五千万数据索引查询

问题用户登录log表1000w以上查询,[统计未登陆用户] 2014-03-01 2016-03-31[也就到现在的全部数据]到现在 2700w 解决方案:1 二级索引,2 between and代替 大于小于  >  < sql如下: SELECT count(DISTINCT(uid)) FROM login_log WHERE  uid>=0   between 1396195200 and 1459353600 耗时:14.793s[第二次查询1s内,走query cache]

处理千万级以上的数据提高查询速度的方法:1.应尽量避免在  where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在  where 及 order by 涉及的列上建立索引.3.应尽量避免在  where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:      select id from t where num is null      可以在num上设置默认值0,确保表中num列

查询数据记录,是指从数据库对象表中获取所要查询的数据记录,该操作可以说是数据最基本的操作之一,也是使用频率最高.最重要的数据操作. 1.单表数据记录查询 1.1.简单数据查询 SELECT field1,field2,…,fieldn FROM table_name,filed可以是表中所有的字段,也可以是部分字段. SELECT * FROM table_name ,从表中查询所有的数据.*符号可以代替所有的字段,但是这种方式不够灵活,只能按照表中字段的顺序固定进行显示,不能够随便改变字段的显

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有

最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移.2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升.不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息,极不方便做统计和分析.所以我需要创建一张新表,把旧表中的数据一条一条取出来优化后放回新表: 一. 清除冗余数据,优化字段结构 2000W数据中,能作为查询条件的字段我们是预知的.所以将这部分数据单独创建新的字段,对于有规则的数据合理改变字段结构,比如身份证就是varchar(18).对于不重要的数据我们

我们通常用用_cat API检测集群是否健康. 确保9200端口号可用: curl 'localhost:9200/_cat/health?v' 绿色表示一切正常, 黄色表示所有的数据可用但是部分副本还没有分配,红色表示部分数据因为某些原因不可用. 2.通过如下语句,我们可以获取集群的节点列表: curl 'localhost:9200/_cat/nodes?v' 3.通过如下语句,列出所有索引: curl 'localhost:9200/_cat/indices?v' 返回结果: 4.创建索引

一.使用索引的好处 创建索引可以大大提高系统的性能.第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性.第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因.第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义.第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间.第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能. 二.索引的原理 数据在磁盘上是以块的形式存储的.为确保对磁盘操作的原子性,访问数据的时候

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有