在我的上一篇博客《【java】itoo项目实战之hibernate 懒加载优化性能》中，我曾提到过学生数据有2万条，查询数据十分的慢，这是让人很受不了的事情，看着页面进度条一直转着圈圈，那种着急的感觉真的没法形容。最开始考虑着使用lazy 来优化，因为前台框架的原因，lazy 优化并没有起到什么左右，后来就想着有select new map 优化。我先来画画关于查询学生的级联树这个树的意思就是查询学生的时候它的深度是4级。 在没有优化之前...
引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon Dynamo直接催生了NoSQL这个崭新的数据库领域，撼动了RDBMS在商用数据库和数据仓库方面几十年的统治性地位。FaceBook的Hive项目是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架，提供了一系列用于存储...
SQL 大数据查询如何进行优化？ 1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：引。 select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引...
MySQL性能优化包括表的优化与列类型选择，表的优化可以细分为什么？ 1、定长与变长分离；2、常用字段与不常用字段要分离； 3、在1对多，需要关联统计的字段上添加冗余字段。一、表的优化与列类型选择表的优化： 1、定长与变长分离 如 id int,占4个字节，char(4)占4个字符长度，也是定长，time即每一单元值占的字节是固定的。 核心且常用字段，宜建成定长，放在一张表。 而v...
今天遇见一个问题： 大家都知道一件事：没索引的数据库基本上查不了大数据。 比如说：有条数据有20亿条数据。然后查询某个数据，如果这个数据上没有索引，当场GG。 我们这边创建了一个索引，是按照时间进行索引的。按照时间进行文件分区。 比如说：一日的数据存在一个文件中，下一个日的数据存在下一个文件分区。查询的时候首先定位到：时间点，然后通过时间点定位到磁盘空间，查询该空间。 我觉得这个人是个人才。 但是今天有个问...
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：引。 select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而...