query-optimization

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    這是架構: Product(maker, model, type) PC(code, model, speed, ram, hd, cd, price) 產品表包含製造商的數據,型號,產品類型(「PC」,「筆記本電腦」或「打印機」)。假定產品表中的型號對於所有制造商和產品類型都是唯一的。在PC表中的每一個人計算機明確地由一個唯一的編碼標識,並通過它的模型(外鍵指的是產品表),處理器速

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    當我試圖聯接所有4個表(它需要花費一個多小時才能運行,我必須最終終止查詢而沒有返回任何數據)時,我有以下查詢不工作。 它的工作時,表1,2 & 3加入,然後如果我嘗試表1,2 & 4加入但不是當我試圖加入下面的所有4個表。 Select * From (Select R.ID, R.MId, R.RId, R.F_Name, R.F_Value, FE.FullEval, M

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    實際的表格包含我以小時爲單位處理數據後,以persecond爲單位對其進行採樣的電錶的處理數據,並插入processed_data_hourly表中。 現在我想做的事是processed_data_hourly表顯示報告按客戶選定的日期和時間段 下面的查詢給了我預期的輸出,我想,但它需要這麼多的時間來執行約70到90秒。 因此,誰能幫我優化這個查詢,以便執行時間會少 Query : S

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    我一直期待在Couchbase全局二級索引能力爲4.0,現在提高到在5.0 自動重新平衡功能在以下提到的視頻,有GSI與通常存儲在Map Reduce Views中的普通二級索引相比具有多重優勢。 GSI是基於節點的,而Map Reduce Views是基於本地和分區的。 這聽起來像GSI是所有索引解決方案的靈丹妙藥。 Map Reduce Views的一些顯着優點是: *對高數據操作db更好 -

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    我在MySQL數據庫中有3個表,我想寫一個連接這3個表的csv文件。一個是master_table,另外兩個是table1和table2。這是我的查詢加入三個表 USE db_test; SELECT 'feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4', 'feature5', 'feature6', 'feature7', 'feature8' UN

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    我有以下腳本,它以'ABC-1234'格式生成175百萬(!)個獨特的字母數字代碼,範圍從AAA-0000到ZZZ- 9999。 在我的專用MS SQL 2016框中按原樣運行此腳本需要20個小時。加快速度的最佳方法是什麼?從腳本中可以看出,我的SQL技能有點欠缺! 有一個Identity(int)列,ID和CODE列(nvarchar(20))本身。兩列組成的主鍵: CREATE TABLE [

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    我選擇這樣的: select * from (select aa.*,rownum as rn from (select someRows from (select * from table a left outer join mySecTable b) left outer join otherTable c

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    我正在優化我的MySQL數據庫中的查詢過程。在使用Visual Explain並查看各種查詢成本時,我反覆找到反直覺的值。使用更有效的查找(例如,密鑰查找)的操作似乎具有比表面上效率較低的操作(例如全表掃描或全索引掃描)更高的查詢成本。 這方面的例子甚至可以在MySQL手冊中可以看出,在一節有關的Visual Explain上this page: 爲全表掃描查詢的成本是基於密鑰的查找查詢費用的一小

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    我試圖抓住每個「主角」的最新事件。我創建了索引,這個查詢仍然需要30分鐘以上。 SELECT l.id, l.home_number, l.mobile_number, CASE WHEN l.soldprice < 2 THEN 0 ELSE 1 END as sold, l.lead_date FROM ( SELECT l.home_

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    我需要獲取用戶數。當我在WHERE子句中添加OR條件時,執行查詢需要更多時間。如何優化此SQL查詢以最小化執行時間? SELECT SM.ModelId, SM.NameID, U.UserCount INTO #SM FROM Mapper AS SM (NOLOCK) CROSS APPLY ( SELECT COUNT(DISTINCT U.UserNumber) AS