在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢? 般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下: 代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下: 代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000
前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp
保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数:通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担:能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度:在数据窗口使用SQL时,尽量把使用的索引放在选择的首列:算法的结构尽量简单:在查询时,不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句,要用到几列就选择几列如:SELECT COL1,COL2 FROM T1:在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM