zset作为有序集合,内部基于跳表或者说索引的方式实现了数据的快速查找.解决了链表查询效率低下的痛点 前言 紧接前文我们学习了Redis中Hash结构.在里面我们梳理了字典这个重要的内部结构并分析了hash结构rehash的流程从而解释了为什么redis单线程还是那么快 本章节我们将视角下推,继续学习Redis五大天王中的zset数据结构 ; zset是有序不重复集合其内部元素唯一且是有序的,他的排序标准是根据其内部score维度进行排序的. zset结构 基本单元 关于zset结构很简单,一个

原文:一次快速改写 SQL Server 高效查询的范例 最近線上系統突然出現匯出資料超過 10 筆時,查詢逾時的狀況,在仔細查找之後. 發現了問題原因,透過應用端與數據端兩邊同時調整,將查詢的效率提昇了約數百倍以上 首先,原本應用端的商務邏輯為每一分頁筆數固定為10筆,所以使用者最多可以匯出 10 筆資料 而且原本的商務邏輯是寫成這樣的 這段語法在 SQL Server 執行時,會轉換成以下的範例語法 (這裡 A 表 與 B表 為 1:N 關聯 ) SELECT LawNo,LCNo FROM

为什么Sizzle很高效? 首先,从处理流程上理解,它总是先使用最高效的原生方法来做处理 HTML文档一共有这么四个API: getElementById 上下文只能是HTML文档 浏览器支持情况:IE 6+, Firefox 3+, Safari 3+, Chrome 4+, and Opera 10+: getElementsByName,上下文只能是HTML文档 浏览器支持情况:IE 6+, Firefox 3+, Safari 3+,Chrome 4+, and Opera 10+: g

在“现场加号&预约排队”项目中,“号贩子排查任务”在线下测试的时候没有问题,但是线上后,由于线上的数据量较大,导致在执行查询的时系统崩溃:后来经过查找,发现写的sql不合理,查出了许多用不到的数据,经过修改sql,才使得“号贩子排查任务”可以正常使用.源于此,查找了一些可以提高sql查询效率的一些方法,希望可以对大家有所帮助. 1.合理使用索引  索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其

1.将纯真版ip数据  xxx.data 导入至 redis(整个过程只花费了几秒) 引入nuget包 CSRedisCore,使用方法见:https://github.com/2881099/csredis /// <summary> /// 更新ip库,请先将ip库上传至 /data/qqwry.dat,gb2312格式 /// </summary> /// <returns></returns> [HttpPost("update_ip&qu

公司使用 DetachedCriteria detachedCriteria = DetachedCriteria.forClass(PeBulletin.class); detachedCriteria.createAlias("enumConstByFlagIsvalid", "enumConstByFlagIsvalid"); detachedCriteria.createCriteria("peSite", "peSite&qu

二.导入css和js到网站上 1.使用CDN,节省自己网站的流量 ? 1 2 <link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/select2/4.0.3/css/select2.min.css" rel="external nofollow" rel="stylesheet" /> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/

逻辑相对复杂,但是速度最快: )

Redis 如何保证高效的查询效率 为什么 Redis 比较快 Redis 中的数据结构 1.简单动态字符串 SDS 对比 c 字符串的优势 SDS可以常数级别获取字符串的长度 杜绝缓冲区溢出 减少修改字符串时带来的内存分配次数 二进制安全 兼容部分C字符串函数 2.链表 3.字典 4.跳表 5.整数数组 6.压缩列表 为什么单线程还能很快 基于多路复用的高性能I/O模型 单线程处理IO请求性能瓶颈 总结 参考 Redis 如何保证高效的查询效率 为什么 Redis 比较快 Redis 中的查询

查询解析 解析会生成一个查询的内部展示.格式检查包含在解析过程中. 每次解析一个SELECT,步骤如下:1. 从FROM里找到表名,转换成schema.tablename.这一步需要调用目录管理器catalog manager检查表是否在系统目录里,并将表的内部查询结构这类元数据缓存起来.2. 根据上一步缓存起来的信息,校验属性引用.在这一步中,属性类型用来确定函数.比较运算.常量表达式,举例说明,(EMP.salary * 1,15)<7500 这里乘法和比较符号对应的1.15和7500默认是

[摘要]本文从DBMS的查询优化器对SQL查询语句进行性能优化的角度出发,结合数据库理论,从查询表达式及其多种查询条件组合对数据库查询性能优化进行分析,总结出多种提高数据库查询性能优化策略,介绍索引的合理建立和使用以及高质量SQL查询语句的书写原则,从而实现高效的查询,提高系统的可用性. [关键词]SQL查询语句,索引,性能优化 1.引言 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,索引的运用与复杂视图的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是应用系统实际应用后,随

Oracle中的一些查询语句及其执行顺序 原文地址:https://www.cnblogs.com/likeju/p/5039115.html 查询条件: 1)LIKE:模糊查询,需要借助两个通配符,%:表示0到多个字符:_:标识单个字符. 2)IN(list):用来取出符合列表范围中的数据. 3)NOT IN(list): 取出不符合此列表中的数据记录. 4)BETWEEN…AND…:用来查询符合某个值域范围条件的数据,最常见的是使用在数字类型的数据范围上,但对字符类型和日期类型数据也同样适用

今天把这几天做的练习复习了一下,不知道自己写得代码执行的效率如何以及要如何提高,于是乎上网开始研究一些材料,现整理如下: 首先,要了解在Oracle中Sql语句运行的机制.以下是sql语句的执行步骤:              1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义.              2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限.              3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句.      

做软件开发的,大部分人都离不开跟数据库打交道,特别是erp开发的,跟数据库打交道更是频繁,存储过程动不动就是上千行,数据量大,人员流动大,那么我们还能保证下一段时间系统还能流畅的运行吗?我们还能保证下一个人能看懂我们的存储过程吗?(顺便打一下广告,我们也做ERP,欢迎联系咨询) 要知道sql语句,我想我们有必要知道sqlserver查询分析器怎么执行sql语句的,很多人会看执行计划,或者用profile来监视和调优查询语句或者存储过程慢的原因,但是如果我们知道查询分析器的执行逻辑顺序.平时大家多

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五.Tindex 数果智能根据开源的方案自研了一套数据存储的解决方案,该方案的索引层通过改造Lucene实现,数据查询和索引写入框架通过扩展Druid实现.既保证了数据的实时性和指标自由定义的问题,又能满足大数据量秒级查询的需求,系统架构如下图,基本实现了文章开头提出的几个目标. (点击放大图像) Tindex主要涉及的几个组件 Tindex-Segment,负责文件存储格式,包括数据的索引和存储,查询优化,以及段内数据搜索与实时聚合等.Tindex是基于Lucene的思想重构实现的,由于Luc

一. 什么叫子查询 定义及分类 子查询又称内部查询,而包含子查询的语句称之外部查询(又称主查询).所有的子查询可以分为两类,即相关子查询和非相关子查询. 非相关子查询是独立于外部查询的子查询,子查询总共执行一次,执行完毕后将值传递给外部查询. 相关子查询的执行依赖于外部查询的数据,外部查询执行一行,子查询就执行一次. 相关子查询的执行依赖于外部查询.多数情况下是子查询的WHERE子句中引用了外部查询的表. 执行过程: (1)从外层查询中取出一个元组,将元组相关列的值传给内层查询.       (

导读: 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践.主要内容包括: 什么是湖仓一体架构 哔哩哔哩目前的湖仓一体架构 湖仓一体架构下,数据的排序组织优化 湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体 当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念. 什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点: 有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛. 支持任意数据类型,比较自由,包括结构化.半结构化和非结构化的数

介绍 在 Hudi 0.10 中,我们引入了对高级数据布局优化技术的支持,例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线(作为新的聚类算法),即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中,也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过. 但实际上什么是Data Skipping数据跳过? 随着存储在数据湖中的数据规模越来越大,数据跳过作为一种技术越来越受欢迎. 数据跳过本质上是各种类型索引的通用术语,使查询引擎能够有效地跳过数据,这与它当前执行的查询无关,以减少扫描和处理的数据量,节省扫描的数据量以及( 潜在地

企业管理软件包含一些公共的组件,这些基础的组件在每个新项目立项阶段就必须考虑.核心的稳定不变功能,方便系统开发与维护,也为系统二次开发提供了诸多便利.比如通用权限管理系统,通用附件管理,通用查询等组件,若是在项目开发前就准备好了这些组件,为项目如期交付提供了保证. 查询设计器 Query Designer  支持选择一个或多个数据库表,通过左右连接的方式构建查询结果,支持直接手写SQL语句设计查询,支持调用存储过程查询,支持用代码设计查询. 报表设计器 Report Designer 支持配置的