常谈了,但是有多少小伙伴一边是既希望优化的自己的系统,另一边在项目上还是保持自己独有的个性. 优化这件事是需要自己主动行动起来的,自己搞测试数据,只有

现在参与一个项目的开发,需要用java查询mongodb数据库,在这里分页用的skip sort 和limit结合,查询语句如下(已经在相关字段建立索引) DBCursor cursor = collection.find(query).skip((skip - 1) * PAGESIZE).sort(new BasicDBObject("starttime", -1)).limit(PAGESIZE);//PAGESIZE=10 由于分页,这里需获取符合条件的总数 语句如下 int

最近项目在做网站用户数据新访客统计,数据存储在MongoDB中,统计的数据其实也并不是很大,1000W上下,但是公司只配给我4G内存的电脑,让我程序跑起来气喘吁吁...很是疲惫不堪. 最常见的问题莫过于查询MongoDB内存溢出,没办法只能分页查询.这种思想大家可能都会想到,但是如何分页,确实多有门道! 网上用的最多的,也是最常见的分页采用的是skip+limit这种组合方式,这种方式对付小数据倒也可以,但是对付上几百上千万的大数据,却只能望而兴叹... 经过网上各种查找资料,寻师问道的,发现了

最近有项目反应,在服务器CPU使用较高的时候,我们的事件查询页面非常的慢,查询几条记录竟然要4分钟甚至更长,而且在翻第二页的时候也是要这么多的时间,这肯定是不能接受的,也是让现场用SQLServerProfiler把语句抓取了上来. 用ROW_NUMBER()进行分页 我们看看现场抓上来的分页语句: select top 20 a.*,ag.Name as AgentServerName,,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName from

普通分页 数据分页在网页中十分多见,分页一般都是limit start,offset,然后根据页码page计算start , 这种分页在几十万的时候分页效率就会比较低了,MySQL需要从头开始一直往后计算,这样大大影响效率 ,; .151s explain ,; 我们可以用explain分析下语句,没有用到任何索引,MySQL执行的行数是16W+,于是我们可以想用到索引去实现分页 优化分页 使用主键索引来优化数据分页 limit ) limit ; .003s 使用explain分析语句,MyS