java,当查询的数据量比较大,查询时间过长,查询被中断问题解决。

本文介绍了一种常见的SQL执行过程中出现的Query execution was interrupted异常,并提供了具体的解决方法。该异常通常出现在长时间运行的查询被中断的情况下,通过设置合理的查询超时时间可以有效避免此类问题。

异常信息:

### Cause: java.sql.SQLException: Query execution was interrupted
; uncategorized SQLException for SQL []; SQL state [70100]; error code [1317]; Query execution was interrupted; nested exception is java.sql.SQLException: Query execution was interrupted


解决方法:

<select id="getList" resultType="EquipmentCarcylinders" parameterType="EquipmentCarcylindersVO" timeout="10000">
       sql语句
</select>

### Java 量数据查询优化方法 #### 1. 使用分页查询减少内存占用和提高响应速度 当面对规模的数据集时,一次性加载所有记录不仅效率低下,还可能导致应用程序性能下降甚至崩溃。通过设置合理的页面小并利用SQL语句中的LIMIT子句来限制每次返回的结果数量,能够有效缓解这一状况[^1]。 ```sql SELECT * FROM table_name LIMIT start_index, page_size; ``` 上述代码展示了如何构建带有偏移量(`start_index`)以及每页显示项数(`page_size`)参数的基础版MySQL分页请求;不同类型的DBMS可能拥有各自特有的语法结构用于实现相同功能,请参照官方文档获取更详尽的信息。 为了进一步提升检索效能,在设计索引策略时应充分考虑实际应用场景下的访问模式——例如经常作为过滤条件参与运算的字段就非常适合建立单独或组合形式上的索引来加速查找过程。 #### 2. 批量操作代替逐行提交降低网络开销 针对频繁写入场景而言,“单线程串行化”的传统做法显然难以满足高效能需求。借助JDBC提供的`addBatch()`与`executeBatch()`接口支持,允许开发者将多条命令打包成一组事务统一执行,从而减少了不必要的客户端-服务器间通信次数的同时也提高了整体吞吐率[^2]。 ```java Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; try { String sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)"; conn = DriverManager.getConnection(url); pstmt = conn.prepareStatement(sql); for (User user : userList) { pstmt.setString(1, user.getName()); pstmt.setInt(2, user.getAge()); pstmt.addBatch(); if (++count % batchSize == 0 || count >= totalSize) { // 控制批处理规模 pstmt.executeBatch(); } } } catch (SQLException e) { throw new RuntimeException(e.getMessage(), e); } finally { closeResources(conn, pstmt); // 自定义资源释放逻辑 } ``` 此段程序片段示范了怎样运用预编译陈述对象完成批量插入任务,并且引入了一个简单的流量控制机制确保不会因为批次过而引发其他潜在风险。 #### 3. 利用中间件缓存热点数据减轻源站压力 考虑到某些特定时段内部分信息会被反复读取的特点,可以考虑部署Redis这样的分布式键值存储系统充当高速缓冲层。它不仅可以显著缩短平均延迟时间,而且有助于均衡负载分布防止因瞬时高峰造成的服务中断现象发生[^3]。 ```java // 假设已经配置好 Jedis 连接池实例 jedisPool String key = generateCacheKey(id); Jedis jedis = null; try { jedis = jedisPool.getResource(); byte[] dataBytes = jedis.get(key.getBytes()); if(dataBytes != null){ return objectMapper.readValue(new ByteArrayInputStream(dataBytes), TargetClass.class); }else{ Object resultFromDb = queryDatabaseById(id); // 将查询结果序列化后放入 Redis 中设定过期时间为一天 jedis.setex(key.getBytes(), 86400L, serializeObject(resultFromDb)); return resultFromDb; } }catch(Exception ex){ logger.error("Error occurred while accessing cache", ex); }finally{ if(jedis!=null){ jedis.close(); } } ``` 这段示例说明了基于ID去重查的方式先尝试命中本地缓存再回退至持久化介质的做法,同时也体现了异常捕获及连接管理方面的最佳实践要点。
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