一般mysql超过多长时间,会被认为是慢查询?
一般情况下,当MySQL查询的执行时间超过阈值时,会被认为是慢查询。这个阈值可以根据具体的应用需求进行配置,通常设置为几秒钟。超过这个时间的查询可能会对系统性能产生负面影响,因此被认为是慢查询。慢查询可以通过MySQL的慢查询日志进行记录和分析,以便优化查询性能并提高系统的响应速度。
hive为什么查询速度比mysql慢?
Hive相对于MySQL查询速度慢的主要原因包括:
1. 数据存储和处理方式:Hive是基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的数据仓库,而MySQL是关系型数据库管理系统(RDBMS)。Hive将数据存储在HDFS中,需要通过MapReduce来处理和查询数据,而MySQL使用基于索引的查询方式,可以更快地检索数据。
2. 数据格式和压缩:Hive默认使用文本格式存储数据,而MySQL使用二进制格式。在查询数据时,文本格式需要进行解析,增加了查询的开销。此外,Hive也支持数据压缩,但压缩和解压缩过程会带来计算开销。
3. 查询优化:Hive是一个批处理框架,适用于大规模数据处理和分析。它执行查询时需要进行多个阶段的MapReduce任务,包括数据读取、数据转换和聚合等,每个阶段都需要进行磁盘IO和网络传输,导致查询速度相对较慢。而MySQL使用了更多的查询优化技术,如索引、查询缓存和预编译等,可以更快地执行查询操作。
4. 数据规模和并行性:由于Hive适用于处理大规模数据集,它通常在大型集群上运行,可以在多个计算节点上并行处理数据。但对于小规模数据集和单个计算节点上的查询,Hive的查询性能可能会受到限制。
总的来说,Hive的设计目标是为了处理大规模数据集的分布式计算,而MySQL则更适用于小规模数据集和在线事务处理。因此,在查询速度方面,MySQL通常会比Hive更快。
mysqlinnodbcount(distinct)很慢,怎么优化?
1. 把你的day字段类型改为long型,在页面显示的时候在格式化成自己需要的样式;
2. 在day字段上建立索引;
3. 把ip_4表类型有InnoDB改为MyISAM,如果不需要事物支持的话,建议不要使用InnoDB。
10w数据mysql排序很慢么?
10 万条数据在 MySQL 中进行排序的速度取决于多种因素,例如数据类型、索引、硬件性能等。一般来说,如果数据已经按照需要排序的字段进行了索引,并且硬件性能足够好,那么排序 10 万条数据的速度应该是比较快的。
但是,如果数据没有索引,或者索引不正确,或者硬件性能较差,那么排序 10 万条数据可能会比较慢。在这种情况下,可以考虑优化索引、升级硬件或者使用其他方法来加速排序。
另外,如果需要频繁地对大量数据进行排序,那么可以考虑使用专门的排序算法或者分布式计算来提高排序效率。
mysql分页怎么越到后面越慢?
因为offset limit是本质上就是服务端的scan啊,查询最后一条就是scan了1000万数据,哪怕scan的是索引也要scan几十万个磁盘块,当然慢
如果是导数据的话考虑下游标
如果是界面上展示的话首先可以考虑优化查询场景,因为很少有1000w条数据分页展示的情况,优化后一般顶天1w页也就是10w左右数据,合理设计和命中索引的情况下offset limit还是很快的