sql查询优化实际案例

1、第一步:sql优化

正对于海量数据的查询优化,且外键关联比较多的情况,通常情况是下sql层面的优化,有些时候是由于sql不合理的编写导致,如尽量少使用sql内查询等

如:避免使用 left join  (select * form table) a 等查询,一般这种都可以在sql 层面进行优化操作

2、第二步:创建索引

创建索引首当注意的是要匹配最佳左前缀法则,避免创建的索引失效,其实使用EXPLAIN关键字最索引进行分析,查看命中情况,然后适当调整索引的命中策略

3、第三步:通过前面两种还是未能显著提高效率,可分两次查询,减少索引的回表次数

如:第一次通过复杂的操作只差数据的主键ID,第二次直接通过主键ID的集合去查找完整的数据记录,即可获得不错的效果提升

        实操案例:

        第一次查询:

SELECT
	a.id,
FROM
    LEFT JOIN device_info b on a.terminal_id = b.id
    LEFT JOIN car_info c ON c.id = b.carid
    LEFT JOIN device_alarm_settings d on d.alarmnumber = a.alarm_number
    LEFT JOIN sys_auth_dept f on f.deptid = b.deptid and f.is_delete = 0
WHERE
	a.start_time >= '2023-11-23 00:00:00' 
	AND a.start_time <= '2023-11-25 10:55:38' 
	AND f.deptidnew LIKE CONCAT( '001', '%' ) 
GROUP BY
	a.id 
ORDER BY
	a.start_time DESC 
	LIMIT 50,
	10

        第二次查询只需要通过第一次的ID集合查询,即可获得数据,且全部命中索引:

SELECT
        a.id,
        a.is_handle AS isHandle,
        m.driver_code AS driverCode,
        m.drivername,
        c.carnumber,
        d.minclass_name AS minclassName,
        d.confirm,
        a.start_time AS startTime,
        a.end_time AS endTime,
        a.alarm_info AS alarmInfo,
        a.start_location AS startLocation,
        b.carid,
        a.end_location AS endLocation,
        a.handle_content AS handleContent,
        e.loginname,
        a.handle_time AS handleTime,
        a.end_lon AS endLon,
        a.end_lat AS endLat,
        a.start_lon AS startLon,
        a.start_lat AS startLat,
        b.terminal,
        a.alarm_number AS alarmNumber,
        f.deptname AS deptname,
        b.channeltotals,
        a.alarm_duration alarmDuration,
        mrm.rule_name AS ruleName,
        v.logic_channel AS videoChannel,
        v.url AS videoUrl,
        p.channelid AS photoChannel,
        p.multimediapath AS photoUrl,
        att.file_path,
        att.file_type
        FROM
        device_alarm a
        LEFT JOIN device_info b ON a.terminal_id = b.id
        LEFT JOIN car_info c ON c.id = b.carid
        LEFT JOIN device_alarm_settings d ON d.alarmnumber = a.alarm_number
        LEFT JOIN sys_auth_user e ON a.handle_by = e.userid
        LEFT JOIN car_driver_link cdl ON c.id = cdl.carid
        LEFT JOIN car_driver_info m ON m.id = cdl.driverid
        LEFT JOIN device_video_file_record v ON v.alarm_id = a.id
        LEFT JOIN device_media_info p ON a.id = p.alarmid
        LEFT JOIN monitor_rule_maintain mrm ON mrm.id = a.rule_id
        LEFT JOIN device_safety_alarm sda ON sda.device_alarm_id = a.id
        LEFT JOIN device_safety_attachment att ON att.safety_alarm_id = sda.id
        JOIN sys_auth_dept f ON f.deptid = b.deptid
        AND f.is_delete = 0
        WHERE
            a.id in 
        <foreach collection="idList" open="(" close=")" separator="," item="id">
            #{id}
        </foreach>

先后两次关联表相同,只有where条件不同,却能得出意想不到的效果,其中奥妙一言以概之:“通过减少回表次数,增加查找次数来提高整体数据的相应速度”

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/187418.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

如何打造垂直LLM的护城河

B2B人工智能初创企业的一个伟大策略是打造“垂直人工智能”产品&#xff1a;成为特定行业的人工智能助手&#xff0c;比如律师、金融服务、医生。 听起来很简单&#xff1a;你可以利用LLM的超能力&#xff0c;并将其应用于宠物行业的特定数据和用例。 这就是我们在Explain所做的…

量子计算的发展

目录 一、量子力学的发展历程二、量子计算的发展历程三、量子计算机的发展历程四、量子信息科学的发展 一、量子力学的发展历程 量子力学是现代物理学的一个基本分支&#xff0c;它的发展始于20世纪初。以下是量子力学发展的几个重要阶段&#xff1a; 普朗克&#xff08;1900&…

基于JavaWeb+SpringBoot+Vue医院管理系统小程序的设计和实现

基于JavaWebSpringBootVue医院管理系统小程序的设计和实现 源码获取入口Lun文目录前言主要技术系统设计功能截图订阅经典源码专栏[Java 源码获取 源码获取入口 Lun文目录 目录 1系统概述 1 1.1 研究背景 1 1.2研究目的 1 1.3系统设计思想 1 2相关技术 2 2.1微信小程序 2 2.2 …

「Java开发中文指南」IntelliJ IDEA插件安装(一)

IntelliJ IDEA是java编程语言开发的集成环境。IntelliJ在业界被公认为最好的Java开发工具&#xff0c;尤其在智能代码助手、代码自动提示、重构、JavaEE支持、各类版本工具(git、svn等)、JUnit、CVS整合、代码分析、 创新的GUI设计等方面的功能是非常强大的。 插件扩展了Intel…

MYSQL基础知识之【创建,删除,选择数据库】

文章目录 前言MySQL 创建数据库使用 mysqladmin 创建数据库使用 PHP脚本 创建数据库 MySQL 删除数据库使用 mysqladmin 删除数据库使用PHP脚本删除数据库 MySQL 选择数据库从命令提示窗口中选择MySQL数据库使用PHP脚本选择MySQL数据库 后言 前言 hello world欢迎来到前端的新世…

网络层(IP协议)

文章目录 网络层IP协议IP协议报头32位源IP地址和目的IP地址:为了解决IP地址不够用的情况 IP地址管理子网掩码特殊IP 路由选择(简介) 网络层 网络层主要负责地址管理和路由选择.代表协议就是IP协议. IP协议 IP协议报头 4位版本: 4: 表示IPv4 ; 6: 表示IPv6 4位首部长度: 描述…

格式化输入输出

跟着肯哥&#xff08;不是我&#xff09;学格式化输入输出 C语言格式化输入 在C语言中&#xff0c;格式化输入&#xff08;Formatted Input&#xff09;是一种从标准输入读取数据并按照指定格式进行解析的操作&#xff0c;它主要通过使用标准库函数scanf()来实现格式化输入。 …

YOLOv8改进 | 2023 | FocusedLinearAttention实现有效涨点

论文地址&#xff1a;官方论文地址 代码地址&#xff1a;官方代码地址 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是Focused Linear Attention&#xff08;聚焦线性注意力&#xff09;是一种用于视觉Transformer模型的注意力机制(但是其也可以用在我们的YOLO系列当中从而提高检测…

小程序项目:springboot+vue基本微信小程序的学生健康管理系统

项目介绍 随着信息技术和网络技术的飞速发展&#xff0c;人类已进入全新信息化时代&#xff0c;传统管理技术已无法高效&#xff0c;便捷地管理信息。为了迎合时代需求&#xff0c;优化管理效率&#xff0c;各种各样的管理系统应运而生&#xff0c;各行各业相继进入信息管理时…

基于协作搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于协作搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于协作搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于协作搜索优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要&#xff1a;针对PNN神…

“升级图片质量:批量提高或缩小像素,赋予图片全新生命力!“

如果你想让你的图片更加清晰、更加美观&#xff0c;或者符合特定的像素要求&#xff0c;那么现在有一个好消息要告诉你&#xff01;我们推出了一款全新的图片处理工具&#xff0c;可以帮助你批量提高或缩小图片像素&#xff0c;让你的图片焕发出新的生机&#xff01; 第一步&a…

基于人工蜂鸟算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于人工蜂鸟算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于人工蜂鸟算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于人工蜂鸟优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要&#xff1a;针对PNN神…

我的崩溃。。想鼠??!

身为程序员哪一个瞬间让你最奔溃&#xff1f; 某天一个下午崩溃产生。。。 一个让我最奔溃的瞬间是关于一个看似无害的拼写错误。我当时正在为一个电子商务网站添加支付功能&#xff0c;使用了一个第三方支付库。所有的配置看起来都正确&#xff0c;代码也没有报错&#xff0c;…

zookeeper 单机伪集群搭建简单记录

1、官方下载加压后&#xff0c;根目录下新建data和log目录&#xff0c;然后分别拷贝两份&#xff0c;分别放到D盘&#xff0c;E盘&#xff0c;F盘 2、data目录下面新建myid文件&#xff0c;文件内容分别为1&#xff0c;2&#xff0c;3.注意文件没有后缀&#xff0c;不能是txt文…

数据结构—小堆的实现

前言&#xff1a;前面我们已经学习了二叉树&#xff0c;今天我们来学习堆&#xff0c;堆也是一个二叉树&#xff0c;堆有大堆有小堆&#xff0c;大堆父节点大于子节点&#xff0c;小堆父节点总小于子节点&#xff0c;我们在学习C语言的时候也有一个堆的概念&#xff0c;那个堆是…

栈和队列OJ题目——C语言

目录 LeetCode 20、有效的括号 题目描述&#xff1a; 思路解析&#xff1a; 解题代码&#xff1a; 通过代码&#xff1a; LeetCode 225、用队列实现栈 题目描述&#xff1a; 思路解析&#xff1a; 解题代码&#xff1a; 通过代码&#xff1a; LeetCode 232、用栈…

C/C++ 运用Npcap发送UDP数据包

Npcap 是一个功能强大的开源网络抓包库&#xff0c;它是 WinPcap 的一个分支&#xff0c;并提供了一些增强和改进。特别适用于在 Windows 环境下进行网络流量捕获和分析。除了支持通常的网络抓包功能外&#xff0c;Npcap 还提供了对数据包的拼合与构造&#xff0c;使其成为实现…

HarmonyOS简述及开发环境搭建

一、HarmonyOS简介 1、介绍 HarmonyOS是一款面向万物互联时代的、全新的分布式操作系统。有三大系统特性&#xff0c;分别是&#xff1a;硬件互助&#xff0c;资源共享&#xff1b;一次开发&#xff0c;多端部署&#xff1b;统一OS&#xff0c;弹性部署。 HarmonyOS通过硬件互…

洛谷P1049装箱问题 ————递归+剪枝+回溯

没没没没没没没没没错&#xff0c;又是一道简单的递归&#xff0c;只不过加了剪枝&#xff0c;我已经不想再多说&#xff0c;这道题写了一开始写了普通深搜&#xff0c;然后tle了一个点&#xff0c;后面改成剪枝&#xff0c;就ac了&#xff0c;虽然数据很水&#xff0c;但是不妨…

第96步 深度学习图像目标检测:FCOS建模

基于WIN10的64位系统演示 一、写在前面 本期开始&#xff0c;我们继续学习深度学习图像目标检测系列&#xff0c;FCOS&#xff08;Fully Convolutional One-Stage Object Detection&#xff09;模型。 二、FCOS简介 FCOS&#xff08;Fully Convolutional One-Stage Object D…