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100t数据秒级查询

来源:整理 时间:2025-03-07 02:47:31 编辑:聪明地 手机版

数据数量对甲骨文的影响查询速度!数据数量会影响查询的速度,但是100和10000就差一点了。在select*from的sql中,10000的数据和100在效率上没有太大区别,其实关键是看你的查询语句是否被索引,例如,您的表id字段100没有被索引,但是id字段10000被索引,您执行select * from table where id XXX;它必须是10000 查询 fast,因为索引被采用,而100的采用全表扫描。

【原】mysql的forupdate优化心得

1、【原】mysql的forupdate优化心得

一个消息表需要多个节点爬取,并且存在并发性,所以要求节点爬取的数据不能重复。结论:可以解决需求,但是会导致表锁,因为forupdate在限制主键ID时只会使用行锁,否则会使用表锁。因此,若要使用forupdate,必须限制查询表的主键ID。结论:解决不了问题,还会造成DEPENDENTSUBQUERY,导致慢查询。

高分求qt写的线程程序,功能每隔一百毫秒 查询 数据,这个线程在整个程序...

结论:不会造成慢查询,但会造成数据反复抓取。原因是临时表的查询没有使用forupdate,正在修改的数据仍然可以读取,所以当有并发请求时,可能会读取修改后的数据结论:能满足需求,还是能做到milli秒级查询(当然也和机器配置有关)。希望能帮助到有需要的人。

 数据量对ORACLE 查询速度的影响!

2、高分求qt写的线程程序,功能每隔一百毫秒 查询 数据,这个线程在整个程序...

查询What数据?读一个文件,或者读一个编辑框什么的?从QThread派生,可以创建线程。QThread类有msleep函数,就是你睡眠的毫秒数。睡眠100ms,读一次数据,很容易。floor 1 类MyThread:PublicQThread {//构造和析构private:void run();voidsearchData();} voidMyThread::run(){ while(1){ search data();ms LEEP(100);}}。

3、 数据量对ORACLE 查询速度的影响!

数据数量会影响查询的速度,但是100和10000几乎都少。其实关键是看你的查询语句是否被索引。例如,您的表id字段100没有被索引,但是id字段10000被索引。您执行select * from table where id XXX;它必须是10000 查询 fast,因为索引被采用,而100的采用全表扫描。在select*from的sql中,10000的数据和100在效率上没有太大区别。

4、如何设计一个能够高效 查询的千万级MySQL 数据库?

首先你要确定你的目标。所谓的每秒千万次查询还是千万条记录数据数据库?前者极其复杂,这不是单靠mysql就能解决的。我觉得不是前者,后者是很简单的事情,前提是高效定义,定义两个指标。每秒钟的次数是多少查询?2.每次查询的长度确定后,我们会考虑以下因素的优化。1.存储的类型,SSD可以把普通磁盘的随机读写能力提高很多,一般2到3个数量级,具体看索引和数据 block的大小,比较复杂。2.如果选择raid0和raid10,可以提升近一倍的速度。3.如果您使用高带宽的网络速度,您可以减少网络传输延迟。理论上,使用10g光纤比1g光缆可以提高一个数量级的吞吐量,特别是对于大型数据 data结果集。4.合理索引,索引为5的条件搜索字段,大宽度表,最小化多表关联查询,用空间换时间。6._使用主从集群。基本上查询的并发量与服务器数量成正比。7.使用缓存,比如memcached,特别是静态数据 upgrade。8.合理选择/

5、我的程序, 查询 数据库很慢。请问怎么提高 查询速度

SQL提高了查询效率1。优化查询,要尽量避免扫描整个表。首先,我们应该考虑在where和orderby中涉及的列上建立索引。2.尽量避免判断where子句中字段的空值,否则引擎会放弃使用索引,扫描整个表。例如,您可以在num上设置默认值0,以确保表中的num列没有空值,然后查询:selectdfromtherenum 03。尽量避免在WHERE子句中使用!或运算符,否则引擎将放弃使用索引并扫描整个表。

6、MySQL百万级 数据表or 查询优化

目前公司订单超过百万。使用订单号查询 数据,所需时间多为1030秒,我查了一下Slow 查询的日志,发现了一些订单-2。发现where后面是or 查询,虽然三个or都被索引了,但是使用explain analysis查询results,发现要扫描近70万行,几乎都是扫描一次,只得到三个数据真的效率很低。使索引无效(主要看最后几行),将or 查询替换为unionall,也就是说80ms,分别制作三个字段查询的查。

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