java99977的简单介绍
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本文目录一览：
MySql 的统计查询性能问题
我觉得至少有2这种解决方法：
1.修改datarecord的入库机制
既然datarecord里面有大量的数据，但是你需要的是统计出来每个Id的Value最大值，根据这一点
你在向datarecord存入数据时就应该先比较一下，只把比比某个ID的最大的value更大的数存到数据库里，
这种操作其实非常简单，这样的话在datarecord里面存的数据都是截止当前每个ID的最大的value，使用的时候直接使用了，但是你要把每个ID最大的value
写入，然后要把较小的那个给删掉，这样的话，在写入数据时都要查询会影响到入库的性能。
这种机制再向前推进一步，就是在内存里维持一个MAP，名为DatarecordMap,然后再创建一个class,用datarecord表的各个字段值作为属性，
用key=ID,value=Object(Time,value,Quality),
每当有一个新的数据要存入这个MAP时，比较一下，总是把每个ID,最大的value存入MAP,这样比存入如数据库的读写性能高多了
其实你总的ID才1250个,并不算大放内存里处理效率会高很多
这种方法最大的优点是只在内存中保留每个ID最大的value值(其实是整个记录)
因此实际需要的内存并不大
代码：
public class Datarecord {
private int id;
private Date time;
private int Value;
private int Quality=0;
public Datarecord(int id,Date time,int Value){
this.id = id;
this.time =time;
this.Value =Value;
}
此处掠去set get方法
}
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
public class SaveRecord {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
MapInteger,Datarecord DatarecordMap = new HashMapInteger,Datarecord();
Datarecord data =null;
Random rand = new Random();
int id,value;
int number=100000;
long t1 = System.currentTimeMillis();
for(int i=1;i=number;i++){
//rand.nextInt(MAX - MIN + 1) + MIN
//模拟产生id,范围1 -- 5
id = rand.nextInt(10) + 1;
//模拟产生value，范围1 --- 10000
value = rand.nextInt(100000) + 1;
//System.out.println("id:"+id + " value:"+value);
if (DatarecordMap.containsKey(id)){
data = DatarecordMap.get(id);
//判断DatarecordMap 里面当前id对应的value是否被新的value小，如果小直接把这个小的覆盖掉
if (data.getValue()value){
data = new Datarecord(id,new Date(),value);
DatarecordMap.put(id, data);
}
}else{
data = new Datarecord(id,new Date(),value);
DatarecordMap.put(id, data);
}
}
long t2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("产生"+number+"个数据,用时:"+(t2-t1)+"ms.");
System.out.println("输出每个id 的最大VALUE值========================");
long t3 = System.currentTimeMillis();
for(Integer key:DatarecordMap.keySet()){
System.out.println("id:"+key + " value:"+DatarecordMap.get(key).getValue());
}
long t4 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("用时:"+(t4-t3)+"ms.");
}
测试结果：
产生100000个数据,用时:26ms.
输出每个id 的最大VALUE值========================
id:1 value:99995
id:2 value:99996
id:3 value:99994
id:4 value:99996
id:5 value:99992
id:6 value:99996
id:7 value:99993
id:8 value:99993
id:9 value:99990
id:10 value:99977
用时:1ms.
上面的代码模拟产生了100000个数据，用时26ms，数据库无论如何不到这样的性能，在第2个循环中输出每个ID的最大值，用时1ms,你在实际的应用中
可以把这个输出结果先生成一个数据文件，然后用mysql的load命令导入，时间会在不会大于1秒，其实每个ID的最大值汇总在一起并不多，在你的应用中有
1250个，用load命令导入的话，1秒不到就轻松搞定
2.优化数据库
其实写了上面的方法，我已经不想写这个了，这个无论咋优化都打不到第一种方法的性能
如果你觉得第一种方法datarecord表似乎已经没用了，但是又需要要把数据持久化到datarecord表里，可以定时把DatarecordMap表的数据取出，全部写到datarecord表里
但是要先清空这个表的数据，这样的话在某个周期内，datarecord表的数据总是每个ID的最大值
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