mysql+springboot+jpa查询几十万条数据很慢 如何解决

将查询语句放到服务器命令行去跑，如果慢，则可以考虑通过添加索引来提高查询速度。

如已有索引或添加索引后查询速度仍未改善，查看语句执行计划中，是全表扫描还是走索引。如果走了索引，那就可能考虑是服务器性能瓶颈或数据库设置问题，涉及的设置项比较多，你没有提供相关信息，无法继续提供优化建议。如果没有走索引，检查语法（查询条件添加函数不走索引）和表属性（关联表字符集不统一不走索引）。

如果服务器本地快，但页面查询慢，那就排除了性能问题，考虑网络问题与页面查询语句调用的驱动模块是否有问题。检测网络连接速度，如慢尝试更换网线。网络连接速度正常，则尝试更换调用的驱动包，重新下一个或换一个版本。

mysql支持几十万的数据，响应速度应该是毫秒级的。

看了下你的语句，不要用IN了，改INNER JOIN吧，套那么多层IN，肯定没效率。

JPA(Java Persistence API)是Sun官方提出的Java持久化规范。它为Java开发人员提供了一种对象/关系映射工具来管理Java应用中的关系数据。它的出现主要是为了简化现有的持久化开发工作和整合ORM技术，结束现在Hibernate、TopLink，JDO等ORM框架各自为营的局面。值得注意的是，JPA是在充分吸收了现有Hibernate、TopLink，JDO等ORM框架的基础上发展而来的，具有易于使用、伸缩性强等优点。从目前的开发社区的反应上看，JPA受到了极大的支持和赞扬，其中就包括了Spring与EJB30的开发团队。着眼未来几年的技术走向，JPA作为ORM领域标准化整合者的目标应该不难实现。 JPA的总体思想和现有Hibernate、TopLink、JDO等ORM框架大体一致。总的来说，JPA包括以下3方面的技术：ORM映射元数据JPA支持XML和JDK50注解两种元数据形式，元数据描述对象和表之间的映射关系，框架据此将实现对象持久化到数据库表中。Java持久化API用来 *** 作实体对象，执行CRUD *** 作，框架在后台替我们完成所有的事情，开发者可以从繁琐的JDBC和SQL代码中解脱出来。查询语言这是持久化 *** 作中很重要的一个方面，通过面向对象而非面向数据库的查询语言查询数据，避免程序的SQL语句紧密耦合

MAX()/MIN()是指SQL中的最大/最小值函数 因为聚合函数处理的是数据组，在本例中，MAX函数将整个TEACHER表看成一组 而TNAME、DNAME和TSEX的数据都没有进行任何分组，因此SELECT语句没有逻辑意义 MAX()和MIN()函数不仅可以作用于数值型数据，

由于需要提升项目的搜索质量，最近研究了一下Elasticsearch，一款非常优秀的分布式搜索程序。最开始的一些笔记放到github，这里只是归纳总结一下。

首先，为什么要使用Elasticsearch？最开始的时候，我们的项目仅仅使用MySQL进行简单的搜索，然后一个不能索引的like语句，直接拉低MySQL的性能。后来，我们曾考虑过sphinx，并且sphinx也在之前的项目中成功实施过，但想想现在的数据量级，多台MySQL，以及搜索服务本身HA，还有后续扩容的问题，我们觉得sphinx并不是一个最优的选择。于是自然将目光放到了Elasticsearch上面。

根据官网自己的介绍，Elasticsearch是一个分布式搜索服务，提供Restful API，底层基于Lucene，采用多shard的方式保证数据安全，并且提供自动resharding的功能，加之github等大型的站点也采用 Elasticsearch作为其搜索服务，我们决定在项目中使用Elasticsearch。

对于Elasticsearch，如果要在项目中使用，需要解决如下问题：

索引，对于需要搜索的数据，如何建立合适的索引，还需要根据特定的语言使用不同的analyzer等。

搜索，Elasticsearch提供了非常强大的搜索功能，如何写出高效的搜索语句？

数据源，我们所有的数据是存放到MySQL的，MySQL是唯一数据源，如何将MySQL的数据导入到Elasticsearch？

对于1和2，因为我们的数据都是从MySQL生成，index的field是固定的，主要做的工作就是根据业务场景设计好对应的mapping以及search语句就可以了，当然实际不可能这么简单，需要我们不断的调优。

而对于3，则是需要一个工具将MySQL的数据导入Elasticsearch，因为我们对搜索实时性要求很高，所以需要将MySQL的增量数据实时导入，笔者唯一能想到的就是通过row based binlog来完成。而近段时间的工作，也就是实现一个MySQL增量同步到Elasticsearch的服务。

Lucene

Elasticsearch底层是基于Lucene的，Lucene是一款优秀的搜索lib，当然，笔者以前仍然没有接触使用过。:-)

Lucene关键概念：

Document：用来索引和搜索的主要数据源，包含一个或者多个Field，而这些Field则包含我们跟Lucene交互的数据。

Field：Document的一个组成部分，有两个部分组成，name和value。

Term：不可分割的单词，搜索最小单元。

Token：一个Term呈现方式，包含这个Term的内容，在文档中的起始位置，以及类型。

Lucene使用Inverted index来存储term在document中位置的映射关系。

譬如如下文档：

Elasticsearch Server 10 （document 1）

Mastring Elasticsearch （document 2）

Apache Solr 4 Cookbook （document 3）

使用inverted index存储，一个简单地映射关系：

Term

Count

Docuemnt

10 1

4 1

Apache 1

Cookbook 1

Elasticsearch 2

Mastering 1

Server 1

Solr 1

对于上面例子，我们首先通过分词算法将一个文档切分成一个一个的token，再得到该token与document的映射关系，并记录token出现的总次数。这样就得到了一个简单的inverted index。

Elasticsearch关键概念

要使用Elasticsearch，笔者认为，只需要理解几个基本概念就可以了。

在数据层面，主要有：

Index：Elasticsearch用来存储数据的逻辑区域，它类似于关系型数据库中的db概念。一个index可以在一个或者多个shard上面，同时一个shard也可能会有多个replicas。

Document：Elasticsearch里面存储的实体数据，类似于关系数据中一个table里面的一行数据。

document由多个field组成，不同的document里面同名的field一定具有相同的类型。document里面field可以重复出现，也就是一个field会有多个值，即multivalued。

Document type：为了查询需要，一个index可能会有多种document，也就是document type，但需要注意，不同document里面同名的field一定要是相同类型的。

Mapping：存储field的相关映射信息，不同document type会有不同的mapping。

对于熟悉MySQL的童鞋，我们只需要大概认为Index就是一个db，document就是一行数据，field就是table的column，mapping就是table的定义，而document type就是一个table就可以了。

Document type这个概念其实最开始也把笔者给弄糊涂了，其实它就是为了更好的查询，举个简单的例子，一个index，可能一部分数据我们想使用一种查询方式，而另一部分数据我们想使用另一种查询方式，于是就有了两种type了。不过这种情况应该在我们的项目中不会出现，所以通常一个index下面仅会有一个 type。

在服务层面，主要有：

Node: 一个server实例。

Cluster：多个node组成cluster。

Shard：数据分片，一个index可能会存在于多个shards，不同shards可能在不同nodes。

Replica：shard的备份，有一个primary shard，其余的叫做replica shards。

Elasticsearch之所以能动态resharding，主要在于它最开始就预先分配了多个shards（貌似是1024），然后以shard为单位进行数据迁移。这个做法其实在分布式领域非常的普遍，codis就是使用了1024个slot来进行数据迁移。

因为任意一个index都可配置多个replica，通过冗余备份的方式保证了数据的安全性，同时replica也能分担读压力，类似于MySQL中的slave。

Restful API

Elasticsearch提供了Restful API，使用json格式，这使得它非常利于与外部交互，虽然Elasticsearch的客户端很多，但笔者仍然很容易的就写出了一个简易客户端用于项目中，再次印证了Elasticsearch的使用真心很容易。

Restful的接口很简单，一个url表示一个特定的资源，譬如/blog/article/1，就表示一个index为blog，type为aritcle，id为1的document。

而我们使用>

--创建一个名称为student的数据库CREATE DATABASE studentGO--打开studentdb数据库USE studentGO--建表CREATE TABLE student( _id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(8) NOT NULL, grade FLOAT CHECK(grade>=0 AND grade <=100) NOT NULL)--增加数据INSERT INTO student VALUES(1,'张三',845)--查询所有数据SELECT FROM student--修改“张三”的成绩为90分UPDATE student SET grade=90 WHERE name='张三'--删除表中名字为“张三”数据DELETE FROM student WHERE name='张三'

JPA全称为Java Persistence API（Java持久层API），它是Sun公司在JavaEE 5中提出的Java持久化规范。它为Java开发人员提供了一种对象/关联映射工具，来管理Java应用中的关系数据，JPA吸取了目前Java持久化技术的优点，旨在规范、简化Java对象的持久化工作。很多ORM框架都是实现了JPA的规范，如：Hibernate、EclipseLink。

Spring Data JPA旨在通过减少实际需要的工作量来显著改善数据访问层的实现。它在JPA的基础上做了一些封装，可以轻松实现基于JPA的存储库。 此模块处理对基于JPA的数据访问层的增强支持。 它使构建使用数据访问技术的Spring驱动应用程序变得更加容易。

需要注意的是JPA统一了Java应用程序访问ORM框架的规范

JPA为我们提供了以下规范：

以上的定义引用自网络技术文章，我还在不断理解与学习中，我们先来Demo一个例子：

5分钟入手Spring Boot

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