企业如何利用FinClip的跨平台小程序技术实现数字化转型并优化flutter开发app
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2024-01-21
数据处理是高性能应用系统的基础,如何处理超大量的数据是服务提高质量的重要措施。千万级的数据处理在实际应用中普遍存在,采用一致的数据处理技术以及针对千万级数据进行优化,才能实现相应的系统服务飞跃。
针对千万级数据的处理,MSSQL是一款广受欢迎的数据库系统。MSSQL可以协助各种数据的存储,提供出色的性能,稳定的可靠性,也可以作为应用程序数据持久层的底层存储解决方案。下面将介绍一些实际应用MSSQL处理千万级数据的具体实施方法:
一、避免千万条记录单表查询,可以采用分页技术,将千万数据分为多个份,每个份只查询数据片段,以减少用K算空间消耗,同时也可以增加查询速度。
例如下面的代码:
SELECT * FROM 表名 ORDER BY 列名 OFFSET (10*(当前页数-1)) ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY
上面的代码是用来查询第N页的数据,比如查询第5页的数据,可以设置“当前页数”为5,MSSQL将会查询出第41行到第50行的数据,一次最多查询50条。
二、减少多表查询中字段冗余数据,可以采用内联查询,充分利用索引,使数据查询更加高效。
例如,可以将以下多表查询:
SELECT A.id,B.name,A.age FROM TableA A JOIN TableB B on A.id = B.id
重写为内联查询:
SELECT A.id,A.name,A.age FROM TableA A WITH (NOLOCK) WHERE A.id IN (SELECT DISTINCT id FROM TableB B WITH (NOLOCK))
三、结构化查询语句,可以更好的实现查询语句的压缩紧凑,减少多余的除法、乘法等高开销计算,提升查询效率。
例如:
SELECT CEILING(A.id/B.num) as num FROM TableA A JOIN TableB B ON A.id = B.id
上面的查询语句可以被重写为:
SELECT A.id DIV B.num as num FROM TableA A JOIN TableB B ON A.id = B.id
上面的三个技术,可以有效的减少MSSQL数据处理千万级数据的性能消耗,同时优化查询方法,使系统的吞吐量和质量大幅提升,实现服务的飞跃。
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