优化大数据表的查询

实战 2000w 数据大表的优化过程,提供三种解决方案 当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题数据的插入,查询时长较长后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大表中的数据并不是所有的都为有效数据 需求只查询时间区间内的。 阅读详情

一个含有一千零一万条数据的表

select count(*) from table 耗时为3.437s。

根据数据id和其他字段查询数据

 根据结果可知,对于主键id查询的时间接近为0s,而对于不含有索引的字段查询达到了5.6s。

分析不同查询的结果

根据主键id查询

 根据不含有索引的字段进行查询

根据分析可知,逐渐查询只查询了一条数据,而根据不含索引字段查询则进行全表扫描,查询了9942895行。

给字段phone加索引

create index phone_index on app_user(phone);

增加索引耗时为 27.687s

增加索引查询的第一次

增加索引查询的第二次

结果可知,第一次查询为0.016s,而第二次查询为0s

分析可知,增加了索引之后,查询只是对结果集的两行进行扫描。

删除索引

Drop index phone_index on app_user;

 耗时0.031s.

查看表的索引

show index from app_user;

 

Spring-AI 第 17 章 - 飞书机器人接入详解 ✅ Stream 长连接(官方 SDK)✅ AI 对话(支持工具调用)✅ 消息接收与回复✅ 天气查询✅ 数据库查询✅ 数学计算✅ 事件去重Stream 长连接模式:使用官方 SDK 建立 WebSocket 长连接,服务器主动连接飞书,无需公网 IP消息处理流程:接收消息 → 解析内容 → AI 处理 → 回复用户AI 工具调用:接入 FunctionTools,支持天气、计算、日期、数据库查询等多种工具。 阅读详情

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至学者
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