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    2019-08-19 17:33:47
    阅读量:3454
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    2018-05-17 15:15:17
    阅读量:5326
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  • 最近的项目里需要对大数据量的数据进行存储和查询,每天的基础数据大概在500w~1500w之间, 每1000w的数据大概会占用1.5GB~2GB的物理存储,这对我们的数据库设计,程序和服务器都是一个不小的挑战. 数据库我们用的是DB2,下面是一些经验总结(不断更新中..):1.在大数据量的情况下, 如果join的表只是为了数据过滤,则应该考虑用子查询替换join2...
    2012-08-03 18:14:40
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    评论:0
  • PGIS 大数据量点位显示方法PGIS同时显示大量点位会导致浏览器性能降低,在实际使用中应该尽量避免同时展示大量的点位信息。如果有特殊需求需要同时展示,可以参考以下方法进行优化。step1 数据缓存  将点位数据预先从数据库中查询出来,缓存到服务器端一个json文件中。json文件只缓存点位信息的基础信息,包括设备编号、设备类型、安装点编号、经度、纬度、显示层级st
    2014-10-09 14:26:55
    阅读量:827
    评论:0
  • 经常会遇到类似的需求,有时不只是要有效,也有可能要今年的,或其它什么样的数据最基础的办法是手动一个一个写。比如:SELECTCOUNT(1)FROMASELECTCOUNT(1)FROMBSELECTCOUNT(1)FROMC上面这种写法,在查询客户端里跑的时候,会返回N个查询结果,看起来比较麻烦,而且拖到下边会不知道这个结果是哪个表的。我
    2012-07-05 14:50:37
    阅读量:780
    评论:1
  • 先说下背景,之前写代码基本不用考虑数据库优化,当然,一些基本的mysql优化专业素养还是有的,直到公司业务流水太大,做数据统计的时候请求超时-_-我才意识到,作为一名优秀的程序媛,数据优化是必不可少,能用上就千万别偷懒..基础优化,入门优化对查询进行优化,要尽量避免全表扫描常用优化技能建立索引深入优化
    2017-08-04 15:00:55
    阅读量:2419
    评论:0
  • mysql千万级数据量的订单统计背景:订单表中有两千万条数据,未做分区表或者水平分表。从包括此表在内的十张表中查询出聚合后的统计数据。优化建议:1.针对需求设计索引,索引适当冗余一些,以免mysql的执行计划改变导致索引失效。2.使用explain工具注意用小表撬动大表。3.在数据库中使用sum,max等函数做数据的聚合查询。因为订单表数据量太大,已经超过了mysql的性能承载限制...
    2019-01-22 15:12:48
    阅读量:1034
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  • 前言当在大数量的情况下,进行分页查询,统计总数时,会自动count一次,这个语句是在我们的查询语句的基础上嵌套一层,如:SELECTCOUNT(*)FROM(主sql)这样在数据量大的情况下,会出问题,很容易cpu就跑满了#优化在mapper.xml中自定义count查询,使用自定义的查询速度会快些参考资料:https://github.com/pagehelper/My...
    2018-09-29 18:25:42
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    2017-08-06 21:54:29
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    2019-07-20 09:40:39
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