项目中优化sql语句执行效率的方法:1)尽量选择较小的列2)将where中用的比较频繁的字段建立索引3)select子句中避免使用'*'4)避免在索引列上使用计算.not in 和<>等操作5)当只需要一行数据的时候使用limit 16)保证单表数据不超过200W,适时分割表.针对查询较慢的语句,可以使用explain 来分析该语句具体的执行情况. -----------------------------------------------------------------------

1.尽量不要在where中包含子查询; 关于时间的查询,尽量不要写成:where to_char(dif_date,'yyyy-mm-dd')=to_char('2007-07-01′,'yyyy-mm-dd'); 2.在过滤条件中,可以过滤掉最大数量记录的条件必须放在where子句的末尾; FROM 子句中写在最后的表(基础表,driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有三个以上的连接查询,那就需要选择交叉表 (in

复杂SQL拆分优化 拆分SQL是性能优化一种非常有效的方法之一, 具体就是将复杂的SQL按照一定的逻辑逐步分解成简单的SQL,借助临时表,最后执行一个等价的逻辑,已达到高效执行的目的 一直想写一遍通过拆分SQL来优化的博文,最近刚好遇到一个实际案例,比较有代表性,现分享出来, 我们来通过一个案例来分析,为什么拆分语句可以提高SQL执行效率,更重要的是弄清楚,拆分前为什么慢,拆分后为什么快了? 幼稚的话,各位看官莫笑 先看一下相关表的数据量,大表也有5900多万,小表有160多万 (声明:我从来没

有时候我们经常为我们的sql语句执行效率低下发愁,反复优化后,可还是得不到提高 那么你就用这条语句找出你sql到底是在哪里慢了 示例: SET STATISTICS io ON        SET STATISTICS time ON        go         ---你要测试的sql语句         select top 100 * from TBL_Cot_RecStaticList        go        SET STATISTICS profile OFF    

为了让您的程序执行的效率更高,SQL的效率一定不可忽视. 现有以下方法去检测SQL的执行效率. 对于多表查询的效率测试: )直接from ,where方式. SET STATISTICS io ON SET STATISTICS time ON go ---你要测试的sql语句 select g.grpName,t.grpID,t.flowID,t.typeName,t.description from hyGroup g ,hyType t where t.grpID = g.flowID g

今天看完书,总结了一下可以如何优化 JavaScript . 1.合并js文件 为优化性能,可以把多个js文件(css文件也可以)合并成极少数大文件.跟十个5k的js文件相比,合并成一个50k的文件更好.虽然代码总字节数没变,却避免了多个HTTP请求造成的开销.每个请求都会在客户端和服务器两边有个建立和消除的过程,导致请求和响应header带来开销,还有服务器端更多的进程和线程资源消耗(可能还有为压缩内容耗费的cpu时间).除了HTTP请求,并发问题也很重要.默认情况下,在使用持久连接(pers

1:存储过程: 答:存储过程是sql语句和控制语句的预编译集合,以一个名称存储并作为一个单元处理:存储过程存储在数据库内,可以由应用程序调用执行,而且允许用户声明变量以及进行流程控制,存储类型可以接受参数,可以接受输入类型的参数,也可以接受输出类型的参数,并且可以存在多个返回值,因为存储过程的效率要比单一的sql语句执行效率高很多: 注意:存储过程执行效率之所高,在于普通的sql语句,每次都会对语法分析,编译,执行,而存储过程只是在第一次执行语法分析,编译,执行,以后都是对结果进行调用. 2:存

引用地址:https://blog.csdn.net/qq_30349961/article/details/82662550 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?

PHP开发提高效率技巧     0.用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些.因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量,单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的“函数”(译注:PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号). 1.如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍. 2.$row[’id’] 的速度是$row[id]的7倍. 3.echo 比 print 快,并且使用echo

可供程序利用的资源(内存.CPU时间.网络带宽等)是有限的,优化的目的就是让程序用尽可能少的资源完成预定的任务.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率.本文讨论的主要是如何提高代码的效率.在Java程序中,性能问题的大部分原因并不在于Java语言,而是在于程序本身.养成好的代码编写习惯非常重要,比如正确地.巧妙地运用java.lang.String类和java.util.Vector类,它能够显著地提高程序的性能.下面我们就来具体地分析一下这方面的问题. 1.     尽量

spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition达到2.8万个,也就是2.9万个tasks,每个task完成时间都是几毫秒或者零点几毫秒,执行

SET STATISTICS io ONSET STATISTICS time ONgo--========此处为sql代码段=============== select zxbh from t_yr03_zxxx where k_gh='0DF41D83-E0CE-4928-B838-76ACC84F1A4C' and sfct=1and exists (select k_zx from t_yr05_ctzx ctzx where ctzx.k_zx=t_yr03_zxxx.k_zxand

较差的性能 <---没有索引(为每个表执行表扫描) --->非聚集非覆盖索引(seek+局部有序扫描+lookups) ---> 聚集索引(seek+局部扫描) ---> 非聚集覆盖索引(seek+局部扫描) --->包含非键列的非聚集覆盖索引(seek+局部扫描) --->最佳性能

一.因情制宜,建立“适当”的索引 建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提. 索引(index)是除表之外另一重要的.用户定义的存储在物理介质上的数据结构.当根据索引码的值搜索数据时,索引提供了对数据的快速访问.事实上,没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果,但随着表变得越来越大,使用“适当”的索引的效果就越来越明显.注意,在这句话中,我们用了“适当”这个词,这是因为,如果使用索引时不认真考虑其实现过程,索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能. (一)深入浅出理解索引结构 实

对于做管理系统和分析系统的程序员,复杂SQL语句是不可避免的,面对海量数据,有时候经过优化的某一条语句,可以提高执行效率和整体运行性能.如何选择SQL语句,本文提供了两种方法,分别对多条SQL进行量化的分析. 在测试SQL性能的过程中.一是通过设置STATISTICS查看执行SQL时的系统情况.选项有PROFILE,IO ,TIME.SET STATISTICS PROFILE ON:显示分析.编译和执行查询所需的时间(以毫秒为单位).SET STATISTICS IO ON:报告与语句内引用的

本文转自:http://www.zhixing123.cn/net/27495.html 对于做管理系统和分析系统的程序员,复杂SQL语句是不可避免的,面对海量数据,有时候经过优化的某一条语句,可以提高执行效率和整体运行性能. 如何选择SQL语句,本文提供了两种方法,分别对多条SQL进行量化的分析. 在测试SQL性能的过程中. 一是通过设置STATISTICS查看执行SQL时的系统情况. 选项有PROFILE,IO ,TIME. SET STATISTICS PROFILE ON:显示分析.编译

对于做管理系统和分析系统的程序员,复杂SQL语句是不可避免的,面对海量数据,有时候经过优化的某一条语句,可以提高执行效率和整体运行性能.如何选择SQL语句,本文提供了两种方法,分别对多条SQL进行量化的分析. 在测试SQL性能的过程中.一是通过设置STATISTICS查看执行SQL时的系统情况.选项有PROFILE,IO ,TIME.SET STATISTICS PROFILE ON:显示分析.编译和执行查询所需的时间(以毫秒为单位).SET STATISTICS IO ON:报告与语句内引用的

原文:[MS SQL]通过执行计划来分析SQL性能 如何知道一句SQL语句的执行效率呢,只知道下面3种: 1.通过SQL语句执行时磁盘的活动量(IO)信息来分析:SET STATISTICS IO ON (开启) / SET STATISTICS IO OFF (关闭) 2.通过SQL语句执行时语法分析.编译以及执行所消耗的时间:SET STATISTICS TIME ON (开启) / SET STATISTICS TIME OFF (关闭) 3.通过执行计划查看:Ctrl + L -----

为什么我也要说SQL Server的并行: 这几天园子里写关于SQL Server并行的文章很多,不管怎么样,都让人对并行操作有了更深刻的认识. 我想说的是:尽管并行操作可能(并不是一定)存在这样或者那样的问题,但是我们不能否认并行,仍然要利用好并行. 但是,实际开发中,某些SQL语句的写法会导致用不到并行,从而影响到SQL的执行效率 所以,本文要表达的是:我们要利用好并行,不要让一些SQL的写法问题“抑制”了并行,让我们享受不了并行带来的快感 关于SQL Server的并行: 所谓的并行,指S

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa