100t数据秒级查询

数据数量对甲骨文的影响查询速度！数据数量会影响查询的速度，但是100和10000就差一点了。在select*from的sql中，10000的数据和100在效率上没有太大区别，其实关键是看你的查询语句是否被索引，例如，您的表id字段100没有被索引，但是id字段10000被索引，您执行select * from table where id XXX；它必须是10000 查询 fast，因为索引被采用，而100的采用全表扫描。

一个消息表需要多个节点爬取，并且存在并发性，所以要求节点爬取的数据不能重复。结论:可以解决需求，但是会导致表锁，因为forupdate在限制主键ID时只会使用行锁，否则会使用表锁。因此，若要使用forupdate，必须限制查询表的主键ID。结论:解决不了问题，还会造成DEPENDENTSUBQUERY，导致慢查询。

结论:不会造成慢查询，但会造成数据反复抓取。原因是临时表的查询没有使用forupdate，正在修改的数据仍然可以读取，所以当有并发请求时，可能会读取修改后的数据结论:能满足需求，还是能做到milli秒级查询(当然也和机器配置有关)。希望能帮助到有需要的人。

查询What数据？读一个文件，或者读一个编辑框什么的？从QThread派生，可以创建线程。QThread类有msleep函数，就是你睡眠的毫秒数。睡眠100ms，读一次数据，很容易。floor 1 类MyThread:PublicQThread {//构造和析构private:void run()；voidsearchData()；} voidMyThread::run(){ while(1){ search data()；ms LEEP(100)；}}。

数据数量会影响查询的速度，但是100和10000几乎都少。其实关键是看你的查询语句是否被索引。例如，您的表id字段100没有被索引，但是id字段10000被索引。您执行select * from table where id XXX；它必须是10000 查询 fast，因为索引被采用，而100的采用全表扫描。在select*from的sql中，10000的数据和100在效率上没有太大区别。

首先你要确定你的目标。所谓的每秒千万次查询还是千万条记录数据数据库？前者极其复杂，这不是单靠mysql就能解决的。我觉得不是前者，后者是很简单的事情，前提是高效定义，定义两个指标。每秒钟的次数是多少查询？2.每次查询的长度确定后，我们会考虑以下因素的优化。1.存储的类型，SSD可以把普通磁盘的随机读写能力提高很多，一般2到3个数量级，具体看索引和数据 block的大小，比较复杂。2.如果选择raid0和raid10，可以提升近一倍的速度。3.如果您使用高带宽的网络速度，您可以减少网络传输延迟。理论上，使用10g光纤比1g光缆可以提高一个数量级的吞吐量，特别是对于大型数据 data结果集。4.合理索引，索引为5的条件搜索字段，大宽度表，最小化多表关联查询，用空间换时间。6._使用主从集群。基本上查询的并发量与服务器数量成正比。7.使用缓存，比如memcached，特别是静态数据 upgrade。8.合理选择/

SQL提高了查询效率1。优化查询，要尽量避免扫描整个表。首先，我们应该考虑在where和orderby中涉及的列上建立索引。2.尽量避免判断where子句中字段的空值，否则引擎会放弃使用索引，扫描整个表。例如，您可以在num上设置默认值0，以确保表中的num列没有空值，然后查询:selectdfromtherenum 03。尽量避免在WHERE子句中使用！或运算符，否则引擎将放弃使用索引并扫描整个表。

目前公司订单超过百万。使用订单号查询 数据，所需时间多为1030秒，我查了一下Slow 查询的日志，发现了一些订单-2。发现where后面是or 查询，虽然三个or都被索引了，但是使用explain analysis查询results，发现要扫描近70万行，几乎都是扫描一次，只得到三个数据真的效率很低。使索引无效(主要看最后几行)，将or 查询替换为unionall，也就是说80ms，分别制作三个字段查询的查。