query-optimization

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我們有一個鍵值數據存儲，按以下型號定義計算要實現的是獲得給定的「人員」列表，該程序至少給出一個結果並在程序級別進行計數。就目前而言，我所做的是以下幾點： def my_function(given_group): persons = Person.objects.filter(group=given_group) programs = Program.objects.all(

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SQL優化（group by和max）

存在一個加速下面的sql查詢的機會？ select max(xtrid) as xtrid , jid from jpltab jl inner join rb_cust u on jl.custid = u.custid where jl.tpe = 'Y' and jl.jid in (51, 52, 53, 54, 55) an

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避免在平均組中使用臨時組

我有一個三列的表 - appname，uid，rating。我需要快速獲得每個appname的平均評分。這是我的代碼： SELECT t1.appname as applicationName, Avg(t1.rating) as averageRating FROM `user_ratings` t1 GRO t1.appname 的問題是，我的

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有沒有一種方法可以識別已被取消的查詢？

我正在運行一些大的更新，並檢查該服務器上運行的是什麼，我看到一個昂貴的查詢正在運行，然後我問我的朋友是否運行spid 91，如果他可以阻止它，然後他取消了他的查詢，但是有我無法看到使用任何DMV的情況。我所能看到的是下面的圖片：有什麼都沒有告訴我，這個查詢已被取消。是否有任何方法（最好使用DMV或T-SQL）來查找已被取消的進程？

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優化插入帶減號的查詢

希望優化需要更長時間才能完成的重要語句。基本上過程中會： 1）由5點的插入，一個接一個地插入上NG_ORGANIZATION_CATEGORY_GTMP數據。這些DML使用每個查詢需要10秒鐘。從最後一絲，這些DML的插入的行數如下： Insert 1 - 292770 Insert 2 - 106648 Insert 3 - 67358 Insert 4 - 47775 Insert

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複雜的SQL查詢的排名

我有3個非常簡單的表：用戶 user_id 1 2 3 radio_songs song_id song 1 SomeName 2 OtherName radio_rates user_id song_id rate (from 1 to 5) 1 1 5 2 1 4 1 2 2 2 2 2 我已經寫了相當複雜的查詢打靶MySQL的那個cal c

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一次在軌道上更新很多記錄

我有一份背景作業，每10分鐘運行一次約5000個記錄。每個作業都向外部API發出請求，然後添加新數據或更新數據庫中的現有記錄。每個API請求返回大約100個項目，因此每10分鐘我就會進行50,000次CREATE或UPDATE SQL查詢。我現在處理的方式是，每個返回的API項目都有唯一的ID。我搜索我的數據庫中有這個ID的帖子，如果它存在，它會更新模型。如果它不存在，它會創建一個新的。想象A

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唔明DBMS查詢I/O成本計算

是否有人可以解釋他們是如何摸索出在這兩個查詢總成本的IO？

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多列優化Postgresql內部聯接（特別是自聯接）

我正在運行PostgresSQL 9.6.2並且有一個包含7列大約2,900,000行的表。該表是臨時的，它是主題重複數據刪除過程的一部分，它旨在根據不同的規則集將新的id（s_id_new）分配給相同的主題。總的來說，我執行的內部連接大約10-12次，每次都是類似的，但稍有不同的數據子集/不同的WHERE條件/不同的連接列。現在，查詢效率很低，沒有完成（必須在2小時後取消）。爲了優化的目的，

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IN子句中的項目數量與索引使用量有關

我在嘗試優化查詢，但看到一個我不明白的奇怪行爲。我有一張表包含近200萬條記錄，在列「status_code」上有一個索引，它是tinyint。當我打電話與在第10號的查詢時，MySQL做一個全表掃描 select * from `table` as t where t.code in (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); 當我把它與IN子句中9號，使用索引。 select *