因此,许多人认为使用count(*)效率低下,应该这样写count(id)或改写count(1)。但是count(*)中的“*”完全不同,它仅表示“行”,而根本没有扩展到所有列(实际上,这是“zero-argument aggregate”)。使用count(1)或count(id)实际上比count(*)还要慢,因为它们必须判断参数是否为 NULL(count与大多数集合一样,忽略...
修改为MyISAM;但是分页查询的时候同样是在100万以后的记录查会非常慢; 方案2: 多建一个表用触发器维护 尝试使用插件的自定义count语句,但是能找到的只有select max(id) 这样的,查询数量是模糊结果,不精确 ,方法是在原select语句下增加这一块 _COUNT 是固定后缀 getAllUser是查询语句id select max(id) from ...
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8...
PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统,它提供了丰富的功能和灵活的扩展性。当查询速度变慢时,可以采取以下几种方法来优化查询性能,避免使用函数: 索引优化:通过创建适当的索引来加快查询速度。索引可以加速数据的查找和排序,提高查询效率。可以使用B-tree、哈希、GiST、SP-GiST、GIN和BRIN等不同类型的索引,根据...
据说是和PostgreSQL处理的OFFSET的方式有关,如果没有OFFSET,查询很快就会返回结果,加了OFFSET,就会出现慢查询。找到了两个规避措施,一个是数据库每次都返回全部结果(最多几千条),在python程序里处理分页。一个是用func.row_number。 规避措施一: total = len(records) ...
本文虫虫给你列出来用来排查SQL查询比较慢的常见方法和对策。文中所有方法和例子均基于PostgreSQL,当然这些都可以快速移植到MySql和其他数据库,因为SQL语句基本上都是相通的。 了解现状 首先,需要先清楚当前数据的环境情况。数据库是不是很繁忙?有多少用户在线,多少查询在执行?当时失败正处在高峰期? 对策: 可以通过...
PostgreSQL慢计数/组/date_trunc混合是一种在PostgreSQL数据库中用于执行复杂查询和聚合操作的技术。它结合了慢计数(slow count)、组(group by)和date_trunc函数,可以实现对时间序列数据的灵活处理和分析。 慢计数(slow count)是一种优化技术,用于在大型数据集上执行快速的近似计数。它通过使用统计信息和采样来估计结果...
performance_test=#selectcount(*)fromtest_tbl;count---10000000(1row)Time:657.831msperformance_test=#selectcount(1)fromtest_tbl;count---10000000(1row)Time:682.157ms 可以看到第一次查询时候会非常的慢,后面三次速度非常快并且时间相近,这里就有两个问题出现了: 为什么第一次查询速度这么...
如设置记录的慢SQL语句为2s,则日志中只记录执行大于2s的SQL语句。 如下示例: postgres=# select count(*),p_date from tab_random_date group by p_date; count | p_date ---+--- 896 | 1993-01-12 384 | 2014-12-21 1152 | 1994-07-01 256...
count --- 50000000 (1 row) Time: 22097.741 ms (00:22.098) 2.通过统计信息统计 这种方式因为可以直接从系统表里面拿到数据,结果较快,但只是一个估计值,该方式可以有下面几种方法: 1)方法一: akendb=# select n_live_tup as estimate_rows from pg_stat_all_tables where relname = 'aken01'; estimat...