Advertisement

SqlServer千万级别数据分页查询.sql

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本篇文章主要介绍在处理SqlServer中千万级别的大数据时,如何高效地进行分页查询。通过优化SQL语句来提高查询速度和数据库性能。 CREATE PROCEDURE SP_Pagination /****************************************************************** 千万数量级分页存储过程 ***************************************************************** 参数说明: 1. Tables : 表名称或视图名称。 2. PrimaryKey : 主关键字。 3. Sort : 排序语句,不带 Order By 关键字。例如:NewsID Desc,OrderRows Asc。 4. CurrentPage : 当前页码。 5. PageSize : 分页尺寸。 6. Fields : 显示的列。 7. Filter : 过滤条件,不带 Where 关键字。 8. Group : 分组语句,不带 Group By 关键字。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • SqlServer.sql
    优质
    本篇文章主要介绍在处理SqlServer中千万级别的大数据时,如何高效地进行分页查询。通过优化SQL语句来提高查询速度和数据库性能。 CREATE PROCEDURE SP_Pagination /****************************************************************** 千万数量级分页存储过程 ***************************************************************** 参数说明: 1. Tables : 表名称或视图名称。 2. PrimaryKey : 主关键字。 3. Sort : 排序语句,不带 Order By 关键字。例如:NewsID Desc,OrderRows Asc。 4. CurrentPage : 当前页码。 5. PageSize : 分页尺寸。 6. Fields : 显示的列。 7. Filter : 过滤条件,不带 Where 关键字。 8. Group : 分组语句,不带 Group By 关键字。
  • SQL Server中存储过程
    优质
    本篇文章详细介绍了在SQL Server环境下处理千万级别大数据集时,如何高效编写用于分页查询的存储过程,涵盖性能优化技巧及实例代码。 千万级数据分页查询存储过程SQLServer有实例。
  • 库的高效方案
    优质
    本文探讨了针对千万级大数据量设计的高效能数据库查询方案,旨在提升数据检索速度与系统性能。 有五张表,它们的结构完全相同,但使用范围不同。如果将数据存入一张表中,在面对千万级的数据量时,无论是查询还是扩展都会遇到很大的问题(主要是速度跟不上)。为了缓解这个问题,可以将数据分散到五个不同的表里处理,这样每个表的信息量理想情况下会减少至原来的五分之一,从而使得访问速度提高3~5倍。然而这样一来又会产生新的问题:如果用户请求显示这五张表的并集内容,应该如何解决呢?
  • MySQLSQL优化的30个技巧详解
    优质
    本教程深入浅出地介绍了针对MySQL数据库中千万级别数据量的30种高效SQL查询优化策略,旨在帮助开发者大幅提升系统性能。 1. 对查询进行优化应尽量避免全表扫描,并首先考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。例如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中的num列没有null值后这样查询:select id from t where num=0。 3. 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。 4. 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则会导致引擎放弃利用索引。
  • SQL的大表技术
    优质
    本文章深入探讨了在处理大规模数据库时采用SQL进行千万级别数据分表的技术与策略,旨在提高系统性能和可维护性。 SQL在处理大数据分表以及千万级数据的删除操作(例如一次性删除百万级别的记录)时需要特别小心。这类任务通常涉及到数据库性能优化、查询效率提升及确保数据完整性的复杂考量,以避免对系统造成过大负担或潜在的数据丢失风险。正确实施这些策略不仅能够提高系统的稳定性和响应速度,还能有效防止因不当操作引发的各种问题。
  • MySQL量下的SQL优化要点总结
    优质
    本文总结了在处理MySQL中千万级大数据量时,提高SQL查询效率的关键策略与实践方法。适合数据库管理员及开发者参考。 本段落整理了关于MySQL千万级大数据SQL查询优化的知识点,供需要的读者学习参考。
  • SQL Server库的
    优质
    本文章介绍了如何在SQL Server中实现高效的分页查询技术,包括ROW_NUMBER()、TOP和OFFSET FETCH方法的应用。 SQL Server数据库的分页查询是一个比较全面的主题。
  • MySQL百量下的技巧与优化策略
    优质
    本文章介绍了在处理大量MySQL数据库时,如何有效地进行分页查询及优化策略,帮助开发者提升应用性能。 本段落主要介绍了MySQL在处理百万级数据量分页查询的方法及优化建议,旨在帮助大家更高效地管理与利用MySQL数据库资源。有兴趣的读者可以进一步了解相关内容。
  • Java高效插入
    优质
    本教程详细介绍如何使用Java语言实现千万级大数据量的高效批量插入数据库的技术与优化策略。 Java快速插入千万级数据,亲测91秒内可插入1700万条记录。
  • MySQL百优化策略
    优质
    本文探讨了在处理大量数据时,如何有效提升MySQL数据库中分页查询的速度与效率,提供多种优化方案。 当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候,一次性查询所有结果会变得很慢,特别是随着数据量的增长更加明显。这时应该使用分页查询来优化性能问题。对于如何进行有效的数据库分页查询以及其优化点有很多方法可以尝试。 为了测试下面提到的一些优化方案,我们将以一个具体的表为例来进行说明: - 表名:order_history - 描述:该表记录了一个业务的订单历史信息。 - 主要字段包括:unsigned int id 和 tinyint(4) type。除此之外还有35个其他字段(不包含text等大型数组类型),最大的是varchar(500),其中id字段作为索引并且递增。 - 数据量情况:该表中共有约571万条记录。 - MySQL版本信息:MySQL 5.7.16