在我的应用程序（react + spring boot + oracle）中，处理大型数据集导致处理时间极其缓慢。我需要一种解决方案来提高性能而不影响准确性或完整性。
ntile 是一个功能强大的 sql 窗口函数，旨在将结果集划分为指定数量的大致相等大小的块（称为“图块”）。每行根据其在有序集中的位置分配一个分区号。
通过使用 ntile，我将查询结果分割成可管理的块并并行处理这些分区。这种方法使我能够同时获取和处理数据，从而显着减少等待时间。
以下是如何实现此功能的实际示例：
with partitionedsales as (
select
sales_id,
sales_amount,
sales_date,
ntile(2) over (order by sales_id) as partition_number -- assigns a partition number (1 or 2) to each row
from
sales
where
sales_date between '2023-01-01' and '2023-12-31'
)
select *
from partitionedsales
where partition_number = :partitionnumber -- replace :partitionnumber with the actual partition number (1 or 2)
在上面的 sql 片段中：
在前端，您可以使用并行处理来高效地获取每个分区：
async function fetchPartition(partitionNumber) {
const response = await fetch('/api/sales?partition=' + partitionNumber});
return response.json();
}
async function fetchData() {
try {
const [partition1, partition2] = await Promise.all([
fetchPartition(1), // Fetch the first partition
fetchPartition(2) // Fetch the second partition
]);
// Combine and process results
const combinedResults = [...partition1, ...partition2];
processResults(combinedResults);
} catch (error) {
console.error('Error fetching data:', error);
}
}
在此代码中：
如果您希望提高数据密集型应用程序的性能，请尝试此方法。这是一种智能、有效的方法，可以让您的查询更加高效，而不是更长时间。
处理并发请求时，对数据库连接的需求可能会变得很大。这种对连接的大量使用可能会给数据库带来压力，从而可能导致性能瓶颈。监控和管理并发请求的数量至关重要，以确保您的数据库保持响应能力并高效执行。