在大数据帧上使用pandas时的性能问题 Python应用程序MQTT使用paho和图形用户界面使用Tkinter重大性能问题(select.select) 使用jQuery复制select2选择时出现的问题 使用dropdown抓取select标记的值时遇到问题 调用canvas.drawImage()时的性能问题 应用双lambda函数时的性能问题 ...
为了避免上述问题,推荐开发者们在书写SQL查询时,尽量指定具体列名而非使用SELECT *。这种做法不仅能提高查询效率,还有助于维护代码的可读性和可管理性。在频繁变更的环境中,通过明确列名来进行查询,有助于减少意外的性能影响,确保系统稳定且快速地响应用户请求。此外,选择性检索的数据可以使开发人员在数据库模式变更(DD...
select * from test_a where object_id =11; 执行计划也很简单,所以很快也能发现问题,TABLE ACCESS BY INDEX ROWID的COST相对异常的高,排查下表的统计信息时,惊奇的发现,这是张宽表,有400+列,当宽表遇上select *时,性能就急剧下降了。 问题定...
主要从以下几个角度: 1. 程序变更问题,出现不可以预知隐患; 假设某一天修改了表结构,如果用select *,返回的数据必然会会变化,客户端是否对数据库变化作适配,是否所有地方都做了适配,这都是问题。 2. 性能问题 a. 使用了select,必然导致数据库需要先解析代表哪写字段,从数据字段中将*转化为具体的字段含义,存在性...
虽然在项目规模较小或数据量不大时，这种操作可能不显得那么重要，但在处理大量数据的场景中，"SELECT *" 的效率问题将更加突出。总之，理解并遵循SQL的最佳实践，对于提高数据库查询效率和性能至关重要。在实际应用中，合理使用索引和明确指定查询列，是避免"SELECT *" 导致效率低下的关键策略。
1、网络IO问题: select * 会查出所有的字段,有些是不需要的,当应用程序和服务器不在同一个局域网时,字段过多会影响网络传输的性能。 2、索引问题: 在 指定字段有索引的情况下,mysql是可以不用读data,直接使用index里面的值就返回结果的。 但是一旦用了select *,就会有其他列需要从磁盘中读取才会返回结果,这样...
执行计划也很简单,所以很快也能发现问题,TABLE ACCESS BY INDEX ROWID的COST相对异常的高,排查下表的统计信息时,惊奇的发现,这是张宽表,有400+列,当宽表遇上select *时,性能就急剧下降了。 问题定位虽然很快,但处理起来却并不方便,毕竟需要找到开发改SQL,这快不了。当然没什么疑问的是,系统的性能问题出在SQL代...
数据库查询的过程中,通常会使用缓存来提高查询性能。使用 select * 查询会导致缓存的命中率降低。因为 select * 查询会返回所有字段的数据,而不同的查询可能只需要部分字段的数据。这样就会导致同一个查询语句多次执行时,缓存无法命中,每次都需要重新从磁盘读取数据,降低了查询的效率。 三、表结构变更引起的问题 ...
select *写法方便快捷,但带来的问题却藏得很深,这种问题在上线后,随着系统的维护,都将变成修复成本极高的隐患。 SQL审核做得好,数据库性能不再是烦恼~至于其他关于数据库的痛难点,不妨来DAMS中国数据智能管理峰会找找解决方案,峰会专设【数据库分场】,部分议题如下: ...
在数据量较大、查询字段较多的场景下，select * 与指定列查询的性能差异尤为显著。这与机器配置如EXADATA等因素有关，smart scan技术的应用也导致了这一差异。这类问题在上线后，随着系统的维护，将变成修复成本极高的隐患。通过上述案例分析，select * 的使用看似简单快捷，实则隐藏着复杂的性能问题。在...