spark sql查询千万级别的数据1-2秒算不算很慢

就个人而言，对原理的分析更有效。
2 GB信息请求的实时请求可能足以满足数据库数据库的需求，例如Misseliel。
SPACHSQL在启动大型数据库时表现出很强的性能，但是在某些情况下，问题的速度可能并不令人满意。
例如，如果脊柱发球超过1 -2 0，则在处理一千万个信息查询时，这可能被认为是相对评估的。
但是，这种性能仍​​然基于应用程序的状态和数据功能。
空间的一部分，促进数据，数据和SQL查询的查询，受到各种数据收集（包括自己）的各种原因的影响。
对于一些简单的问题，可以在1 -2 秒内完成Sparcak。
此外，Lilliscod的2 GB数据状态通常需要实时问题。
在这种情况下，MySQL或NOSQL本地数据库在实时问题中可能同样聪明，尤其是在实时问题中。
Sprakek分析分析分析可以提供更强大的信息能力和动态技能。
当一千万个信息处理中的一千万信息信息和分析在1 5 秒内提供时，驾驶员可以达到良好的状态。

千万级数据量如何查询效率高

常规方法在日期列中创建索引。
如果您不使用选择*但选择一些列，则可以将这些列添加到非集群索引中以避免键搜索

mysql 千万级数据 优化查询速度

“％abc％”％“％”％“％”％“百分比”的数据量。
建议增加增加，然后将用户用作目录用户作为目录。

Mysql 千万级数据量插入和查询应该怎么优化

1 使用LoadDatainFile从文本下载数据。
2 具有多个值表的插入语句可以大大减少客户端和数据库之间的消耗和语法分析，从而使相关命令可以优化SQL中的相关命令。

sqlserver数据库能不能支持千万级别数据

是的，我用它来检查大量数据库，并且有1 00万人，但性能低于单词。