distinct导致sql超时

news2024/9/27 21:43:40

前言

昨天敲着敲着代码,小杨哥跑过来给我说,快看他们大会议室演示报错了,还是一堆错了。完了啊在演示的时候报错!!!接下来我们分析一下是什么原因吧。

问题分析

查看日志: 从日志打印看明显的是sql报错了
在这里插入图片描述

这个sql明显是分页查询插件在统计分页条数,日志第一行有个distinct关键字,distinct我是从来没有用到过分页中过,这个distinct会根据后面的所有字段去重,性能太差导致连接超时。

小杨哥在这时说,人大金仓distinct只会对第一个字段去重处理,其他字段随机取一条。我当时就否定了他这个观点,有点经验的人也不会这么设计distinct吧,你这不是违反sql规范吗。实际上小杨哥说的那个语法应该是这个DISTINCT ON (column1, column2, ...) column1, column2, ...

我也马上把我结论告知了相关同事,经过测试确实也是因为这个distinct导致请求时长超时。

解决方案

问题已经定位到了,就是distinct后面的字段太多了。用distinct主要目的就是解决 在1对多的连表查询时候,根据主表数据去重。

  • 方式1:使用 distinct on ('id') 指定重复列
  • 方式2:使用group by取代distinct

总结

  1. 在 SQL 中,DISTINCTGROUP BY 都用于处理重复数据,但它们的执行原理和性能特征有所不同。在大多数情况下,GROUP BY 在处理聚合时可能比 DISTINCT 更高效,但实际性能依赖于具体查询和数据集的特性。

    在查询1对多的数据情况,只需要返回主表的数据,这时候distinctdistinct ongroup by 都满足查询结果
    eg: select distinct on (a.id) a.* from atable a left join btable b on a.id= b.a_id where b.name = 'xx'
    这种情况我们可以使用 distinct on (id) ,其他情况 或者是需要调用聚合函数时候就用 group by

  2. 在分页列表查询优化中,我还可以考虑去单独优化count sql
    开发中大多时候我们写分页查询,都是不需要管统计条数这个sql的,因为插件自动帮我们拼装执行了。有些时候需要优化的话,我们可以考虑覆盖统计sql,不动service代码。一般的分页插件在mapper中定义一个命名规则为 queryname +_COUNTmapper就行了,分页插件在执行queryname 查询的的时候,就会优化查询是否有queryname_COOUNT的统计条数SQL,有就使用自定义的。

    自定义的统计sql可以减少查询字段、在不影响统计结果的情况减少连表查询,来提升统计的效率

ps:有服务器需求的联系我返dian,提供技术支持哦

扩展知识 (distinct 和 group by 区别)

  • DISTINCTDISTINCT 用于从查询结果中去除重复的行,返回唯一的值。distinct on ('colunm ..') 指定需要去重的列,可以返回不参与去重的列,没有参与去重的列随机返回一条数据。

  • GROUP BYGROUP BY 用于将结果集按一个或多个列进行分组,并通常与聚合函数(如 COUNTSUM 等)一起使用。不能查询没有参与分组的字段。

性能测试

查询相同的sql 使用日志中的sql作为测试,使用distinctdistinct ongroup by 测试一下执行时间 。用时最短的是 distinct on ,因为只根据一个id进行去重;第二是group by ,毕竟分组的字段太多了差不多30个;distinct (去重30个字段)时间就直接指数级的增长了,列表查询的时候禁用啊。

  • distinct:14.2s (distinct后只跟一个字段的话就是 0.2s)
    在这里插入图片描述

  • distinct on (id): 0.7s
    在这里插入图片描述

  • group by: 1.9s (如果只查一个id的话就0.2s)

    在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2171155.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

[大语言模型-论文精读] 大语言模型是单样本URL分类器和解释器

[大语言模型-论文精读] 大语言模型是单样本URL分类器和解释器 目录 文章目录 [大语言模型-论文精读] 大语言模型是单样本URL分类器和解释器目录1. 论文信息2. 摘要3. 引言4. 相关工作A. 网络钓鱼URL检测B. 使用LLMs进行单样本分类 C. LLMs作为分类器的可解释性 5. 论文所提框架…

自媒体人打造视频号爆款短视频其实很简单

最近找我做自媒体起号辅导的非常多,当然今天的方法也很适合我们的自媒体短视频运营。 美国心理学家米勒(Miller)被誉为认知心理学奠基人之一,有关短时记忆容量的研究表明:人的短时记忆保持时间在无复述的情况下只有5~20秒,最长也…

Linux命令:用于处理 XML 文档的强大的命令行工具xmlstarlet 详解

目录 一、概述 二、功能特点 1、查询和过滤 2、修改和更新 3、批处理操作 4、跨平台支持 5、转换和格式化 6、验证和校验 三、 安装 xmlstarlet 四、 基本用法 1、xmlstarlet 的基本语法 2、获取帮助 五、 常用命令 1. ed(编辑) - 用于编辑…

大型模型智能体:最先进的合作范式、安全与隐私以及未来趋势

摘要—大型模型智能体(LM agents),由如 GPT-4 和 DALL-E 2 等大型基础模型驱动,代表了实现人工通用智能(AGI)的重要一步。LM 智能体展示了自主性、具身性和连接性等关键特征,使其能够在物理、虚…

java在开发中的总结

1.异步执行数据遍历 public static void main(String[] args) {List<Integer> numbers Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);numbers.parallelStream().forEach(i->{System.out.println(i);});}在工作中&#xff0c;我们可以对for循环进行改进&#xff0c;…

C++11:现代C++的演变与提升

目录 前言 一、统一的列表初始化 1、{}初始化 2、std::initializer_list 二、新的声明 1、auto 2、decltype 3、nullptr 三、范围for循环 四、右值引用与移动语义 1. 左值 vs 右值 2、移动构造与移动赋值 3、 move转换 4、完美转发&#xff1a;forward 五、lamb…

调和级数枚举+前缀和,CF 731F - Video Cards

目录 一、题目 1、题目描述 2、输入输出 2.1输入 2.2输出 3、原题链接 二、解题报告 1、思路分析 2、复杂度 3、代码详解 一、题目 1、题目描述 2、输入输出 2.1输入 2.2输出 3、原题链接 731F - Video Cards 二、解题报告 1、思路分析 题目提示的很明显要用调和…

复杂类型 el-form 表单的校验

背景描述 表单结构 form 表单结构 活动名称 - 必填&#xff0c;prop“name”活动类型 - 必填&#xff0c;prop“actType”活动人数 - 必填&#xff0c;prop“actUserAccount”签到记录 - 必填&#xff0c;prop“actList” 对表单做必填校验 rulesOld: {name: [{ required: t…

【15%】100小时机器学习——什么是机器学习

前言 虽然已经好久没有更新了&#xff0c;但笔者最近一直都在努力学习哦。 前面三三两两根据GitHub上的项目写了一些实验操作&#xff0c;但是总觉得这样是不行的。碎片化的学习只能是建立在已知的基础上进行熟练&#xff0c;不能作为打基础的主力方法&#xff0c;最关键的是&a…

物联网系统中声音拾取音频方案_咪头

01 物联网系统中为什么要使用咪头 物联网系统中使用咪头&#xff08;麦克风或传声器&#xff09;的原因主要可以归结为以下几个方面&#xff1a; 声音信号的拾取与转换 基本功能&#xff1a;咪头是一种将声音转换为电信号的装置。在物联网系统中&#xff0c;咪头负责捕捉周围…

一键降重:芝士AI如何简化论文查重过程?

大家写论文时“旁征博引”是常规操作&#xff0c;所以重复率就成了投稿前的“噩梦”。自己降重&#xff0c;发现怎么改写都无法下降重复率&#xff0c;可能一天改下来下降3%&#xff0c;让人抓狂。 但今天开始&#xff0c;你不用再苦恼啦&#xff0c;更不用自己抓耳挠腮一整天…

商汤SenseNova 5.5大模型的应用实践

SenseNova 5.5如何重塑金融、医疗与自动驾驶的未来 ©作者|wy 来源|神州问学 一、引言 人工智能&#xff08;AI&#xff09;作为引领未来发展的重要力量&#xff0c;正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。每年一度的世界人工智能大会&#xff08;WAIC&#xf…

高密度EEG人脑成像:技术与应用

摘要 EEG是一种非侵入性的人脑神经活动测量技术。随着数字技术的进步&#xff0c;EEG分析已从定性分析幅值和频率调制发展到全面分析记录信号的复杂时空特征。EEG能够在亚秒级的时间范围内测量神经过程&#xff0c;但其空间分辨率较低&#xff0c;这使得难以准确可靠地定位EEG…

【Gitee自动化测试5】Gitee免费版的所有按钮

一、首页 就红框里有用 1. 仓库&#xff08;Repository&#xff09; 功能&#xff1a;仓库是一个项目的存储空间&#xff0c;用于保存源代码、文档、配置文件等与项目相关的内容。每个仓库通常会有一个版本控制系统&#xff08;如 Git&#xff09;来跟踪代码的变更历史。用…

Xinstall助力广告主实现精准投放,提升App广告效果!

随着移动互联网的快速发展&#xff0c;App广告投放已成为品牌推广的重要手段。然而&#xff0c;广告投放的效果如何&#xff0c;是否达到了预期的目标&#xff0c;这些问题一直困扰着广告主。今天&#xff0c;我们就来聊聊App广告投放数据统计的痛点&#xff0c;以及Xinstall如…

从体质入手:气虚痰湿人群的健康攻略

“气虚”与“痰湿”是中医体质学九大体质中常见的两种易胖体质&#xff0c;可以说大多数肥胖人群都有这两种体质的身影。比如气虚质的特征是容易疲劳&#xff0c;乏力&#xff0c;出汗&#xff0c;抵抗力差&#xff0c;声弱&#xff0c;气短&#xff0c;面部苍白或萎黄等&#…

车辆目标检测、工程车辆检测算法、工程车辆类型检测

工程车辆检测算法主要用于智能交通系统、建筑工地管理、矿山开采、物流运输等领域&#xff0c;通过图像识别技术来检测和识别视频或图像中的工程车辆。这种技术可以帮助管理者实时监控工程车辆的活动&#xff0c;确保施工安全、交通流量管理和资源调度的效率。以下是关于工程车…

cups-browsed远程代码执行漏洞安全风险通告

今日&#xff0c;亚信安全CERT监控到安全社区研究人员发布安全通告&#xff0c;披露了cups-browsed 远程代码执行漏洞(CVE-2024-47176)。由于cups-browsed 服务在处理网络打印任务时&#xff0c;会绑定到 UDP 端口 631 上的 INADDR_ANY 地址&#xff0c;从而信任来自任何来源的…

uniapp框架中实现文件选择上传组件,可以选择图片、视频等任意文件并上传到当前绑定的服务空间

前言 uni-file-picker是uniapp中的一个文件选择器组件,用于选择本地文件并返回选择的文件路径或文件信息。该组件支持选择单个文件或多个文件,可以设置文件的类型、大小限制,并且可以进行文件预览。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 uni-file-picker组件具…

Linux高级IO之poll与epoll

文章目录 poll使用 epoll系统调用 epoll的工作原理红黑树队列 epoll的工作模式水平触发边缘触发 Reactor设计模式工作原理epoll Reactor设计模式的简单示例 poll和epoll都是多路转接的调用&#xff0c;但是epoll实在过于优秀了&#xff0c;一般也都是用epoll的&#xff0c;除此…