最近项目上一直在用mongodb作为数据库,mongodb有他的优势,文档型类json格式存储数据,修改起来比传统的关系型数据库更方便,但是最近在用mongodb出现了查询缓慢的问题,我用命令行查询,显示速度非常快,而且也添加了索引,2万条数据只需要十几毫秒,但是用代码实现却需要好几秒,我调试了代码发现代码生成的查询语句跟我在命令行的查询语句是一样的,我当时就很纳闷. 我当时的代码是这样写的: var list = collection.FindAs<AdClick>(query).SetSo

-- 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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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

MonogoDB是一种NoSQL数据库 优点: 1.数据的存储以json的文档进行存储(面向文档存储) 2.聚合框架查询速度快 3.高效存储二进制大对象 缺点: 1.不支持事务 2.文件存储空间占用过大 案例学习 例1:单个变量查询(查找出制造商字段为"Porsche"的所有汽车的查询) { "layout" : "rear mid-engine rear-wheel-drive layout", "name" : "

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

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(

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

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

Hive查询流程分析 各个组件的作用 UI(user interface)(用户接口):提交数据操作的窗口Driver(引擎):负责接收数据操作,实现了会话句柄,并提供基于JDBC / ODBC的execute和fetch APIMetastore(元数据):Hive元数据,存储所有表信息以及相关的HDFS文件存储目录,一般采用MySQL或者derby存储Compiler(编译器):解析查询的SQL,生成阶段性的执行计划(包含MapReduce.元数据操作)Execution Engine(执行

instr(title,'手册')>0  相当于  title like '%手册%' instr(title,'手册')=1  相当于  title like '手册%' instr(title,'手册')=0  相当于  title not like '%手册%' t表中将近有1100万数据,很多时候,我们要进行字符串匹配,在SQL语句中,我们通常使用like来达到我们搜索的目标.但经过实际测试发现,like的效率与instr函数差别相当大.下面是一些测试结果: SQL> set timi

1. 前言 在这篇博文中,我们将学习如何查询mongoDB中的数据.当我们把数据存储在mongoDB以后,我们需要把数据查询出来.毕竟CRUD操作中,查询操作在我们系统中是我们应用比较频繁的操作.我们需要应对不同的业务需求,构造合适的查询条件去查询我们想要的数据.我们需要去学习mongoDB给我们提供了哪些查询相关的语法和功能.在这里,我们使用mongodb自带的mongo shell(mongo shell是一个javascript环境的mongodb客户端,支持js语法)来学习. 2. 准备

简介 关于数据库,我们经常会听说"增查删改"之类的词语,听起来很简单,但是如果想要准确的获取到需要的数据的话,还是要花点功夫的.下面由我来和大家谈谈高级查询的用法以及和普通查询的区别 高级查询 子查询 语法: select   ...列名...   from   表1   where   列1   (逻辑运算符,大于'>',等于'='...)   ( select   ...列名...   from   表2   where   列2   (逻辑运算符,大于'>',等于'=