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千万级数据 SUM 计算优化:如何快速响应统计查询?

时间:2024-11-10 22:51:46 469浏览 收藏

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千万级数据 SUM 计算优化:如何快速响应统计查询?

千万级数据 SUM 计算优化

问题

在统计数据表时,需要计算多个 SUM 值,涉及千万级数据。但由于实时响应的要求,无法使用快照表。

分析

索引在跳过不需要的记录方面发挥作用,但对于全表操作无效。因此,联表查询或直接查询都会导致记录扫描量庞大,造成超时问题。

优化思路

  1. 控制执行频率:将 SQL 执行频率控制在一个适当的范围内,并将其结果放入缓存。这样可以降低即时响应性,但减轻了数据库负载。
  2. 增量计算:将计算方式改为增量,例如将 SUM 值存储在缓存中并通过专门的逻辑对其进行更新。这种方式可以保持实时性,但增加了复杂性。

额外建议

除了以上优化方案,还可以考虑限制查询的范围。例如,仅查询特定的时间段或用户,避免一次性查询全部数据。

本篇关于《千万级数据 SUM 计算优化:如何快速响应统计查询?》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于数据库的相关知识,请关注golang学习网公众号!

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