代码如下: <?php //搜索 $StarLevel = $_GET["starlevel"]; $StartDate=$_GET["StartDate"]; $EndDate=$_GET["EndDate"]; $Key = $_GET["k"]; if($_GET["page"] == ""){ $Page = 1; } else { $Page = $_GET["

代码: from django.db import connection from django.db.models import Sum,Count #alarm_sum_group_items = models.FILE_PROTECT_ALARM.objects.filter(**condition).values('customer_id').annotate(alarm_sum=Sum('cmn_merge_count')) select = {'day': connection.op

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

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

转载自http://yangyangmyself.iteye.com/blog/2321759 1.Druid 查询概述     上一节完成数据导入后,接下来讲讲Druid如何查询及统计分析导入的数据.    Druid的查询是使用REST风格的HTTP请求查询服务节点(Broker.Historical.Realtime),这些服务节点暴露REST查询接口,客户端发送Json对象请求查询接口.一般情况下,查询服务接口发布在Broker节点,基于Linux 的POST请求查询如下所示:  /**

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

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 product limit 100, 20   0.016秒select * fro

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM

背景 今年3月份时候,线上发生一次大事故.公司主要后端服务器发生宕机,所有接口超时.宕机半小时后,又自动恢复正常.但是过了2小时,又再次发生宕机. 通过接口日志,发现MySQL数据库无法响应服务器.在阿里云的技术支持的帮助下,发现了MySQL数据库中存在大量慢查询,导致CPU负载过高.最后,根据慢查询日志,定位到了出问题的SQL和业务接口. 业务接口是一个分页接口,莫名被刷到7000多页,偏移量(offset)高达20w多.每当这条SQL执行时,数据库CPU直接打满.查询时间超过1分钟才有响应.

查看表相关命令 - 查看表结构   desc 表名- 查看生成表的SQL   show create table 表名- 查看索引   show index from  表名 使用索引和不使用索引 由于索引是专门用于加速搜索而生,所以加上索引之后,查询效率会快到飞起来. # 有索引 mysql> select * from tb1 where name = 'zhangqiye'; +-----+-------------+---------------------+--------------

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

一.需求   :地铁(石家庄地铁)线路查询 二.       学生:洪鼎淇 合作对象:宋子健 时间记录日志: 日期 开始时间 结束时间 中断时间 净时间 活动 2019/3/30 10:00 14:00 13:00 3.5小时 web界面 地铁地图绘制 2019/4/2 7:00 13:00 12:00 4.5小时 优化界面 构建数据库 实现基本线路查询 2019/4/3 18:00 23:00 20:40 3小时 优化查询功能 三.程序: 行中代码如下: //数据处理层 <%@ page la

定时器: Timer timer = new Timer();                    timer.schedule(new TimerTask() {                        public void run() {                          // 逻辑代码                        }                    }, 3600000);//一小时 实时查询: $(document).ready(func

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FRO

MySQL limit分页查询的性能优化 Mysql的分页查询十分简单,但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了. 传统分页查询:SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit工作原理就是先读取前面n条记录,然后抛弃前n条,读后面m条想要的,所以n越大,偏移量越大,性能就越差. 推荐分页查询方法: 1.尽量给出查询的大致范围 SELECT c1,c2,cn... FROM table WHERE id>=20000 LIMIT 10; 2.子查

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FRO

遇到的问题 参考:mongo中时间跟实际时间相差8小时 Mongo中一个Collection有一个字段用来存放数据的插入时间,但记录的时间比实际时间晚了8小时. 查询得知存储在mongodb中的时间是标准时间UTC +0:00,而中国时区是+8.00, 请问有什么办法保证Collection中的插入时间和实际时间一致吗? GMT: 格林威治时间 UTC:标准时间 ISO: 标准时间 CST:北京时间 时间加Z:代表标准时间(一般和UTC时间一致) enterDate: { type: Date,

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’ 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

morphline优化,如下: 传过来的时间戳被复制到3个字段:eventTimeInMinuteChina_tdt ,eventTimeInMinuteUTC_tdt ,eventTimeInHourUTC_tdt . eventTimeInMinuteChina_tdt:用于显示以及按中国时间来指定查询范围. eventTimeInMinuteUTC_tdt:用于匹配NOW/DAY-7DAYS TO NOW/DAY等时间格式.因为solr5以前的版本只支持UTC时区. eventTimeIn

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

导读 DNS 是互联网核心协议之一.不管是上网浏览,还是编程开发,都需要了解一点它的知识.本文详细介绍DNS的原理,以及如何运用工具软件观察它的运作.我的目标是,读完此文后,你就能完全理解DNS. 一.DNS 是什么? DNS (Domain Name System 的缩写)的作用非常简单,就是根据域名查出IP地址.你可以把它想象成一本巨大的电话本. 举例来说,如果你要访问域名math.stackexchange.com,首先要通过DNS查出它的IP地址是151.101.129.69. 如果你不