原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: se
在上一篇文章也谈SQL Server 2008 处理隐式数据类型转换在运行计划中的增强中,我提到了隐式数据类型转换添加对于数据分布非常不平均的表.评估的数据行数与实际值有非常大出入的问题,进一步測试之后.我发现这种评估不准确性应该确实与推測的一样,它使用了变量的评估方式. 通过例如以下測试验证.首先建立数据分布不平均的測试表. USE tempdb GO CREATE TABLE _t( c varchar(50) ); CREATE INDEX IX_c ON _t( c ); GO -- 添
处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有
本作代码下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/LeftInnerNotExist20191222.rar 人们总是喜欢给出或是得到一个简单明了甚至有些粗暴的结论,但现实之复杂往往不是几句简单的话语所能描述.(版权所有) 下结论前,先让我们看一个对比实验. 有一张表delivery_history,表结构如下: CREATE TABLE delivery_history ( id ,) not null primary key, name
前面一篇介绍了influxdb中基本的查询操作,在结尾处提到了如果我们希望对查询的结果进行分组,排序,分页时,应该怎么操作,接下来我们看一下上面几个场景的支持 在开始本文之前,建议先阅读上篇博文: 190813-Influx Sql系列教程八:query数据查询基本篇 0. 数据准备 在开始查询之前,先看一下我们准备的数据,其中name,phone为tag, age,blog,id为field > select * from yhh name: yhh time age blog id name
SQL通过pivot进行行列转换 数据透视 可直接在sql server 运行 传统操作 和 pivot create table XKCl (name nchar(10) not null, 学科 nchar(10) not null, 成绩 int not null, 考试 nchar(10) not null ) insert into dbo.XKCJ values ('张三','语文',79,'期中') insert into dbo.XKCJ values ('李四','语文',85
