查询速度提升

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效

SQL Server查询优化方法(查询速度慢的原因很多,常见如下几种) 标签: sql server优化数据库服务器 2014-12-31 10:13 11988人阅读 评论(0) 收藏 举报 本文章已收录于: 今天看到一位博友的文章,觉得不错,转载一下,希望对大家有帮助,更多文章,请访问:http://blog.haoitsoft.com 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存

我们知道在用户访问网站时先得经过域名DNS解析这一过程,可能很多人对于DNS解析时间平常并没有太在意.性能稳定.响应时间快的DNS域名解析服务与不稳定.响应过慢的DNS的域名解析时间可能相差1秒,而对于网站存在过多的域名解析请求,这个时间积累起来就非常地多了. 本篇文章就来分享一下通过优化网站DNS域名解析,减少域名DNS解析时间,从而让网站在原来的访问速度的前提下继续实现新的飞跃.想要了解更多的有关于网站和服务器优化加速的方法,可以试试: 1.加快SSL:Nginx和Apache上安装SPDY

凡是数据库中,索引的存在就是为了提高查询速度的,数据库的索引有点类似于书本上面的目录的概念,因为在英文中都是index,事实上也就是目录. 其算法应该叫做“倒排索引”,这个其实也类似于搜索引擎里面的基本算法. 测试:10w条数据,没有索引的情况下,查询一条数据大约需要550ms以上. 建立索引后,数据库的体积增大了3倍左右,但是同样的查询却减少到8ms的级别,提升了70倍 有时候关于sqlite数据库出错或者没法用的情况看这里 下面是在android手机上面的测试代码 查看源代码 打印帮助 01

1.前言在web开发中, 页面模板,业务逻辑(包括缓存.连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈.本文主要 针对MySql数据库,双十一的电商大战,引发了淘宝技术热议,而淘宝现在去IOE(I代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机;O是代表 Oracle的缩写,也即去Oracle数据库,采用MySQL和Hadoop替代的解决方案,;E是代表EMC2,即去EMC2的设备性,用PC Server替代EMC2),大量采用MySql集

https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/79253294 1.聚合为什么慢?大多数时候对单个字段的聚合查询还是非常快的, 但是当需要同时聚合多个字段时,就可能会产生大量的分组,最终结果就是占用 es 大量内存,从而导致 OOM 的情况发生. 实践应用发现,以下情况都会比较慢: 1)待聚合文档数比较多(千万.亿.十亿甚至更多): 2)聚合条件比较复杂(多重条件聚合): 3)全量聚合(翻页的场景用). 2.聚合优化方案探讨优化方案一:默认深度

查询背景 有一个表tmp_test_course大概有10万条记录,然后有个json字段叫outline,存了一对多关系(保存了多个编码,例如jy1577683381775) 我们需要在这10万条数据中检索特定类型的数据,目标总数据量:2931条 SELECT COUNT(*) FROM tmp_test_course WHERE `type`=5 AND del=2 AND is_leaf=1 我们在限定为上面类型的同时,还得包含下面任意一个编码(也就是OR查询) jy157768338177

本章翻译自Elasticsearch官方指南的Controlling Relevance一章. Lucene中的Practical Scoring Function 对于多词条查询(Multiterm Queries),Lucene使用的是布尔模型(Boolean Model),TF/IDF以及向量空间模型(Vector Space Model)来将它们结合在一起,用来收集匹配的文档和对它们进行分值计算. 像下面这样的多词条查询: GET /my_index/doc/_search { "que