Java中的常用方法 第一章 字符串 1.获取字符串的长度:length() 2.判断字符串的前缀或后缀与已知字符串是否相同    前缀 startsWith(String s).后缀 endsWith(String s) 3.比较两个字符串:equals(String s) 4.把字符串转化为相应的数值    int型 Integer.parseInt(字符串).long型 Long.parseLong(字符串)    float型 Folat.valueOf(字符串).floatValue(

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:

http://jingyan.baidu.com/article/3f16e003cb9a0f2591c10324.html?qq-pf-to=pcqq.c2c PL/SQL Developer是一个集成开发环境,专门开发面向Oracle数据库的应用.在访问oracle数据库比较常用的可视化查询工具. 在日常数据库查询维护过程中,我们都会遇到查询数据慢,时间长,导致不能及时查询到自己想要的数据.通常数据库工程师,都会适当将常用表的字段进行建立索引,从而快速访问数据库表中的特定信息. 利用plsq

凡是数据库中,索引的存在就是为了提高查询速度的,数据库的索引有点类似于书本上面的目录的概念,因为在英文中都是index,事实上也就是目录. 其算法应该叫做“倒排索引”,这个其实也类似于搜索引擎里面的基本算法. 测试:10w条数据,没有索引的情况下,查询一条数据大约需要550ms以上. 建立索引后,数据库的体积增大了3倍左右,但是同样的查询却减少到8ms的级别,提升了70倍 有时候关于sqlite数据库出错或者没法用的情况看这里 下面是在android手机上面的测试代码 查看源代码   打印帮助

一.支持规则查询 可自定义生成域名进行查询,可生成任意位数的字母数字域名,根据[声母].[韵母]生成单拼,双拼,三拼等域名,还可根据字典生成,支持全拼.首拼识别,全国城市区号.城市全拼.城市首拼.热门词汇等好域名一网打尽 二. 支持查询域名信息丰富 可查询域名是否已注册.注册时间.续费时间.过期时间.域名年龄.备案名称.备案性质.备案号.审核时间.百度收录.谷歌收录.360收录.PR.百度权重.搜狗权重 三.支持多线程查询,查询速度飞快 多线程可同时查询多个域名,大大加快查询速度,为您节省时间.

1.优化查询精度 优化原因:当维度过多时,查询很复杂,效率较慢.因此看能否通过优化sql的方式来提高查询效率. 代码跟踪查看(维度多余3时查询条件里面有in,优化不用in关键字) public abstract class AbstractQuerySpec implements QuerySpec { protected Map<String, String> nonDistinctGenerateSql(SqlQuery sqlQuery){ String expr = column.ge

索引和优化查询 恰当的索引可以加快查询速度,可以分为四种类型:主键.唯一索引.全文索引.普通索引. 主键:唯一且没有null值. create table pk_test(f1 int not null,primary key(f1)); alter table customer modify id int not null, add primary key(id); 普通索引:允许重复的值出现. create table tableanme (fieldname1 columntype,fie

我们都知道SQL是非常强大的,为什么这么说呢?相信学过数据库原理的同学们都深有体会,SQL语句变化无穷,好毫不夸张的说可以实现任意符合我们需要的数据库操作,既然前面讲到Hibernate非常强大,所以Hibernate也是能够实现SQL的一切数据库操作. 在SQL中,单表查询是最常用的语句,同理Hibernate最常用到的也是查询语句,所以今天就来讲讲Hibernate的单表查询: 今天要将的内容分以下几点: 查询所有 查询结果排序 为查询参数动态赋值 分页查询 模糊查询 唯一性查询 聚合函数查

背景: 由于本人使用的是6.0以上的版本es,在使用发现很多中文博客对于mapping参数的说明已过时.ES6.0以后有很多参数变化. 现我根据官网总结mapping最新的参数,希望能对大家有用处. es6.0与之前版本区别: -新增字段: eager_global_ordinals -删除的字段: include_in_all ※特别提示: 1,建议大家创建索引的时候指定mapping(用到特定分词器,规划字段是否被索引来节省空间等) 2,mapping创建并插入数据后就无法进行更改了!所以要

MySQL 的 EXPLAIN 命令可以查看SELECT语句的执行的计划,是 MySQL 查询优化的必备工具. 通过执行计划可以了解查询方式.索引使用情况.需要扫描的数据量以及是否需要临时表或排序操作等信息. 我们需要分析执行计划对查询进行有的放矢的优化. 需要注意: EXPLAIN不考虑触发器.存储过程或用户自定义函数对查询的影响 EXPLAIN不考虑缓存 EXPLAIN只能分析执行计划,不能显示存储引擎在执行查询过程中进行的操作 部分统计信息是估算的,并非精确值 本文基于 MySQL 5.6

有时候, 我们需要用到菜单列表,但是怎么样去实现一个菜单列表的编写呢,这是一重要的问题. 比如我们需要编写一个树形结构的菜单,那么我们可以使用JQuery的zTree插件:http://www.treejs.cn/v3/main.php#_zTreeInfo 例如现在需要编写一个这样的菜单列表.那么就可以使用JQuery的zTree插件. 先看一下数据库表结构. CREATE TABLE `permission` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `

问题: 由于公司业务扩大,各个子系统陆续迁移和部署在不同的数据源上,这样方便扩容,但是因此引出了一些问题. 举个例子:在查询"订单"(位于订单子系统)列表时,同时需要查询出所关联的"用户"(位于账户子系统)的姓名,而这时由于数据存储在不同的数据源上,没有办法通过一条连表的sql获取到全部的数据,而是必须进行两次数据库查询,从不同的数据源分别获取数据,并且在web服务器中进行关联映射.在观察了一段时间后,发现进行关联映射的代码大部分都是模板化的,因此产生一个想法,想要

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:

转载地址:https://segmentfault.com/a/1190000011330649 避免向数据库请求不需要的数据 在访问数据库时,应该只请求需要的行和列.请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源,并增加网络开销.例如在处理分页时,应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据,而不是向应用程序返回全部数据后,再由应用程序过滤不需要的行.当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来,避免每次使用都要到MySql查询.避免使用SELECT *这种方式进行查询,应该只

转自:http://www1.huachu.com.cn/read/readbookinfo.asp?sectionid=1000004203 第3章 实战Google Maps API之一——IP地理位置可视化查询 3.2 根据IP定位地理位置       在初步了解Google Maps API后,接下来就可以开始学习本章核心内容——根据IP定位地理位置.本节将初步介绍根据IP定位地理位置这项技术的背景,通过实例讲解如何利用MaxMind®提供的开源数据库查询某IP所在地理位置,并最终完成I

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

一 索引未命中 并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度,若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下问题 1 范围问题,或者说条件不明确,条件中出现这些符号或关键字:>.>=.<.<=.!= .between...and....like. 大于号.小于号 不等于!= between ...and... like   2 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大

1.SQL select 语句 SELECT 语句用于从表中选取数据. 结果被存储在一个结果表中(称为结果集). SELECT 列名称 FROM 表名称 实例: SELECT username,password FROM user 或者: SELECT * FROM user 2.SQL SELECT DISTINCT 语句 在表中,可能会包含重复值.这并不成问题,不过,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值.  关键词 DISTINCT 用于返回唯一不同的值. SELECT DIS

大家在写查询时,为了性能,往往会在表后面加一个nolock,或者是with(nolock),其目的就是查询是不锁定表,从而达到提高查询速度的目的. 什么是并发访问:同一时间有多个用户访问同一资源,并发用户中如果有用户对资源做了修改,此时就会对其它用户产生某些不利的影响,例如: 1:脏读,一个用户对一个资源做了修改,此时另外一个用户正好读取了这条被修改的记录,然后,第一个用户放弃修改,数据回到修改之前,这两个不同的结果就是脏读. 2:不可重复读,一个用户的一个操作是一个事务,这个事务分两次读取同一

""" 官方文档:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/aggregations.html 官方文档:https://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/search_dsl.html 参考:https://blog.csdn.net/hanyuyang19940104/article/details/81668880中的bug解决方案 可参考:

=========索引原理与慢查询======= 阅读目录 -     一.介绍 -     二.索引的原理 -     三.索引的数据结构 -     四.聚集索引与辅助索引 -     五.MySQL索引管理 -     六.测试索引 -     七.正确使用索引 -     八.联合索引与覆盖索引 -     九.查询优化神器-explain -     十.慢查询优化的步骤 -     十一.慢日志管理 一.介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般