第一步：导入jar包 第二步：配置文件(springmvc.xml) 第三步：测试（qqRegister.jsp、FrontController.java、QQ.java）1、springmvc.xml:<!--配置数据校验 -->
<mvc:annotation-driven validator="validator"></mvc:annotation-dr
1.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。2.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null值，然后这样查询：select id from t wh
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精选
2013-12-02 09:38:24
2410阅读
# HBase 数据查询速度
## 简介
HBase 是一个在 Hadoop 上构建的分布式、可伸缩、高可靠性的 NoSQL 数据库。它是一个面向列的数据库，适用于大规模数据存储和实时读写操作。在 HBase 中，数据是以表的形式存储，每个表可以有多个列簇，每个列簇包含多个列。
在处理大规模数据时，数据查询的速度是非常重要的。本文将介绍如何提高 HBase 数据查询的速度，并提供相关的代码示
原创
2023-07-23 16:01:32
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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
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2023-07-21 23:00:48
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①个MySQL数据库，其中有①张资源表(假设有①⓪⓪⓪条记录，每条记录代表①个资源，在这张表中，有①个Status字段，Status=⓪表示“待处理”，Status=①表示“正在处理”，Status=②表示“处理完成”)，现在有⑤台机器，每台机器上部署相同的执行程序，每台机器做的事情就是 ：① 到这个数据库中，获取①条Status=⓪的记录，然后将Status置为① ·② 然后根据这条记录中提供的
一
.
sql优化
1 ) . 注意要点 :
1.1 SELECT子句中
避免使用 * ,
尽量应该根据业务需求按字段进行查询
案例 : 若表中有字段用的clob或者blob这种大数据字段的话,查询应根据业务需要来进行指
其实2000w只是一个建议值假设有一张user表,其中id是主键user表：idnameage1张三182李四19存在磁盘中的文件为user.idb（innodb data）的表空间。数据再idb文件中被分成了很多小份的数据页，每份大小16k 行数据被放在了不同的数据页中页号：区分是那一页 pre：指向上一页next：指向下一页页目录：用于快速查找（如果数据特别多的时候一行一行
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2023-08-12 20:33:22
173阅读
1、用程序中，
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
编写良好的SQL与未编写的SQL之间的差异是巨大的，并且在需求较高的站点上进行生产时，它们会严重影响服务的性能和可靠性。 在本指南中，我将讨论如何编写快速查询以及哪些因素导致它们运行缓慢。 为什么选择MySQL？ 今天，关于大数据和新技术的讨论很多。 NoSQL和基于云的解决方案很棒，但是许多流行的Web软件（例如WordPress，phpBB，Drupal，VBulletin Forum软件等
MongoDB是一种非关系型数据库，它以其高效的查询速度而闻名。在处理大规模数据集时，查询速度是评估数据库性能的一个重要因素。在本文中，我们将探讨MongoDB如何实现快速的大数据查询，并提供代码示例来说明。
## 简介
MongoDB是一个面向文档的数据库，它使用BSON（二进制JSON）格式来存储数据。与传统的关系型数据库相比，MongoDB具有更好的扩展性和灵活性。在大数据场景下，Mon
原创
2023-09-08 04:54:09
290阅读
【MySQL 数据查询】: 基本、分组、排序、聚合、分页、条件查询详解
原创
2023-09-01 17:35:56
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前言：2018年的时候优化了一个项目,该项目从MOngodb中获取数据的时候一次去十万百万千万的数据过慢，往往每次都要二十秒，三十秒，今天提出了一个代码优化的方案项目查从mongodb中获取数据：代码A Query query = new Query();
queryAfter.addCriteria(Criteria.where("id").in(idList));
queryAfter.ad
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2023-06-09 22:01:52
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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。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null值，然后这样查询：select id from t where
# MongoDB 大数据查询速度统计
## 概述
在大数据时代，数据量的增加给数据查询带来了挑战，因此数据库的查询速度成为评估一个数据库性能的重要指标之一。MongoDB是一个非关系型数据库，被广泛应用于大数据存储和查询中。本文将介绍如何使用MongoDB来进行大数据查询速度统计，并通过代码示例展示如何优化查询速度。
## MongoDB 查询速度统计
MongoDB提供了`explai
翻译自https://mode.com/sql-tutorial/sql-performance-tuning查询时间背后的理论 数据库也是一个运行在计算机上的软件，像所有的软件一样，运行速度囿于相同的“天花板”——它的硬件所能处理的最大信息量也就是它所能处理的最大信息量。使一个查询运行更快的方法就是减少软件（也即硬件）所必须处理的计算的数量。要减少必须的计算量你需要理解SQL是怎样进行
# MySQL百万级数据查询速度提升方法
在当今信息爆炸的时代，数据量越来越大已成为常态。在数据库中操作大量数据的时候，查询速度成为了一个非常重要的指标。本文将介绍如何在MySQL数据库中处理百万级数据时提升查询速度。
## 数据库优化
在处理百万级数据时，首先需要对数据库进行优化。以下是一些常见的数据库优化方法：
1. 使用合适的索引：索引可以帮助数据库快速定位到数据，提高查询速度。在百
前言众所周知，当一个数据库的单表数据量很大时，比如说是百万数量级的，如果我们使用普通的查询语句的话，耗时会非常多(相比加上索引)，今天小编带领着大家做一下实验，见证一下具有二百多万条数据的单表，怎样优化查询语句。首先，我们需要往数据库中的某张表中查询百万条数据，小编插入了2646229条记录，请看下面截图。普通的查询语句分析小编今天主要说的是简单查询语句和分页查询语句，我们先从简单的查询语句入手。
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2023-08-22 13:22:18
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DQL复杂查询简单查询where子句作用:在删除、修改及查询的语句后都可以添加where子句（条件），用于筛选满足特定的添加的数据进行删除、修改和查询操作。
如:
delete from 表名 where 条件;
update 表名 set ... where 条件;
select ... from 表名 where 条件;
计算列运算符关系运算符= 等于
!= 不等于
&
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2023-08-14 21:24:11
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首先，在设计用户中心系统的数据库时，先创建一张用户基础表user，如下：同时往表里插入8条数据然后创建一个联合索引index_age_birth如下：现在，我们开始分析：为什么MySQL能够支撑千万数据规模的快速查询？影响MySQL查询性能的因素非常多，比如，索引、optimizer、query cache、lock、各种b
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2023-10-07 21:10:55
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参考文章：MYSQL性能调优（二）EXPLAIN/DESCMYSQL性能调优（一）慢查询日志 一、问题你见过一个联表查询需要3300+秒么？今天我们的慢查询日志捕捉到了一只，我们一起来解剖一下看看这到底是何方妖孽。 二、分析优化1、首先，我们查看一下罪魁祸首的执行计划EXPLAIN
SELECT
r.id
,si.set_id
