畢業設計的程式主體編好了，執行少量資料沒有任何問題，一旦資料量增加到22w，執行時間就長得令人髮指。導師建議，程式中盡可能地減少與資料庫互動的次數，盡可能地把工作丟給資料庫完成。在這一思想的指導下，我三天大幅修改程式，部分**幾乎是翻新了一遍。總的來說，執行時間確實得到了很大的改善，把這三天的經驗總結一下。
1、update操作
使用preparestatement以batch方式提交。某個操作的執行時間從12min縮減到82s。
2、建立索引
如果使用select from where的操作，一定要為where後的屬性建立索引。否則在大表上進行此操作，時間非常長。如果用
show processlist檢視，發現query的狀態長時間停留在sending data。所以建索引很重要。
3、distinct
最好不要用distinct操作，非常耗時。我最初的儲存過程及**裡，都多次用到select count(distinct attribute)，使得query執
行的時間非常長。網上有建議，如果語句為 select count(distinct attribute) from table_name where,可以優化為
select count(distinct attribute) from (select attribute from table_name where ) as t， t是table_name的別名。
4、儲存過程
游標申明後，沒有開啟時，不能使用select into操作，有解釋說select into其實是乙個隱式游標。所有我 只好把select into寫進
了游標的迴圈裡。等下要再試一試，在open cursor和fetch之間，寫入select into，看是否能夠成功。
儲存過程裡，不支援陣列，真的很不方便。我有200個變數要宣告，只能乙個乙個地寫，乙個乙個地賦值。從資料庫設計的原理來
說，一張表的屬性不能太多，我某一張表創紀錄地達到了122個屬性。如果分割成若干個小表，從原理上也是可行的，但是要增加
很多select操作並且要跨越多表，既麻煩，而且耗時也會更長。因為這張表是演算法執行中生成的臨時表，所以屬性多、不符合正規化
要求，也就沒關係了。但至少我的經驗證明，mysql一張表的屬性個數<=122都是沒有任何問題的。
5、相同屬性的統計
演算法中有這樣的乙個要求，統計2條tuple相同的屬性個數，2條tuple位於同乙個表，都有100個屬性。我最初使用 select count
(distinct att1)+ count(distinct att2)+...+count(distinct att100) from table_name where id=t_id1 or id=t_id2, 最初
對這個語句還是很滿意的，至少比較的功能都由sql完成。但一執行，就發現速度超慢無比，時間瓶頸在於distinct操作。本來想找一
個distinct實現的原理，但mysql文件和網上似乎都沒有。
只好另外想辦法解決，用了很愚蠢的方法。先select att1, att2,..., att100 into a_att1,a_att2,... a_att100 from
table_name where id=t_id1，select att1, att2,..., att100 into b_att1,b_att2,... b_att100 from table_name
where id=t_id2。 然後使用了100個if(a_att1=b_att1)語句進行判斷，並用乙個int 變數記錄相似的結果數。
功能順利實現了，時間也減少了很多很多。最初儲存過程執行一次，需要5-7s，修改後只需要0.01-0.02s。 雖然方法愚蠢，而且
需要宣告很多臨時變數，但總歸機械的勞動帶來了一點回報。
暫且總結到這裡，明天去找導師。
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