postgre百万级查询时间的简单介绍

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处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度(转)

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 涉及的列上建立索引。

2、先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。

3、你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。

4、消除对大型表行数据的顺序存取；避免相关子查询；避免困难的正规表达式；使用临时表加速查询。数据表有两种含义，一是指数据库最重要的组成部分之一，二是指电子元件，电子芯片等的数据手册（datasheet）。

5、百万级的数据对sqlserver来说并不算大，只要数据库结构设计合理、sql指令合理，效率不会太差。

6、修改操作。事情都没有绝对的，要具体情况具体分析。要查询大量的文本类型的话，如新闻内容、标题等，数据库自身有“全文索引”，要么就采用第三方搜索引擎（比如：lucene），把整个表内容不在数据库搜，这样效率最高。

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 涉及的列上建立索引。

2、确定查询只查询了需要的数据以后，接下来应该看看查询过程中是否扫描了过多的数据。

3、-9秒完成，my god 哪出问题了？？其实要优化这条数据，网上找得到答案。看下面一条语句：select id from collect order by id limit 90000，10；很快，0.04秒就OK。为什么？因为用了id主键做索引当然快。

4、在协议处使用Restful；换token（类似于微信开发时使用的appid ）；本文讲解了MySQL如何优化，更多相关内容请关注Gxl网。

5、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

6、一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()；就能获得总记录数。

数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。

修改MySQL数据库名称的方法如下：语句修改法：RENAMEDATABASEdb_nameTOnew_db_name这个语法在mysql7中被添加进来，到了23又去掉了。

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 涉及的列上建立索引。

建议使用批量更新，减少查询次数。比如先查询出结果集，然后在内存里去操作字段更新最后采用 update ... where id = xxx 这样的更新方法。避免多次全表扫描。不是最了解你的需求，仅供参考。

因为在使用select id from table limit 10000，10 查询id数据时，默认是对id进行排序，返回的是排序后的id结果，如果我们想按插入顺序查询结果，这样查询出来的结果就与我们的需求不相符。

为了让 PHP 执行上面的语句，我们必须使用 mysql_query( 函数。

时间肯定较长，不过估计12小时有可能做得完的，可以试一试，不行的话随时中断也可以的，不会造成数据回滚。

分钟。数据创建索引需要索引排序，建立分支索引复合B树，每分钟可以创建140多万条数据，建立好索引后逐批导入数据，数据越多需要的时间越长，1亿条数据创建索引大约需要70分钟。

看这个表的设计怎样，还有你访问的语句怎样。如果表设计的比较好，关键字段建立了索引，而且你查询语句也用到了索引并起作用，那么查一百多万的数据也是10秒以内的事。

分钟。插入100万数据大概20s左右，更新100万数据，用like语法，使用时间2分钟，此处用like是确实只有这个条件可以查询出需要更新的数据，暂时没有想到其他比较好的方法。

建立索引后插入大量数据回很慢.解决办法就是在插入大量数据之前先不要索引或删除索引，然后再建立索引。

分钟左右。根据相关资料显示，oracle数据库表3000万数据用普通方式创建索引大概需要35分钟左右。

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