查询数据库数据量大小 -- SHOW TABLE_SCHEMA; -- use information_schema; SELECT concat( round( sum(data_length
Mysql查询数据库数据量 SELECT table_name AS '表名', table_rows AS '记录数', TRUNCATE (data_length / 1024
三、性能测试 创建了一张测试表 my_test 进行测试，总数据量为 27w 条，分别使用以下4个测试用例进行测试： 大数据量普通查询(27w条) 大数据量流式查询(27w条) 小数据量普通查询(10...条) 小数据量流式查询(10条) 3.1....查询耗时 27w 数据量用时 38 秒 ? 3.1.2. 内存占用情况 使用将近 1G 内存 ? 3.2....查询耗时 10 条数据量用时 1 秒 ? 3.4....查询耗时 10 条数据量用时 1 秒 ? 四、总结 MySQL 流式查询对于内存占用方面的优化还是比较明显的，但是对于查询速度的影响较小，主要用于解决大数据量查询时的内存占用多的场景。
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; /** * TODO 内连接实现
最近在忙其他项目，偶然发现之前的项目中，有个定时刷新告警信息的模块查询比较慢，简单的一个关联查询，尽然耗了20多秒才能出来， 才发现表的数据量已经达到了700万，我擦，我这暴脾气，不知道我强迫症吗，于是下定决心...18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。...23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度； 如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create...30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。...handler_read_rnd_next:这个值越高，说明查询低效 案例分析 一张告警信息表，数据量为620万 查询数量,用时1s image.png 添加内连接，用时5s (device表700
刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？...3468ms 3394ms 查询10000条记录：3749ms 3802ms 3696ms 在查询记录量低于100时，查询时间基本无差距，随查询记录量越来越大，消耗时间越多。...3798ms 查询1000000偏移：14608ms 14062ms 14700ms 随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。...这种分页查询方式会从DB的第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询数据越多，也会拖慢总查询速度。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 数据表的id 一般在DB建立表时，强制为每一张表添加 id 递增字段，方便查询。 像订单库等数据量很大，一般会分库分表。
在数据规模很大（比如万恶的trace日志）的时候我们有时候会发现第一次访问查询特别慢，可能有几秒钟的样子，然后后面的访问就很快了，这是为啥？...hbase的特点是适用于海量数据的在线存储，就是对hbase可以写入海量数据，不要做复杂的搜索，就是做很简单的一些根据id或者范围进行查询的这么一个操作就可以了 2.数据预热 如果确实内存不足，但是我们又存储了比较多的数据...10%，此时数据量很少，几乎全都保留在filesystem cache里面了，就可以确保热数据的访问性能是很高的。...4.尽量不走多索引的关联查询 尽量做到设计document的时候就把需要数据结构都做好，这样搜索的数据写入的时候就完成。...举个例子吧，假如你每页是10条数据，你现在要查询第100页，实际上是会把每个shard上存储的前1000条数据都查到一个协调节点上，如果你有个5个shard，那么就有5000条数据，接着协调节点对这5000
Mysql的分页查询十分简单，但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了。...推荐分页查询方法： 1、尽量给出查询的大致范围 利用表的覆盖索引来加速分页查询 我们都知道，利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列(覆盖索引：索引的数据覆盖了需要查询的所有数据），那么这种情况会查询很快...现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何： 之前,我们取最后一页记录的时间 select * from product limit 866613, 20 37.44秒 这次我们查询最后一页的数据...（利用覆盖索引，只包含id列），如下： select id from product limit 866613, 20 0.2秒 相对于查询了所有列的37.44秒，提升了大概100多倍的速度 那么如果我们也要查询所有列...当然JOIN操作也可以通过子查询实现，不过书中介绍5.6之前版本的mysql相比子查询还是优先使用JOIN。
数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...3468ms 3394ms 查询10000条记录：3749ms 3802ms 3696ms 另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大...这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
多表查询 SELECT * FROM SELECT * FROM students, classes; 查询的结果是一个二维表，它是students表和classes表的“乘积”，即...s.name, s.gender, s.score, c.id cid, c.name cname FROM students s, classes c; 多表查询也可以使用...连接查询 连接查询是另一种类型的多表查询。..., s.score FROM students s; 我们还需要班级的 名称 最常用的一种内连接——INNER JOIN来实现 SELECT s.id, s.name, s.class_id, c.name...，该查询可以获取收入超过他们经理的员工的姓名。
查询当前域中所有计算机（所有属性）： AdFind -f "objectcategory=computer" 查询指定域（luckysec.cn）中所有计算机（所有属性）： Adfind.exe...=computer" name operatingSystem 查询当前域内所有用户： AdFind -users name 查询指定域（luckysec.cn）内所有用户（所有属性）： Adfind.exe...-b dc=luckysec,dc=cn -f "objectcategory=user" 查询域内所有GPO信息： AdFind -sc gpodmp 查看受保护AD域账户: Adfind -f...objectCategory=person)(objectClass=user))(objectCategory=group))(adminCount=1))" -dn 查看指定域（luckysec.cn）内非约束委派主机...（luckysec.cn）内的非约束委派用户： AdFind.exe -b "DC=luckysec,DC=cn" -f "(&(samAccountType=805306368)(userAccountControl
有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107...ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)； 操作：查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段...我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程： 查询到索引叶子节点数据。根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。...像上面这样，需要查询300005次索引节点，查询300005次聚簇索引的数据，最后再将结果过滤掉前300000条，取出最后5条。...MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。...即先 select id，然后再 select *； 挨踢分页术： 挨踢在处理大数据量分页的时候，发现可以先通过分页查询，查找到相关数据的主键ID，然后通过主键ID，再次进行In查询，效果也不错哦。
内购查询不到商品列表 recharges 为0 -(void)productsRequest:(SKProductsRequest *)request didReceiveResponse:(SKProductsResponse...dev和release的bundleid不一致 https://appstoreconnect.apple.com/ 后台的商品id不一致，导致查询不到 另外可能影响支付的问题 沙盒测试账号未配置 银行卡信息未填写
作者：悠悠i 原文：cnblogs.com/youyoui/p/7851007.html 当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询...数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
上方蓝色“捡田螺的小男孩”，选择“设为星标” 原文： blog.csdn.net/xhaimail/article/details/119386460 大数据量操作的场景大致如下： 数据迁移 数据导出...举例： 假设单表 100w 数据量，一般会采用分页的方式查询： @Mapper public interface BigDataSearchMapper extends BaseMapper<BigDataSearchEntity...流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。...MyBatis 中使用流式查询避免数据量过大导致 OOM ，但在流式查询的过程当中，数据库连接是保持打开状态的，因此要注意的是： 执行一个流式查询后，数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了，需要应用在取完数据后自己关闭...非流式查询和流式查询区别： 非流式查询：内存会随着查询记录的增长而近乎直线增长。 流式查询：内存会保持稳定，不会随着记录的增长而增长。
大数据量操作的场景大致如下： 数据迁移 数据导出 批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时，我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。...举例： 假设单表 100w 数据量，一般会采用分页的方式查询： @Mapper public interface BigDataSearchMapper extends BaseMapper<BigDataSearchEntity...流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。...MyBatis 中使用流式查询避免数据量过大导致 OOM ，但在流式查询的过程当中，数据库连接是保持打开状态的，因此要注意的是： 执行一个流式查询后，数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了，需要应用在取完数据后自己关闭...非流式查询和流式查询区别： 非流式查询：内存会随着查询记录的增长而近乎直线增长。 流式查询：内存会保持稳定，不会随着记录的增长而增长。
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。...数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。这个时候不建议使用数据库的 id 作为唯一标识，而应该使用分布式的高并发唯一 id 生成器来生成，并在数据表中使用另外的字段来存储这个唯一标识。
最后是用 限定 id 做了查询优化， 看了几篇 博客 刚好现在可以 整理一下 数据库 分页查询的优化技巧 基本上全网 都是这么写的 我简化了一下保留 我想记住的内容 《大数据量下的分页查询优化...，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度。...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。...如果像是订单库等数据量非常庞大，一般会进行分库分表。...《大数据量下的分页查询优化》https://segmentfault.com/a/1190000038856674
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