个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 这里先进行造数据,向redis中写入五百万条数据,具体方式有如下三种: 方法一:(Lua 脚本) vim redis_load.lua #!/bin/bash for i = 1, 100000, 1 do redis.call(“SET”, “ZzZ MYKEY_ZzZ “..i..”key”, i) end return “Ok!” 执行命令: redis-cli —eval redis_load

废话不多说,我电脑配置 i7四核cpu 8G内存 插入数据文档中有5个字段,当中有两个分词.一个int,一个date 批量插入測试一次10万循环10次总共100万用时85秒 批量插入測试一次10万循环100次总共1000万用时865秒 插入性能还是不错的 查询測试 在12166454数据中(约等于一千两百万)总共占用硬盘2.8G 查询分词字段 title:中国用时0.031秒 非分词字段查询 view_count:1 用时 0.030秒 范围查询 view_count:[0 TO 1000] 用

上一篇文章介绍了ElasticSearch使用Repository和ElasticSearchTemplate完成构建复杂查询条件,简单介绍了ElasticSearch使用地理位置的功能. 这一篇我们来看一下使用ElasticSearch完成大数据量查询附近的人功能,搜索N米范围的内的数据. 准备环境 本机测试使用了ElasticSearch最新版5.5.1,SpringBoot1.5.4,spring-data-ElasticSearch2.1.4. 新建Springboot项目,勾选Elas

前提条件: 1.表的唯一索引 2.百万级数据 SQL语句: select c.* FROM ( SELECT a.logid FROM tableA a where 1 = 1 <#if phone?exists&& phone!=""> AND a.phone like "%":phone"%" </#if> ORDER BY a.create_time DESC limit :startIndex,:m

Jedis jedis0 = new Jedis("localhost", 6379); jedis0.auth("123456"); Pipeline pipelined = jedis0.pipelined(); Set<String> keys = jedis0.keys("batch*"); for (String key:keys){ pipelined.get(key); } List<Object> obje

参考资料: http://group.cnblogs.com/topic/32230.html

Mongo查询百万级数据  使用分页  skip和limit 效率会相当慢   那么怎么解决呢  上代码 全部查询数据也会特别慢 Criteria criteria = new Criteria();List<Criteria> params = new ArrayList<>();params.add(Criteria.where("is_deleted").is(0));params.add(Criteria.where("is_pop"

相关文章:EF查询百万级数据的性能测试--单表查询 一.起因  上次做的是EF百万级数据的单表查询,总结了一下,在200w以下的数据量的情况(Sql Server 2012),EF是可以使用,但是由于查询条件过于简单,且是单表查询,EF只是负责生成Sql语句,对于一些简单的查询,生成Sql语句的时间可以基本忽略,所以不仅没有发挥出EF的优势,而且这样的性能瓶颈基本可以说是和数据库完全有关的,这个锅数据库得背(数据库:怪我了).鉴于实际项目中多是多表的连接查询,还有其他复杂的查询,一向本着求真务实

一次使用 Redis 优化查询性能的实践   应用背景 有一个应用需要上传一组ID到服务器来查询这些ID所对应的数据,数据库中存储的数据量是7千万,每次上传的ID数量一般都是几百至上千数量级别. 以前的解决方案 数据存储在Oracle中,为ID建立了索引: 查询时,先将这些上传的ID数据存储到临时表中,然后用表关联的方法来查询. 这样做的优点是减少了查询次数(不用每个ID都查询一次),减少了解析SQL的时间(只需要执行1次查询SQL,但是多了插入数据的SQL处理时间). 但是这样的设计仍然存在巨

因为我的个人网站 restran.net 已经启用,博客园的内容已经不再更新.请访问我的个人网站获取这篇文章的最新内容,一次使用 Redis 优化查询性能的实践 应用背景 有一个应用需要上传一组ID到服务器来查询这些ID所对应的数据,数据库中存储的数据量是7千万,每次上传的ID数量一般都是几百至上千数量级别. 以前的解决方案 数据存储在Oracle中,为ID建立了索引: 查询时,先将这些上传的ID数据存储到临时表中,然后用表关联的方法来查询. 这样做的优点是减少了查询次数(不用每个ID都查询一次

实际项目中需要实现自定义分页,最关键第一步就是写分页SQL语句,要求语句效率要高. 那么本文的一个查询示例是查询第100000-100050条记录,即每页50条的结果集.查询的表名为infoTab,且id为整型自增主键字段. 第一种.使用NOT IN关键字 ID FROM infoTab) 平均查询时间0.1s.这是非常简单的一种写法,效率还可以,只是使用默认ID排序,如果ID有间断,展示效果不好. 第二种.通过升序与降序方式实现分页查询 * FROM infoTab ORDER BY ID A

原文:构建ASP.NET MVC4+EF5+EasyUI+Unity2.x注入的后台管理系统(37)-文章发布系统④-百万级数据和千万级数据简单测试 系列目录 我想测试EF在一百万条数据下的显示时间!这分数据应该有很多同学想要,看看EF的性能! 服务器 现在来向SQL2008R2插入1000000条数据吧 declare @i int; ; begin INSERT INTO [AppDB].[dbo].[MIS_Article] ([Id] ,[ChannelId] ,[CategoryId]

[PS:原文手打,转载说明出处,博客园] 前言 看过一堆的百度,最终还是自己做了一次实验,本文基于Mysql5.7.17版本,Mysql引擎为InnoDB,编码为utf8,排序规则为utf8_general_ci 网络搜索查询语句 Sql分页查询基于LIMIT,如下: ; ,; 网络上各说风云,有下面几种写法说速度快 1:如下子查询 ,) t ); 2:如下图 ,; ,,,,,,,,,) order by Id ; 3:如下 ,) limit ; 实践出真知 我们新建一张表(PS:不要在意每个字

注意使用 SXSSFWorkbook 此类在构造表格和处理行高的时候效率极高,刚开始时我使用的 XSSFWorkbook 就出现构造表格效率极低,一万行基本需要3秒左右,那当导出百万级数据就慢的要死啦,而且他会让内存溢出 POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时

原文:Sql Server中百万级数据的查询优化 万级别的数据真的算不上什么大数据,但是这个档的数据确实考核了普通的查询语句的性能,不同的书写方法有着千差万别的性能,都在这个级别中显现出来了,它不仅考核着你sql语句的性能,也考核着程序员的思想. 公司系统的一个查询界面最近非常慢,界面的响应时间在6-8秒钟时间,甚至更长.检查发现问题出现在数据库端,查询比较耗时.该界面涉及到多个表中的数据,基本表有150万数据,关联子表的最多的一个700多万数据,其它表数据也在几十万到几百万之间.其实按这样的数

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

SQL查询性能分析之(not in).(and not).().(!=)性能比较 SQL Server Bruce 3年前 (2013-01-08) 3284浏览 0评论 <:article class="article-content"> // 在与朋友讨论查询时引出了not in 与and not两种踢出方法,相互的口舌之争之后我决定动手来查查看,他们到底有什么区别,谁的执行效率更高,今后该如何选择性能最优的查询条件.由于本人能力有 限,肚子中的墨水有限,所以本文有什么

.net Entity Framework(调研的是Entity Framework 4.0) code first方式生成数据库时,不能修改数据库表的索引,而SQLServer默认会把数据表的主键设置为聚集索引,所以Entity Framework如果要修改索引,只能执行sql脚本修改. 这里主要介绍一下调研修改聚集索引来提升查询性能的过程. 系统环境 我们做的是一个form程序,多个客户端直接访问数据库.对于此系统,用户没有需求在短时间内插入大量的数据,只需要满足一般的业务需求即可,但是用户

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,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.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数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等. 在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络,CPU计算,生成统计信息和执行计划.锁等待(互斥等待)等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致

1.关于SQL查询效率,100w数据 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null default '',classid int not null default 0,writetime datetime not null default getdate())go -- 建