Sélection de colonnes spécifiques | Optimisation des performances
Jun 27, 2025 pm 05:46 PMLa sélection des colonnes nécessaires n'améliore pas les performances en réduisant l'utilisation des ressources. 1. La récupération de toutes les colonnes augmente la mémoire, le réseau et le traitement des frais généraux. 2. 3. Pour optimiser, identifier les champs requis, utiliser des noms de colonnes spécifiques dans les requêtes et garantir aux ORMS ne pas récupérer des données supplémentaires. 4. Des outils comme la requête expliquent les plans et les journaux de requête lents aident à détecter les inefficacités. 5. Les avantages comprennent une lecture de disque réduite, une utilisation de la bande passante inférieure, une analyse plus rapide et une meilleure efficacité d'indexation, réduisant souvent les temps de requête de 30 à 50%.
Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données dans des bases de données ou des outils de traitement des données, la sélection des colonnes dont vous avez besoin peut considérablement améliorer les performances. Il ne s'agit pas seulement de réduire le volume de données - il s'agit de rendre vos requêtes plus rapides et plus efficaces.
Pourquoi récupérer toutes les colonnes ralentit les choses
L'utilisation SELECT *
ou de tirer toutes les colonnes par défaut peut sembler pratique, mais elle tire souvent des données dont vous n'avez pas réellement besoin. Cela augmente l'utilisation de la mémoire, le temps de transfert de réseau et le traitement des frais généraux. Par exemple, si une table a 50 colonnes mais que votre rapport utilise uniquement 3, vous gaspillez les ressources sur les 47 autres, même s'ils sont petits.
Aussi, lorsque vous sélectionnez tout:
- Les index ne peuvent pas être utilisés efficacement
- Augmentation d'E / S de disque
- Le temps d'exécution de la requête augmente
Ceci est particulièrement important dans les applications Web où le temps de réponse compte et dans les processus ETL qui s'exécutent fréquemment.
Comment identifier et sélectionner uniquement ce dont vous avez besoin
Commencez par comprendre clairement ce que votre application ou votre rapport nécessite. Regardez la sortie finale - quels champs sont affichés ou traités? Ne les incluent que.
Par exemple, au lieu de cela:
Sélectionnez * dans les utilisateurs où actif = true;
écrivez ceci:
Sélectionnez ID, nom, e-mail des utilisateurs où actif = true;
Si vous utilisez un ORM ou un constructeur de requête, assurez-vous qu'il ne va pas chercher des champs supplémentaires dans les coulisses. Certains ORM sont par défaut de chargement des modèles entiers, sauf indication contraire.
Vous pouvez également utiliser des outils comme:
- Requête expliquer les plans (par exemple,
EXPLAIN ANALYZE
dans PostgreSQL) - Outils de profilage dans les plates-formes BI
- Enregistrement des requêtes lentes en production
Ceux-ci aident à identifier les efforts de récupération des données inutiles et de guider.
Avantages de performance que vous remarquerez réellement
La réduction du nombre de colonnes affecte plusieurs couches de votre système:
- Niveau de base de données : moins de lecture de disque et utilisation du processeur
- Niveau du réseau : les ensembles de résultats plus petits signifient moins de bande passante utilisée
- Niveau d'application : moins de données pour analyser et traiter
Dans les cas du monde réel, passer de SELECT *
vers des colonnes spécifiques a réduit les temps de requête de 30 à 50%, en particulier lorsqu'ils traitent avec des tables qui ont de grands champs de texte ou de JSON.
Autre avantage: lorsque vous indexez uniquement les colonnes auxquelles vous accédez fréquemment, votre base de données peut tirer parti de ces index plus efficacement, ce qui augmente davantage la vitesse.
Fondamentalement, ce n'est pas compliqué, mais c'est facile à négliger. Prendre un moment pour spécifier exactement les colonnes dont vous avez besoin peuvent vous faire économiser beaucoup de maux de tête plus tard.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour gérer correctement les transactions JDBC, vous devez d'abord désactiver le mode de validation automatique, puis effectuer plusieurs opérations, et enfin vous engager ou randonner en fonction des résultats; 1. Appelez Conn.SetAutoCommit (false) pour démarrer la transaction; 2. Exécuter plusieurs opérations SQL, telles que l'insertion et la mise à jour; 3. Appelez Conn.Commit () Si toutes les opérations sont réussies, et appelez Conn.Rollback () Si une exception se produit pour garantir la cohérence des données; Dans le même temps, les ressources TRY-With doivent être utilisées pour gérer les ressources, gérer correctement les exceptions et cl?turer les connexions pour éviter la fuite de connexion; De plus, il est recommandé d'utiliser des pools de connexion et de définir des points de sauvegarde pour réaliser un retour en arrière partiel, et de maintenir les transactions aussi courtes que possible pour améliorer les performances.

Python est un outil efficace pour implémenter les processus ETL. 1. Extraction des données: les données peuvent être extraites des bases de données, des API, des fichiers et d'autres sources via des pandas, sqlalchemy, demandes et autres bibliothèques; 2. Conversion des données: utilisez des pandas pour le nettoyage, la conversion de type, l'association, l'agrégation et d'autres opérations pour assurer la qualité des données et optimiser les performances; 3. Chargement des données: utilisez la méthode Pandas To_SQL ou le SDK de la plate-forme cloud pour écrire des données sur le système cible, faire attention aux méthodes d'écriture et au traitement par lots; 4. Recommandations d'outils: Air Flow, Dagster, Prefect sont utilisés pour la planification et la gestion de processus, combinant des alarmes de journal et des environnements virtuels pour améliorer la stabilité et la maintenabilité.

Pré-formancetartuptimemoryusage, quarkusandmicronautleadduetocompile-timeprocessingandgraalvsupport, withquarkusofperforming lightbetterine scénarios.

HTTP Log Middleware dans GO peut enregistrer les méthodes de demande, les chemins de requête, la propriété intellectuelle du client et le temps qui prend du temps. 1. Utilisez http.handlerfunc pour envelopper le processeur, 2. Enregistrez l'heure de début et l'heure de fin avant et après l'appel Suivant.Servehttp, 3. Obtenez le vrai client IP via R.RemoteAddr et X-Forwared-For Headers, 4. Utilisez le log.printf aux journaux de demande de sortie, 5. L'exemple de code complet a été vérifié pour s'exécuter et convient au démarrage d'un projet petit et moyen. Les suggestions d'extension incluent la capture des codes d'état, la prise en charge des journaux JSON et le suivi des ID de demande.

La collecte des ordures de Java (GC) est un mécanisme qui gère automatiquement la mémoire, ce qui réduit le risque de fuite de mémoire en récupérant des objets inaccessibles. 1. GC juge l'accessibilité de l'objet de l'objet racine (tel que les variables de pile, les threads actifs, les champs statiques, etc.), et les objets inaccessibles sont marqués comme des ordures. 2. Sur la base de l'algorithme de compensation de marque, marquez tous les objets accessibles et effacez des objets non marqués. 3. Adopter une stratégie de collecte générationnelle: la nouvelle génération (Eden, S0, S1) exécute fréquemment MinorGC; Les personnes agées fonctionnent moins, mais prend plus de temps pour effectuer MajorGC; Metaspace Stores Metadata de classe. 4. JVM fournit une variété de périphériques GC: SerialGC convient aux petites applications; Le parallelGC améliore le débit; CMS réduit

Le choix du bon type HTMLinput peut améliorer la précision des données, améliorer l'expérience utilisateur et améliorer la convivialité. 1. Sélectionnez les types d'entrée correspondants en fonction du type de données, tels que le texte, le courrier électronique, le tel, le numéro et la date, qui peuvent vérifier automatiquement la somme de la somme et l'adaptation au clavier; 2. Utilisez HTML5 pour ajouter de nouveaux types tels que l'URL, la couleur, la plage et la recherche, qui peuvent fournir une méthode d'interaction plus intuitive; 3. Utilisez l'espace réservé et les attributs requis pour améliorer l'efficacité et la précision du remplissage des formulaires, mais il convient de noter que l'espace réservé ne peut pas remplacer l'étiquette.

GradleisthebetterChoiceFormostNewProjectsDuetOtsSuperiorflexibility, Performance et ModerNtoolingSupport.1.gradle’sgroovy / kotlindslismoreConcis

La réponse claire à cette question est la recommandation d'implémenter le modèle d'observateur à l'aide d'une interface d'observateur personnalisée. 1. Bien que Java offre observable et observateur, le premier est une classe et a été obsolète et manque de flexibilité; 2. La pratique recommandée moderne consiste à définir une interface d'observateur fonctionnel, et le sujet maintient la liste des observateurs et informe tous les observateurs lorsque l'état change; 3. Il peut être utilisé en combinaison avec les expressions de lambda pour améliorer la simplicité et la maintenabilité du code; 4. Pour les scénarios GUI ou Javabean, PropertyChangeListener peut être utilisé. Par conséquent, les nouveaux projets devraient adopter un schéma d'interface d'observateur personnalisé, qui est sécurisé, facile à tester et se spécialise dans le Java moderne
