Solr 查询速度优化

Solr 查询速度优化

优化数据访问
查询性能低下的最基本的原因是访问的数据太多，对于低效的查询，可以从下面两个步骤来分析：
（1）确认应用程序是否在检索大量超过需要的行，这通常意味着访问了太多的行，但有时候也有可能访问了太多的列。
（2）确认MySQL服务器层是否在分析大量超过需要的数据行。
一些典型的情况：
（1） 查询不需要的记录。这样的查询上应该加上LIMIT
（2） 多表关联时返回了全部列。应该只取需要的列。
（3） 总是取出全部的列：SELECT *
（4） 重复查询需要的数据。较好的解决方案是使用数据缓存。
确认MySQL只返回了需要的数据之后，接下来应该看看查询是否扫描了过多的数据，最简单的衡量查询开销的三个指标如下：
（1）响应时间
（2）扫描的行数
（3）返回的行数
响应时间=排队时间+服务时间
理性情况下的扫描的行数和返回的行数应该是相等的。
访问类型：MySQL有好几种方式可以查找并返回一行结果，Explain的type列反应了访问类型，访问类型有全表扫描、索引扫描、范围扫描、唯一索引查询、常数引用等，这些速度从慢到块，扫描的行数从大到小。Using Where表示MySQL将通过Where条件来筛选存储引擎返回的数据。MySQL能够以三种方式应用Where条件，从好到坏依次是：
（1）、在索引中使用Where来过滤数据，这是在存储引擎层实现的
（2）、使用了索引覆盖扫描（Extra列中Using index）来返回记录，直接从索引中过滤不需要的记录并返回命中的结果，这是在MySQL服务器层实现的，但是无需回表查询记录。
（3）、从数据表中返回数据，然后过滤不满足条件的记录，这是在MySQL服务器层实现的，MySQL需要先从数据库中读取记录然后过滤。
如果一个查询需要扫描大量的数据但是只返回少数的行，那么通常可以尝试下面的技巧去优化：
（1）、使用索引覆盖扫描，即把所有需要的列都放到索引中，这样存储引擎无需回表获取对应行就可以返回结果了。
（2）、该表库表结构，使用单独的汇总表
（3）、重写整个复杂的查询，让MySQL优化器能够以最优化的方式执行整个查询。
重构查询的方式
确定一个复杂查询还是多个简单查询更加有效
切分查询：
将一个完整的查询分散到多次小查询中（例如通过Limit）
查询执行的基础
MySQL执行查询的过程：
（1）客户端发送一条查询给服务器
（2）服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果，否则进入下一个阶段。
（3）服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划
（4）将结果返回给客户端。追问非常感谢您的回答。您的回答是针对传统关系型数据库而言，但目前使用的是Solr建立索引的方式来查询数据的，请问这方面有什么好的改进建议吗

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