润乾报表 清除报表缓存的几种操作方法

本文介绍了解决润乾报表在服务器上修改后无法正常显示更新内容的问题。提供了三种解决方案:重启服务并清除缓存、重命名报表、使用refreshReport.jsp刷新报表设计并清除缓存。

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原始问题:

润乾报表部署到服务器,本地修改报表文件后放到服务器上展现,修改没有生效

只对一个地方的配置做过改动:raqsoftconfig.xml中将alwaysReloadDefine的值设置为了no
应该如何操作使修改生效?

 

解决方案:

方案1:重启服务,清除服务器和浏览器缓存
方案2:给报表重命名
方案3:使用refreshReport.jsp刷新报表设计并清除缓存:
直接访问该jsp,勾选需要清除缓存的报表名称,然后点击清除缓存即可

附:如自带refreshReport.jsp访问报错,则需要做以下修改:
refreshReport.jsp中大概75或者76行这里
     com.raqsoft.report.cache.CacheManager cacheManager = com.raqsoft.report.cache.CacheManager.getInstance();
改成这个
然后删除掉selectText="yes"标签,最后再去访问这个jsp就可以选择报表清理缓存了

<think>我们正在讨论MySQL查询优化的常见方法。根据用户提供的引用内容以及之前的对话历史,我们可以将查询优化方法分为几个主要类别:索引优化、SQL语句优化、配置与资源优化、数据结构优化以及高级技术应用。下面我将系统性地组织这些方法,并参考引用内容进行说明。###1. **索引优化(最核心方法)**索引是加速查询的基石,合理的索引设计可以避免全表扫描,大幅减少磁盘I/O。- **创建合适索引**:为高频查询条件(WHERE子句)、连接键(JOIN)和排序字段(ORDER BY)创建索引。例如:```sql--为username字段创建索引(引用[3]示例)CREATEINDEX idx_usernameON users(username);```-**复合索引优化**:对多条件查询,使用复合索引覆盖多个列,并注意字段顺序(最左前缀原则)。例如:```sql--复合索引优化name和age的联合查询CREATE INDEXidx_name_age ONemployees(name, age);```- **避免索引失效**:防止索引列参与计算(如`WHERE age+1>30`)或用函数处理(如`WHEREUPPER(name) ='JOHN'`),否则索引失效(引用[1])。- **索引选择性**:选择性公式为$selectivity= \frac{1}{distinct\_values}$,值越接近1(如唯一索引),效果越好(引用[2])。 ###2. **SQL语句优化(直接减少负载)**改写低效SQL语句,从源头降低数据库压力。- **避免SELECT***:只查询必要字段,减少数据传输和内存占用(引用[2]):```sql--优化前SELECT* FROMproducts;--优化后SELECT id, name,price FROMproducts WHEREcategory ='electronics';```- **优化JOIN操作**:用INNER JOIN替代子查询,确保连接字段有索引(引用[1][4]):```sql--低效子查询SELECT* FROMorders WHEREcustomer_idIN (SELECT idFROM customersWHERE country= 'USA');--高效JOINSELECT orders.* FROMordersJOINcustomers ONorders.customer_id= customers.idWHEREcustomers.country ='USA';```- **分页与限制结果集**:对大结果集使用`LIMIT`分页,避免一次性返回过多数据(引用[4])。- **预处理语句**:防止SQL注入,提升查询缓存利用率(引用[1])。###3.**执行计划优化(数据库内部策略)**数据库通过执行计划选择最优查询路径,需确保其合理性(引用[1][4])。- **更新统计信息**:定期运行`ANALYZETABLE`更新表统计信息,帮助优化器生成准确计划(引用[1])。- **强制索引提示**:当优化器选错索引时,可用`FORCE INDEX`手动指定(谨慎使用):```sqlSELECT *FROM ordersFORCE INDEX(idx_customer) WHEREcustomer_id=100;```-**避免全表扫描**:监控`EXPLAIN`输出,若出现`type=ALL`则需优化(引用[1])。 ###4. **数据结构与存储优化**调整数据存储方式提升I/O效率。- **选择合适数据类型**:避免过度使用`VARCHAR`或`BIGINT`,例如用`INT`替代`BIGINT`存储小范围整数(引用[5])。- **分区表(Partitioning)**:将大表按范围或哈希分区,缩小查询扫描范围。例如按时间分区:```sqlCREATE TABLElogs(id INT,log_dateDATE) PARTITION BYRANGE(YEAR(log_date))(PARTITIONp2023VALUES LESSTHAN(2024),PARTITION p2024VALUES LESSTHAN(2025));```-**压缩表**:减少磁盘占用,提升读取速度(尤其对文本数据),但会增加CPU开销(引用[4])。-**索引组织表(InnoDB特性)**:主键索引与数据存储合并,加速主键查询(引用[4])。###5.**资源与配置优化**调整服务器参数以适应硬件和工作负载。-**缓冲池配置**:设置`innodb_buffer_pool_size`为可用内存的70-80%,确保热点数据常驻内存(引用[2])。-**日志写入策略**:平衡性能与持久性,例如设置`innodb_flush_log_at_trx_commit=2`(引用[2])。-**连接池管理**:使用连接池(如HikariCP)复用连接,避免频繁建立断开(引用[4])。###6.**高级技术扩展**结合外部工具或架构设计进一步提升性能。-**查询结果缓存**:使用Redis或MySQL查询缓存(注意后者在MySQL8.0已移除)存储频繁访问的结果(引用[4])。- **读写分离**:主库处理写操作,从库处理读操作,分散负载(引用[3])。- **异步处理**:将耗时操作(如报表生成)移出事务路径,通过消息队列异步执行。###优化效果验证通过性能监控工具(如Prometheus)跟踪关键指标:- **查询延迟**:$latency= \frac{\text{总响应时间}}{\text{查询数}}$- **吞吐量**:QPS(每秒查询数)-**资源利用率**:CPU、I/O、内存占用率> **关键步骤总结**:>1. **诊断瓶颈**:用`SHOW PROCESSLIST`和慢查询日志定位问题查询。>2.**索引优先**:为慢查询添加缺失索引。>3.**改写SQL**:消除低效写法(如`SELECT *`)。>4. **调整配置**:根据硬件优化内存参数。>5.**持续迭代**:优化是持续过程,需定期复核。 通过综合应用上述方法,多数场景下查询性能可提升50%以上。例如,某电商平台对订单表添加复合索引后,查询时间从2秒降至50毫秒[^3]。§§相关问题§§1.如何分析MySQL慢查询日志并提取优化建议?2.复合索引的最左前缀原则在实际查询中如何应用?3.分区表在哪些场景下效果显著?使用时有哪些注意事项?4.如何评估是否应该使用Redis缓存MySQL查询结果?</think>### MySQL查询优化的常见方法分类 根据引用内容和我之前的优化框架,查询优化方法可分为以下核心类型,每种类型解决特定性能瓶颈: --- #### 1. **索引优化(最高效手段)** 通过优化数据访问路径减少I/O开销: - **单列索引**:对高频过滤字段创建索引(如`WHERE user_id=100`)[^3] ```sql CREATE INDEX idx_email ON users(email); -- 引用[3] ``` - **复合索引**:覆盖多条件查询和排序(避免`Using filesort`)[^2] ```sql CREATE INDEX idx_name_age ON employees(name, age); ``` - **索引选择性优化**:选择区分度高的列($selectivity=\frac{1}{distinct\_values}$接近1最佳)[^1] - **避免索引失效**:防止对索引列进行运算(如`WHERE YEAR(create_time)=2023`) --- #### 2. **SQL语句重写(直接减少计算量)** 优化查询逻辑和结果集: - **避免`SELECT *`**:只获取必要字段(减少数据传输)[^2][^4] - **用`JOIN`替代子查询**:减少嵌套查询层级[^1] ```sql -- 优化前 SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers); -- 优化后(引用[1][4]) SELECT orders.* FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id; ``` - **分页优化**:大表分页改用`WHERE id > ? LIMIT N`替代`OFFSET` - **提前过滤数据**:在`JOIN`前用子查询缩小数据集 --- #### 3. **执行计划干预(引导优化器决策)** 调整数据库内部查询策略: - **更新统计信息**:定期运行`ANALYZE TABLE`(优化器依赖统计信息生成计划)[^1] - **使用查询提示**:强制索引或连接方式(谨慎使用) ```sql SELECT /*+ INDEX(orders idx_customer) */ * FROM orders WHERE customer_id=100; ``` - **避免全表扫描**:监控`EXPLAIN`中`type=ALL`的查询[^1] --- #### 4. **数据结构优化(降低存储开销)** 优化底层数据组织方式: - **选择高效数据类型**:用`INT`替代`BIGINT`,`CHAR`替代`VARCHAR`(定长时)[^5] - **分区表(Partitioning)**:按范围/哈希拆分大表(如按时间分区)[^4] ```sql CREATE TABLE logs PARTITION BY RANGE(YEAR(log_date)) (...); ``` - **压缩表**:减少I/O量(适合读多写少场景)[^4] - **索引组织表**:InnoDB主键聚簇索引加速主键查询[^4] --- #### 5. **资源与配置优化(提升硬件利用率)** 调整服务器行为: - **扩大缓冲池**:设置`innodb_buffer_pool_size=70%内存`[^4] - **批量提交事务**:降低`innodb_flush_log_at_trx_commit`频率 - **查询缓存**:适用重复查询(MySQL 8.0前有效) - **连接池管理**:控制`max_connections`避免资源耗尽 --- #### 6. **架构级扩展(应对高并发/大数据)** 分布式解决方案: - **读写分离**:写主库读从库(如MySQL Replication) - **缓存层**:用Redis缓存热点查询结果[^4] - **分库分表**:按业务拆分数据库(如ShardingSphere) - **异步处理**:队列解耦耗时操作(如Kafka) --- ### 优化效果对比 | 优化类型 | 适用场景 | 性能提升幅度 | 实施复杂度 | |------------------|--------------------------|--------------|------------| | 索引优化 | 过滤/排序字段固定 | ⭐⭐⭐⭐⭐(5-100x) | 低 | | SQL重写 | 复杂查询/子查询 | ⭐⭐⭐⭐(3-10x) | 中 | | 执行计划干预 | 优化器选错索引 | ⭐⭐⭐(2-5x) | 高 | | 分区表 | 时间序列/大数据删除 | ⭐⭐(1-3x) | 高 | | 缓冲池调整 | 内存不足引发的磁盘I/O | ⭐⭐⭐⭐(4-8x) | 低 | | 读写分离+缓存 | 读密集型高并发 | ⭐⭐⭐⭐⭐(10x+) | 高 | > **关键原则**:80%的性能问题可通过索引优化和SQL重写解决,剩余20%需综合方案[^1][^3]。
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