query-optimization相关内容
我有这个跨数据库查询... SELECT`DM_Server`.`Jobs`.*,`DM_Server`.servers.Description AS 服务器,digital_inventory.params,products.products_id,products.products_pdf 上传,customer.customers_firstname,customer.customers_
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我有一个包含 6000 万个条目的数据库. 每个条目都包含: 身份证 数据源ID 一些数据 日期时间 我需要选择某个月份的条目.每个月包含大约 200 万个条目. 选择 *从条目“2010-04-01 00:00:00"和“2010-05-01 00:00:00"之间的时间 (查询大约需要 1.5 分钟) 我还想从给定的 DataSourceID 中选择某个月份
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我有一个带有索引(自动增量)和整数值的表.该表有数百万行长. 如何最有效地搜索某个数字是否出现在表格的最后 n 行? 解决方案 从答案 由@chaos 给出,但有一些修改: 如果您使用 LIMIT,则应始终使用 ORDER BY.RDBMS 表不保证隐式顺序.您可以通常按照主键的顺序获取行,但您不能依赖于此,也不能移植. 如果按降序排序,则无需事先知道表中的行数.
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下面两个查询是子查询.两者都是一样的,对我来说都很好.但问题是方法 1 查询执行大约需要 10 秒,而方法 2 查询需要不到 1 秒. 我能够将方法 1 查询转换为方法 2,但我不明白查询中发生了什么.我一直试图自己弄清楚.我真的很想了解以下两个查询之间的区别以及性能提升是如何发生的?它背后的逻辑是什么? 我是这些先进技术的新手.我希望有人能帮助我.鉴于我阅读了 docs 这没有给我任
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我已经在我的 MySQL 数据库上使用索引有一段时间了,但从未正确了解它们.通常,我会使用 WHERE 子句在我将要搜索或选择的任何字段上放置索引,但有时它看起来并不那么黑白分明. MySQL 索引的最佳实践是什么? 示例情况/困境: 如果一个表有六列并且所有列都可以搜索,我应该索引所有列还是不索引? 索引对性能有哪些负面影响? 如果我有一个 VARCHAR 2500
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JOIN 查询是否比多个查询更快?(您运行主查询,然后根据主查询的结果运行许多其他 SELECT) 我这么问是因为加入它们会使我的应用程序的设计复杂化 如果它们更快,有人能粗略估计大约多少吗?如果是 1.5 倍我不在乎,但如果是 10 倍我想我会. 解决方案 这太模糊了,无法为您提供与您的具体案例相关的答案.这取决于很多事情.Jeff Atwood(本网站的创始人)实际上 写道
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我得到了下表: col1 |col2 |第 3 列-----+------+-------1 |一个|55 |d |33 |k |76 |○ |22 |0 |8 如果用户搜索“1",程序将查看具有“1"的 col1 然后它会在 col3 中得到一个值“5",然后程序会继续在col1中搜索“5",在col3中会得到“3",以此类推.所以它会打印出来: 1 |一个|55 |d |33 |k |7
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我一直在探索最近版本的 Spark SQL 2.3.0-SNAPSHOT 中的查询优化,并注意到语义相同查询的不同物理计划. 假设我必须计算以下数据集中的行数: val q = spark.range(1) 我可以按如下方式计算行数: q.count q.collect.size q.rdd.count q.queryExecution.toRdd.count 我最初的
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我正在尝试了解 Spark 上的物理计划,但我不了解某些部分,因为它们似乎与传统的 rdbms 不同.例如,在下面的这个计划中,它是一个关于对 hive 表进行查询的计划.查询是这样的: 选择l_returnflag,l_linestatus,sum(l_quantity) 作为 sum_qty,sum(l_extendedprice) 作为 sum_base_price,sum(l_exten
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下面是我正在运行的示例代码.当这个 spark 作业运行时,Dataframe 连接是使用 sortmergejoin 而不是 broadcastjoin 进行的. def joinDf (sqlContext: SQLContext,txnTable:数据帧,国家/地区DfBroadcast:广播[数据帧]):数据帧 = {txnTable.as("df1").join((countriesD
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我有一个名为“allvoice"的集合.其结构如下: {“_id": ObjectId(“612599bb1cff80e6fc5cbf38"),“subscriber_id":“e3365edb9c781a561107242a81c1a92b4269ef9a",“被叫号码":“559198e6f8814773551a457e53a614d603f9deab",“原始时间戳":“202001130
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我们将原始事件收集到 ClickHouse 表中.表结构: 如果不存在则创建表 raw_events(owner_id UInt32,用户 ID UInt32,event_datetime 日期时间,event_type_id UInt8,unique_id FixedString(18),数据字符串,attr_1 UInt32,attr_2 UInt32)引擎 = MergeTree PART
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我有以下查询: SELECTSUM("balance_transactions"."fee") AS sum_id来自“余额交易"JOIN 费用 ON balance_transactions.source = Charges.balance_idWHERE "balance_transactions"."account_id" = 6AND (balance_transactions.type
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我有 10 组琴弦,每组有 9 根琴弦.在这 10 组中,第一组中的所有字符串的长度为 10,第二组中的所有字符串的长度为 9,依此类推.最后,第 10 组中的所有字符串的长度均为 1. 每个集合中有(长度-2)个字符的公共前缀.并且前缀长度在下一组中减少1.因此,第一组共有 8 个字符,第二组共有 7 个,依此类推. 以下是 10 个集合的示例: pu3q0k0vwnpu3q0k0
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我正在研究查询优化,想知道每种优化对查询的帮助有多大.上次,我得到了一个答案,但是在我的实验,禁用链接中的所有优化的时间复杂度为 O(n^1.8) 启用所有优化的时间复杂度为 O(n^0.5).没有太大区别,如果全部禁用,还有其他优化吗?我怎么真的每次只有一个主要优化? 解决方案 你不能. PostgreSQL 的查询计划器没有“关闭优化"标志. 添加它会很有趣,但会使回归测试
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我有一张表,代表庄家的牌和他们的等级.我现在正在尝试进行查询(尽可能快)以设置游戏状态. (如前所述,只显示经销商卡)W = 赢S = 站立L = 损失B = 二十一点(两张牌) 关于规则:庄家在 21 点获胜,如果是两张牌,则为 21 点.如果排名在 17 到 20 之间,则为 S = Stand.超过 21 是一种损失. 排名: 1 (ACE) - 1 或 11 级.计为 11
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我们测试了一个非常有趣的 SQL 查询.不幸的是,事实证明这个查询运行有点慢 - O(n2) - 我们正在寻找一个优化的解决方案,或者也可能是一个完全不同的解决方案? 目标: 我们想获得:- 一些客户(“record_customer_id"),例如身份证 5- 最新的 2 个“record_init_proc_id"- 对于每个“record_inventory_id" http://
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我有一个由 3 -4 部分构建的查询.一旦我添加了带有 join 的 union 连接,这需要超过 140 秒才能运行.如何更改联合连接以更快地执行它. SELECT测试.CLIENTID,测试公司,测试.联系,测试.CONTACTID,`订单`.`ORDERNO`作为`ORDERNO`,`订单`.`BIDNO`作为`BIDNO`,`projects`.`PROJID` 作为 `PROJID`,
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SQL Server 2005: 选项:1创建表#test(customerid, orderdate, field1 INT, field2 INT, field3 INT)在 #test(customerid) 上创建唯一的集群索引 Idx1CREATE INDEX Idx2 ON #test(field1 DESC)CREATE INDEX Idx3 ON #test(field2 DES
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希望有人能帮忙解决这个问题.我有一个查询,它从 PHP 应用程序中提取数据并将其转换为用于 Ruby on Rails 应用程序的视图.PHP 应用程序的表是一个 E-A-V 样式的表,具有以下业务规则: 给定字段:名字、姓氏、电子邮件地址、电话号码和手机运营商: 每个属性都定义了两个自定义字段:一个是必需的,一个不是必需的.客户端可以使用任何一种,不同的客户端根据自己的规则使用不同的
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