mysql 数据量大 关联查询快还是用java循环查询快

一般来说，使用关联查询比使用循环查询更快。这是因为关联查询可以利用数据库的索引和优化器来优化查询计划，而循环查询需要执行多个查询和循环，效率较低。

但是，当数据量非常大时，有时候也需要考虑分页查询等优化策略，以避免一次查询过多数据导致系统崩溃或者响应时间过长。此外，还需要根据具体的业务场景和数据结构来选择合适的查询方式。

总之，对于大数据量的关联查询，建议使用合适的索引和优化策略来优化查询性能，而不是使用循环查询。

相关问题

java如何多线程查询大量MySQL数据并保存

Java多线程查询大量MySQL数据并保存的步骤如下：

1. 创建一个线程池，用于管理多个线程。

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);

2. 将大量数据拆分为多个小批次，每个小批次包含一定数量的数据。

List<List<String>> batchList = new ArrayList<>();
List<String> dataList = new ArrayList<>();
// 将大量数据添加到dataList中
int batchSize = 1000; // 每个小批次包含1000条数据
for (int i = 0; i < dataList.size(); i += batchSize) {
    int endIndex = Math.min(i + batchSize, dataList.size());
    List<String> batch = dataList.subList(i, endIndex);
    batchList.add(batch);
}

3. 创建多个查询任务，每个任务查询一个小批次的数据，并将查询结果保存到文件或其他存储介质中。

List<Callable<Void>> taskList = new ArrayList<>();
for (List<String> batch : batchList) {
    taskList.add(() -> {
        // 使用JDBC连接MySQL数据库，并查询数据
        Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
        Statement statement = connection.createStatement();
        ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM table WHERE ...");

        // 将查询结果保存到文件或其他存储介质中
        // ...

        resultSet.close();
        statement.close();
        connection.close();
        return null;
    });
}

4. 提交任务到线程池中执行。

List<Future<Void>> futureList = executorService.invokeAll(taskList);

5. 等待所有任务执行完毕。

for (Future<Void> future : futureList) {
    future.get(); // 等待任务执行完毕
}

6. 关闭线程池。

executorService.shutdown();

完整示例代码如下：

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
List<List<String>> batchList = new ArrayList<>();
List<String> dataList = new ArrayList<>();
// 将大量数据添加到dataList中
int batchSize = 1000; // 每个小批次包含1000条数据
for (int i = 0; i < dataList.size(); i += batchSize) {
    int endIndex = Math.min(i + batchSize, dataList.size());
    List<String> batch = dataList.subList(i, endIndex);
    batchList.add(batch);
}

List<Callable<Void>> taskList = new ArrayList<>();
for (List<String> batch : batchList) {
    taskList.add(() -> {
        // 使用JDBC连接MySQL数据库，并查询数据
        Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
        Statement statement = connection.createStatement();
        ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM table WHERE ...");

        // 将查询结果保存到文件或其他存储介质中
        // ...

        resultSet.close();
        statement.close();
        connection.close();
        return null;
    });
}

List<Future<Void>> futureList = executorService.invokeAll(taskList);
for (Future<Void> future : futureList) {
    future.get(); // 等待任务执行完毕
}

executorService.shutdown();

mysql大量数据查询

在MySQL中查询大量数据时，有几个方面需要考虑。首先，内存占用是一个重要的问题。可以通过查询MySQL返回大量结果的原理、手册和源码分析来了解如何优化内存占用问题。其次，可以通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL语句。另外，还有一些查询的优化技巧，比如尽可能将操作移至等号右边、简化SQL语句、拆分大语句、减少锁时间、避免使用函数和触发器、少用JOIN、使用同类型进行比较、避免使用!=或<>操作符、使用BETWEEN而不是IN、使用LIMIT来分页等。对于使用Mybatis的情况，可以通过设置fetchSize为-2147483648来实现流式查询。综上所述，查询MySQL大量数据时，可以结合以上的优化策略来提高查询性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PHP查询MySQL大量数据的时候内存占用分析](https://download.csdn.net/download/weixin_38632763/13065449)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [MySQL 大表优化方案](https://blog.csdn.net/cc_1209/article/details/102665446)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [MySQL大数据量查询方案](https://blog.csdn.net/qq_19922839/article/details/126411574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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