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存储过程性能问题临时表中有150万条记录

，这个问题可能会导致存储过程的执行时间变长，影响系统的性能。为了解决这个问题，可以考虑以下几个方面：

优化存储过程：检查存储过程的逻辑，确保其执行效率最大化。可以通过优化查询语句、减少不必要的计算和循环等方式来提升性能。
分批处理数据：如果临时表中的数据量太大，可以考虑将数据分批处理，减少一次性处理的数据量。可以使用游标或者分页查询的方式来实现。
索引优化：对临时表中的关键字段创建索引，可以加快查询速度。根据实际情况选择合适的索引类型，如聚集索引、非聚集索引等。
内存优化：增加服务器的内存容量，可以提高存储过程的执行效率。将临时表放入内存中，可以减少磁盘IO操作，提升性能。
数据清理：及时清理临时表中的数据，避免数据量过大导致性能下降。可以在存储过程执行完毕后，手动删除临时表中的数据。
数据库分区：如果临时表中的数据量持续增长，可以考虑对数据库进行分区，将数据分散存储在不同的物理位置上，提高查询效率。

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整个过程耗时的点主要有：做了两次广播，总量为（30178+144314=174492）17万条；根据group by的条件Redistribute一次，数量约为8万条； hash join两次，都是在两个表之间进行的...从以上执行过程可以看出，主要的耗时点应该在sort操作上，Greenplum是在所有segment上同时进行一次8万条记录的sort，而MySQL则是直接进行一次320万记录的sort。...Greenplum：首先在每个segment（有该表150万条记录）做一次group by l_partkey，采用了更高效的HashAggregate聚合方式。...为了所有segment可以并行做join，会将lineitem表的数据做一次重分布（5万条记录），每个segment得到的是hash分布到自身的记录。...然后，子查询结果会与现表做join操作，我们来继续看下两者在join上的区别： MySQL：把子查询结果作为临时表（20万条记录）与现表lineitem(600万条记录）直接做了join，将产生600万

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24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。 ...26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。 27.与临时表一样，游标并不是不可使用。...28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。...假设我们设置一个数据量超过10万条记录的表，来进行我们经常做的查询操作比如：select * from 表名,服务器很慢甚至卡死，需要我们重启数据库服务器，这说明我们的表或者查询SQL是有问题的，所以我们要进行...Mysql 对于长字段支持前缀索引; 3、对表进行水平划分：如果一个表的记录数太多了，比如上千万条，而且需要经常检索，那么我们就有必要化整为零了。。当然这需要数据在逻辑上可以划分。

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Java性能调优--SQL篇：优化分页查询

index 索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍。 all 全表扫描，性能最差。...这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好. 11、filtered：这个字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量的比例，注意是百分比，不是具体记录数..., 往往说明性能不错 Using filesort 当 Extra 中有 Using filesort 时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果....Using temporary 使用了临时表保存中间结果,mysql在对查询结果排序时使用临时表,常见于order by和分组查询group by Using where 表明使用了where过滤 Using...，效率问题就产生在数据的扫描量上。

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Oracle 性能优化总结

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。...26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。 27.与临时表一样，游标并不是不可使用。...如果你的查询表中有大字段或内容较多的字段，如备注信息、文件内容等等，那在查询表时一定要注意这方面的问题，否则可能会带来严重的性能问题。...b、学习成本高，DBA一般都擅长写存储过程，但并不是每个程序员都能写好存储过程，除非你的团队有较多的开发人员熟悉写存储过程，否则后期系统维护会产生问题。...e、如果存储过程中有复杂运算的话，会增加一些数据库服务端的处理成本，对于集中式数据库可能会导致系统可扩展性问题。

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三种批量删除PLSQL写法效率的比对

存储过程我很少使用，借着这次机会，补习了下，这个存储过程中的逻辑比较简单，依次删除若干张业务表，每张表删除的逻辑相同，为了便于说明，模拟了下删除一张表的逻辑，示例如下， TBL_CUSS表三个字段，...可能有朋友一眼就看出这个存储过程的逻辑有一些问题，比如对于这种批量删除，未使用游标，相当于每次要检索tbl_cuss表符合insert_time < trunc(SYSDATE)-:1条件的记录，可每次仅删除其中的...针对此问题，写了第二个存储过程， ?...如下是上面六个实验，三个存储过程SQL，各自执行的10046的trace，从中可以看出一些端倪， clear_without_fetch存储过程各场景trace， (1) 一次性删除1万条记录，insert_time...clear_fetch存储过程各场景trace， (SELECT和clear_all_fetch存储过程相近，此处忽略) (1) 一次性删除1万条记录，insert_time不是索引，删除两天的数据

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从MongoDB迁移到ES后，我们减少了80%的服务器

Kafka集群，基于dataid字段作为key；新增或编辑数据实际存储到MySQL数据库； canal集群订阅MySQL集群，按照业务系统模块配置监控的数据库与表； canal将监控到的变更业务数据发送到...，如果要支持，得创建好多组合的B+数索引，想法很不理智，这个我们已经在《DB与ES混合之应用系统场景分析探讨》文中探讨过，详细可以阅读；同时主记录与从记录中有很多字符类的数据，这些数据查询即要支持精确查询...而Elasticsearc的集群与分片和副本没有直接的绑定关系，可以任意的平衡调整，且节点的性能配置也可以很容易差异化；操作日志数据量增加很快，单日写入超过千万条，不用多久，运维人员就需要对服务器进行扩容...Kafka的分区上，我们拉一批数据的时候，操作ES用的用到的核心API： #批量获取从索引的记录 _mget #批量插入 bulk #批量删除中间临时索引 _delete_by_query 迁移过程...原有MongoDB操作日志数据量有几十亿条，迁移过程不能太快也不能太慢，速度太快，MongoDB集群会出现性能问题，速度太慢，项目周期太长，增加运维的成本与复杂度。

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数据库知识学习，数据库设计优化攻略(十)

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为什么索引可以让查询变快，你有思考过吗？

计算机存储原理在理解索引这个概念之前，我们需要先了解一下计算机存储方面的基本知识。我们知道数据持久化之后存在了数据库里,那么我现在的问题是数据库将数据存在了哪里？...假设上面的数据库是一个有10万条记录的大数据库。现在，我们想从10万条记录中搜索一些内容，那么挨着一个一个搜索无疑将花费很长的时间，这个时候我们在数据结构与算法里学的二分查找法就派上了用场。...则：固定记录大小=204字节，块大小=1024字节所以每个数据块的记录数=1024/204=5条记录，10万条记录就是2万个块不使用任何算法，我们要查询100000条记录中的某一条，，在最坏的情况下我们需要遍历一遍...肯定是有的，索引可以提高查询读取性能，而它将降低写入性能。当有索引时，如果更改一条记录，或者在数据库中插入一条新的记录，它将执行两个写入操作（一个操作是写入记录本身，另一个操作是将更新索引）。...，mysql索引会失效会变成全表扫描的操作我们还要避免排序，不能避免，尽量选择索引排序；避免查询不必要的字段；避免临时表的创建，删除。

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为什么索引可以让查询变快，你有思考过吗？

计算机存储原理在理解索引这个概念之前，我们需要先了解一下计算机存储方面的基本知识。我们知道数据持久化之后存在了数据库里,那么我现在的问题是数据库将数据存在了哪里？...假设上面的数据库是一个有10万条记录的大数据库。现在，我们想从10万条记录中搜索一些内容，那么挨着一个一个搜索无疑将花费很长的时间，这个时候我们在数据结构与算法里学的二分查找法就派上了用场。...则：固定记录大小=204字节，块大小=1024字节所以每个数据块的记录数=1024/204=5条记录，10万条记录就是2万个块不使用任何算法，我们要查询100000条记录中的某一条，，在最坏的情况下我们需要遍历一遍...肯定是有的，索引可以提高查询读取性能，而它将降低写入性能。当有索引时，如果更改一条记录，或者在数据库中插入一条新的记录，它将执行两个写入操作（一个操作是写入记录本身，另一个操作是将更新索引）。...，mysql索引会失效会变成全表扫描的操作 3.避免排序，不能避免，尽量选择索引排序 4.避免查询不必要的字段 5.避免临时表的创建，删除 - END -

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数据库SQL优化大总结1之- 百万级数据库优化方案

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。...26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。 27.与临时表一样，游标并不是不可使用。...如果你的查询表中有大字段或内容较多的字段，如备注信息、文件内容等等，那在查询表时一定要注意这方面的问题，否则可能会带来严重的性能问题。...b、学习成本高，DBA一般都擅长写存储过程，但并不是每个程序员都能写好存储过程，除非你的团队有较多的开发人员熟悉写存储过程，否则后期系统维护会产生问题。...e、如果存储过程中有复杂运算的话，会增加一些数据库服务端的处理成本，对于集中式数据库可能会导致系统可扩展性问题。

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作为开发也要了解的 mysql 优化思路

为了更好的说明，我假想出来了一个业务场景，可能在实际业务中并不存在这样的场景，只为举例说明问题：表结构说明用户账号表（account），主要存储用户账号、密码、注册时间等信息，1万条数据用户基本信息表...（userinfo），主要存储用户个人信息，包括年龄、性别等，关联 account 表，关联字段 account_id，1万条数据订单表（orderinfo）,主要存储用户订单信息，关联account...表，关联字段 account_id，10万条数据如果需要表结构和数据初始化的脚本，可以在本公众号回复关键字「mysql」，这里就不占篇幅了。...Using index："覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错； Using temporary：查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表...但是如果 userinfo 的记录更多，那结果就不一样了。

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poiAndEasyExcel学习(三)

java.lang.IllegalArgumentException: Invalid row number (65536) outside allowable range (0..65535) 优点：过程中写入缓存...begin = System.currentTimeMillis(); // 创建一个薄 Workbook workbook = new HSSFWorkbook(); // 创建表...优点：可以写较大的数据量，如20万条耗时：14.069 @Test public void testWrite07BigData() throws IOException { // 时间...，写数据速度快，占用更少的内存注意：过程中会产生临时文件，需要清理临时文件默认由100条记录被保存在内存中，如果超过这数量，则最前面的数据被写入临时文件如果想自定义内存中数据的数量，可以使用new...请注意，仍然可能会消耗大量内存，这些内存基于您正在使用的功能，例如合并区域，注释......仍然只存储在内存中，因此如果广泛使用，可能需要大量内存。再使用 POI的时候！内存问题 Jprofile！

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为什么很多人不愿意用hibernate了?

customers.next(); customer.setAge(customer.getAge()+1); } transaction.commit(); session.close(); 如果customers表中有一万条年龄大于零的记录...但evict()方法只能稍微提高批量操作的性能，因为不管有没有使用evict()方法，Hibernate都必须执行1万条update语句，才能更新1万个Customer对象，这是影响批量操作性能的重要因素...1万条记录。...如果底层数据库（如Oracle）支持存储过程，也可以通过存储过程来执行Hibernate批量更新。存储过程直接在数据库中运行，速度更加快。...1万条年龄大于零的记录，那么以上代码能删除一万条记录。

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mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。...某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表，那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢？...可以在程序段对于要新增数据的表，在插入前先做统计表记录数量的操作，当<500万条数据，就直接插入，当已经到达阀值，可以在程序段新创建数据库表（或者已经事先创建好），再执行插入操作。 4....其主从复制的过程如下图所示： ?...但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题：写入无法扩展写入无法缓存复制延时锁表率上升表变大，缓存率下降那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看

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