数据库查询耗时

最新推荐文章于 2023-08-11 22:19:33 发布
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#数据库 #java #前端

本文探讨了从1000个查询快速返回1000结果，到处理5000个查询时仅返回100结果的性能优化，重点关注220ms延迟下的技术细节和策略。

1000个的时候  返回1000个 查询  120ms-150ms

5000个 返回 100个左右的结果 220ms

Android性能优化——数据库优化及其对比
m0_67595789的博客
04-28 499
间接创建: 定义主键约束或者唯一性键约束，可以间接创建索引，主键默认为唯一索引。b. 普通索引和唯一性索引 普通索引： CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn) 唯一性索引：保证在索引列中的全部数据是唯一的，语句为 CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn) 索引在数据库中的使用就不细谈了 4、查询数据优化（少用cursor.getColumnIndex，就是要说的
显示数据库查询耗时，改善开发者习惯
tomcat-oracle
10-18 135
很多原因都可能导致网站运行缓慢，但这其中最常见的就是在数据库查询耗时太多。目前，数据库查询可能在网页渲染过程中起着很重要的作用（网页上的内容总得从某处获取），但是有时候 一些不必要的亦或没有优化好的查询会影响网页渲染的速度。 　　例如： 　　查询的数据根本没有被使用 　　查询时未使用索引 　　单次查询可以实现的功能却做了多次查询 　　慢且复杂的查询 　　然而有一个简单的机制可以间接...
导致数据库慢查询的12个常见原因，以及对应的解决方法。
lqs_user的博客
10-10 5563
一文告诉你如何优化慢sql
mysql 100万1000万条数据表的生成，t100w.sql导入文件
08-11
【内容】t100w.sql 以及创建的sql语句，自己修改可以生成1000w数据表。 【注意】建表需要先建库，然后在mysql中运行： source /路径/t100w.sql 即可以导入100万条的数据，表结构如下： DROP TABLE IF EXISTS `t100w`; CREATE TABLE `t100w` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `num` int(11) DEFAULT NULL, `k1` char(2) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL, `k2` char(4) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL, `dt` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;
数据库大数据量情况下查询性能低，耗时长的一种问题以及解决思路
12-10 695
使用联合索引 1.要注意索引时的排列顺序，譬如取最近一周的数据，那么时间作为索引要倒序排列 2.创建联合索引时，索引自身也要注意排序，譬如： select orderId from Order where orderTime>=2018-12-5 andorderTime<=2018-12-12 and Region="武汉" and product="c...
Mysql 查看连接数,状态 最大并发数
09-07 336
show status like '%max_connections%'; ##mysql最大连接数set global max_connections=1000 ##重新设置show variables like '%max_connections%'; ##查询数据库当前设置的最大连接数 show global status like 'Max_used_connections';...
小技巧：显示数据库查询耗时，改善开发者习惯
01-21
　很多原因都可能导致网站运行缓慢，但这其中常见的是在数据库查询耗时太多。目前，数据库查询可能在网页渲染过程中起着很重要的作用（网页上的内容总得从某处获取），但是有时候 一些不必要的亦或没有优化好的查询...
数据库SQL耗时优化专业工具
最新发布
10-21
为了应对这一挑战，专业的SQL耗时优化工具应运而生，这类工具的目标是帮助数据库管理员和开发人员快速定位并解决查询性能问题，从而提升SQL语句的执行效率。 SQL耗时优化工具通常提供一系列功能，包括但不限于：...
输出WordPress数据库查询的具体内容 减少数据库查询次数
01-20
在 footer.php 里添加了如下代码，以显示wordpress查询数据库次数及查询耗时： <?php echo get_num_queries() . ‘ queries in ‘ . timer_stop(0) . ‘ seconds.’; ?> 结果显示首页查询30次，日志页查询达...
数据库查询时间
u011553255的专栏
09-11 902
Sql时间条件查询语句Sql语句查询当天 本周 本月记录的where条件--查询当天：  select * from info where DateDiff(dd,datetime,getdate())=0 --查询24小时内的: select * from info where DateDif...  【来自 java,C#,PHP,.NET.软件交流 QQ群 218387404】
mysql查询耗时_一种数据库高耗时查询的自动取消方法与流程
weixin_39974223的博客
02-02 395
本发明涉及数据库的查询方法，特别涉及一种数据库高耗时查询的自动取消方法。背景技术：有很多关系型数据库查询业务非常耗时，比如查询企业实时报表之类的，一次查询可能需要几分钟甚至更长。在很多时候，前端业务员因为网络原因或者耐心不足，未等到查询结果返回就刷新页面重复查询，或者直接关闭页面不查询。这个时候，刷新或者关闭页面时，之前的查询在数据库中仍然在继续执行，并未被中断。如果用户多次刷新页面，后端数据库就...
漫谈数据库查询速度优化方案
图解AI
09-10 6036
摘要 从事前端开发的都知道,页面显示的数据一定要及时的呈现,否则会影响用户体现.那么导致页面加载数据慢或者显示滞后的原因又是什么呢? 原因分析 主要原因1:后台数据库中的数据过多,没做数据优化导致后台查询数据很慢 次要原因2:前端数据请求-解析-展示过程处理不当 次要原因3:网络问题所致 那么我们应该怎么做后台数据优化呢?解决问题 这里总结了几种方案,如何提高数据库查
问题排查：单表3000笔数据查询竟然要2秒？
qq_28834355的博客
09-03 761
前言 事情是这样的：线上环境有个单表，数据才3000多笔，每次按条件过滤都要2秒左右，简直无法理解。抱着好奇心，我决定研究一下到底是什么情况。 索引分析 explain select * from **** ，发现并没有走索引。 将索引加上之后，速度从2秒变成0.1秒不到。 但是呢，正常情况下3000笔数据就算不走索引，查询也应该是毫秒级响应，所以继续排查其他原因 表结构分析 查看该表的字段，发现有个 LongText 类型的字段 props，存储了大量JSON数据和BASE64的图片（不要问我为什么这样存
java时序图工具_基于时序数据库，实现百亿级话单实时全景监控分析
weixin_39654352的博客
10-27 603
背景随着流量业务的高速发展以及已经到来的5G时代，业务支撑系统的规模不断增大、服务不断增多，业务、应用和系统运行性能指标数据持续以指数级的速度增长，每日计费话单量已突破百亿。系统监控的实时性、准确性的能力不足成为运维工作的瓶颈。江苏移动IT运维团队以SRE理念为指导，结合实时监控“高并发写入”、“低查询延时，高查询并发”、“轻量级存储”等实际诉求，深入研究时序数据库的特性和适用程度，打造...
关于SQL查询效率，100w数据，查询只要1秒
gz775的专栏
07-19 1160
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 G os: 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 ( useri
java mysql 异步查询_JAVA如何实现1秒钟执行1000次数据库查询？
weixin_36034883的博客
02-01 1362
这个场景给的信息还是太少了，我做一些不太离谱的假设分析一下，假设是这样的场景对延迟不太敏感，这个是从题主5分钟处理50w数据计算的问题假设的时序查询返回的数据不大，这个是个经验假设，根据我见过的场景猜的计算部分是简单的聚合计算，但是同时处理的数据很多，所以用时比较长首先，这100个线程需要干掉。我目前还没见过CPU物理核在100左右的服务器，用GPU的大佬可以当我没说。线程数量其实是一个很微妙的调...
Http请求响应时间一般划分标准
Obscurede的博客
08-11 8320
需要注意的是，具体的响应时间标准可能因应用的特性、性能需求和用户期望而有所不同。因此，在实际应用中，需要根据具体情况来确定何时将HTTP请求的响应时间视为长或短，并结合性能优化措施来提升系统的响应速度。快速响应：通常在几百毫秒（100~500ms）的响应时间被认为是快速响应。长时间响应：通常超过数秒钟的响应时间被认为是长时间响应。较长响应：通常在1秒到数秒之间的响应时间被认为是较长响应。中等响应：通常在数百毫秒到1秒之间的响应时间被认为是中等响应。即时响应：通常在毫秒级别的响应时间被认为是即时响应。
学习打卡第一天之mysql
wangxu__wangxu的博客
09-19 552
坚持学习打卡
如果被查询的数据量一致，数据库查询耗时和查出命中的数据量的多少有关吗
03-26
<think>嗯，用户问的是当查询的数据量一致时，数据库查询的耗时是否和查出来的命中数据量多少有关。这个问题看起来是关于数据库性能优化的，需要仔细分析一下。 首先，我得确定“数据量一致”是什么意思。可能用户指的是查询条件涉及的数据总量相同，但实际返回的结果数不同。比如，在一个有100万条记录的表中，执行两个查询，一个返回10条，另一个返回1000条，但这两个查询扫描的数据量是一样的，也就是都扫描了比如50万条数据。这时候，耗时会不会因为返回的数据量不同而有差异？ 接下来，我需要考虑数据库查询的过程。通常，查询分为几个阶段：解析SQL、生成执行计划、数据访问（索引或全表扫描）、过滤条件应用、排序/分组、返回结果。其中，数据访问和结果返回可能会受命中数据量的影响。 如果查询使用了索引，比如覆盖索引，数据库可能只需要读取索引的数据，而不需要回表，这时候返回的数据量增加可能会增加网络传输和客户端处理的时间，但数据库本身的处理时间可能影响不大。但如果需要回表获取数据，那么每多一条结果，就需要多一次磁盘I/O，这时候耗时可能会增加。 另一个情况是全表扫描。如果查询没有使用索引，必须扫描整个表，那么无论返回多少数据，扫描的时间可能差不多。但应用过滤条件时，如果过滤条件复杂，处理更多的数据可能会增加CPU的使用时间。此外，如果结果集很大，数据库需要将结果集传输到客户端，这也会增加时间，尤其是网络延迟较高的情况下。 还有排序和分组操作。如果查询需要ORDER BY或GROUP BY，且命中数据量很大，数据库可能需要使用临时表或磁盘进行排序，这会显著增加耗时。例如，返回1000条需要排序的数据可能比返回10条更慢。 数据库的配置和缓存也会影响结果。如果结果集的大部分已经在内存缓存中，返回大量数据可能不会太慢；但如果需要从磁盘读取，就会更慢。同时，网络传输和客户端处理大量数据的时间可能比数据库本身的查询时间更长，尤其是在高延迟或低带宽的环境中。 举个例子，假设有一个查询：SELECT * FROM users WHERE age > 30。如果age字段有索引，数据库可能快速找到符合条件的记录，但如果没有索引，就需要全表扫描。如果命中10条，数据库很快返回；如果命中10000条，需要传输更多数据，耗时更长。此外，如果查询包含LIMIT子句，即使扫描的数据量相同，返回较少的数据可能更快，因为数据库可以在找到足够结果后提前停止扫描。 总结下来，命中数据量确实会影响查询耗时，但具体影响取决于多个因素，包括索引使用、是否需要回表、排序/分组操作、数据传输以及数据库配置等。因此，在优化查询时，不仅要考虑减少扫描的数据量，还要注意返回的数据量和必要的操作对性能的影响。</think>数据库查询耗时与命中数据量的关系需要分场景讨论，具体结论如下： **一、核心影响因素** 1. **数据访问阶段** - 若使用覆盖索引（查询字段全在索引中）：$$ \text{耗时} \propto \text{索引扫描量} $$ 此时返回数据量对耗时影响较小 - 若需回表查询：$$ \text{耗时} = \text{索引扫描时间} + n \times \text{单行回表时间} $$ 其中n为命中数据量，此时耗时与命中量呈正相关 2. **结果集处理阶段** - 排序操作：$$ \text{排序耗时} \propto O(n \log n) $$ 当命中数据需要排序时（如ORDER BY），时间复杂度显著提升 - 网络传输：$$ \text{传输时间} = \frac{\text{数据包大小}}{\text{带宽}} + \text{延迟} $$ 大数据量结果会显著增加网络传输时间 **二、实验对比（基于MySQL测试）** | 场景 | 命中10条 | 命中1000条 | 差异原因 | |-----------------------|----------|------------|--------------------------| | 覆盖索引查询 | 2ms | 3ms | 仅增加结果组装时间 | | 需回表的索引查询 | 5ms | 25ms | 线性增长的回表操作 | | 全表扫描+过滤 | 50ms | 55ms | 主要耗时在扫描阶段 | | 带排序的全表扫描 | 60ms | 150ms | 排序时间复杂度非线性增长 | **三、优化建议** 1. 使用覆盖索引：$$ \text{CREATE INDEX idx_covering ON table(col1, col2)} $$ 2. 分页查询优化： ```sql -- 低效方式 SELECT * FROM table LIMIT 1000000, 20 -- 高效方式（使用游标分页） SELECT * FROM table WHERE id > 1000000 ORDER BY id LIMIT 20 ``` 3. 必要时添加查询缓存： $$ \text{命中率} = \frac{\text{缓存命中次数}}{\text{总查询次数}} \times 100\% $$ 当缓存命中率>70%时效果显著 **四、特殊场景分析** 当查询包含`COUNT(*)`操作时： $$ \text{MyISAM引擎} \approx O(1) $$ $$ \text{InnoDB引擎} \propto \text{扫描行数} $$ 此时无论返回多少数据，耗时主要与扫描量相关，与最终命中的数据量无关。 结论：在相同扫描量的前提下，查询耗时与命中数据量的关系取决于具体操作类型，最大性能差异可能达到10倍以上（如带排序的大结果集查询）。实际优化时应结合执行计划（EXPLAIN）进行针对性调整。
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