数据查询导致服务器崩溃的解决方案 (查询显示数据过多服务器崩溃)
如今，随着技术和物联网的不断发展，数据查询的需求量也日趋增加。然而，一些大型企业在面对大量数据查询时，往往遭遇服务器崩溃，导致业务中断和数据损失的问题。针对这一问题，本文将提出有效的解决方案，以保障数据安全和业务的顺畅进行。
一、问题分析
在当今信息化的背景下，企业对数据的需求同样日益增多。但大量的数据查询也导致了服务器运算量的增大，较低的服务器承载能力难以满足需求，于是服务器崩溃的成为了很常见的现象。
二、解决方案
对于数据查询导致服务器崩溃的问题，需要从以下几个方面进行解决：
1.优化服务器配置
我们需要对服务器配置进行充分考虑和优化，确保其能够满足大量数据查询的需求。依据数据量的大小，我们可以酌情增加CPU核心数、内存容量、硬盘和网络带宽等硬件资源。这样，就可以在保障服务器稳定性的前提下，提高服务器运算效率和承载能力。
2.采用分布式架构
我们可以通过采用分布式架构，将不同的子系统进行拆分，部署于不同的服务器或云端，以降低单点故障的风险。这样，数据查询的负载可以被更加均衡地分摊到各个服务器，降低服务器负载压力。
3.使用缓存技术
在进行数据查询时，使用缓存技术是很常见的做法。通过将查询过的数据存储在缓存中，可以减少重复查询的次数，降低服务器负载压力。同时，也可以通过定时清理缓存中的无效数据，避免因缓存过多导致的服务器崩溃和数据的不一致性。
4.数据库集群化
针对大型企业的数据查询需求，我们可以考虑使用数据库集群的技术，将数据存储在多个节点上，并对外提供统一的访问接口。这样，不仅可以提高数据库的可用性和安全性，还可以增强数据管理的灵活性和扩展性。
5.优化程序设计
除了对服务器配置进行优化外，我们还可以通过优化程序设计，减少查询请求的负载。比如，我们可以将多个查询请求进行合并，或者对数据进行分页查询，避免一次性查询大量数据对服务器的冲击。
6.采用负载均衡器
当服务器的请求过多时，采用负载均衡器可以使不同服务器之间的请求平均化，提高服务器的响应速度，让业务顺畅进行。
三、
数据查询导致服务器崩溃是一直以来困扰大型企业的重要问题。通过优化服务器配置、采用分布式架构、使用缓存技术、数据库集群化、优化程序设计、采用负载均衡器等手段，可以提高服务器的性能和稳定性，保障数据的安全和业务的顺畅进行。最终实践证明，以上方法可以有效避免因数据查询导致的服务器崩溃问题。
相关问题拓展阅读：
mysql数据量上十万条后，查询慢导致服务器卡有什么解决办法
几面：
硬件软件及语言
硬件抗住
软件mysql没设置数据库设计面等
语言SQL语句写
面些优化技巧
1.查询进行优化应尽量避免全表扫描首先应考虑 where 及 order by 涉及列祥皮建立索引
2.应尽量避免 where 句字段进行 null 值判断否则导致引擎放弃使用索引进行全表扫描：select id from t where num is nullnum设置默认值0确保表num列没null值查询：select id from t where num=0
3.应尽量避免 where 句使用!=或>操作符否则引擎放弃使用索引进行全表扫描
4.应尽量避免 where 句使用or 连接条件否则导致引擎放弃使用索引进行全表扫描：select id from t where num=10 or num=20查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
5.in not in 要慎用否则导致全表扫描：select id from t where num in(1,2,3) 于连续数值能用 between 要用 in ：select id from t where num between 1 and 3
6.面查询导致全表扫描：select id from t where name like ‘李%’若要提高效率考虑全文检索
7.
where
句使用参数导致全表扫描SQL运行才解析局部变量优化程序能访问计划选择推迟运行；必须编译进行选择
编译建立访问计划变量值未知作索引选择输入项面语句锋友进行全表扫描：select id from t where num=@num改强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免 where 句字段进行表达式操作导致引擎放弃使用索引进行全表扫描：select id from t where num/2=100应改:select id from t where num=100*2
9.应尽量避免where句字段进行函数银宴槐操作导致引擎放弃使用索引进行全表扫描：select id from t where substring(name,1,3)=’abc’ nameabcid
应改:
select id from t where name like ‘abc%’
10.要 where 句=左边进行函数、算术运算或其表达式运算否则系统能确使用索引
11.使用索引字段作条件该索引复合索引必须使用该索引第字段作条件才能保证系统使用该索引否则该索引使用并且应尽能让字段顺序与索引顺序相致
12.要写些没意义查询需要空表结构：select col1,col2 into #t from t where 1=0
类代码返任何结集消耗系统资源应改：
create table #t(…)
13.候用 exists 代替 in 选择：select num from a where num in(select num from b)
用面语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并所索引查询都效SQL根据表数据进行查询优化索引列量数据重复SQL查询能利用索引表字段sexmale、female几乎各半即使sex建索引查询效率起作用
15.
索引并越越索引固 提高相应 select 效率同降低 insert 及 update 效率 insert
或 update
能重建索引所建索引需要慎重考虑视具体情况定表索引数要超6若太则应考虑些使用列建索引否
必要
16.
应尽能避免更新 clustered 索引数据列 clustered
索引数据列顺序表记录物理存储顺序旦该列值改变导致整表记录顺序调整耗费相资源若应用系统需要频繁更新
clustered 索引数据列需要考虑否应该索引建 clustered 索引
17.尽量使用数字型字段若含数值信息字段尽量要设计字符型降低查询连接性能并增加存储销引擎处理查询连接逐比较字符串每字符于数字型言需要比较够
18.尽能使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar 首先变字段存储空间节省存储空间其于查询说相较字段内搜索效率显要高些
19.任何都要使用 select * from t 用具体字段列表代替*要返用任何字段
20.尽量使用表变量代替临表表变量包含量数据请注意索引非限（主键索引）
21.避免频繁创建删除临表减少系统表资源消耗
22.临表并使用适使用使某些例程更效例需要重复引用型表或用表某数据集于性事件使用导表
23.新建临表性插入数据量使用 select into 代替 create table避免造量 log 提高速度；数据量缓系统表资源应先create tableinsert
24.使用临表存储程务必所临表显式删除先 truncate table drop table 避免系统表较间锁定
25.尽量避免使用游标游标效率较差游标操作数据超1万行应该考虑改写
26.使用基于游标或临表前应先寻找基于集解决案解决问题基于集通更效
27.
与临表游标并使 用型数据集使用 FAST_FORWARD
游标通要优于其逐行处理尤其必须引用几表才能获所需数据结集包括合计例程通要比使用游标执行速度快发
间允许基于游标基于集都尝试看哪种效更
28.所存储程触发器始处设置 SET NOCOUNT ON 结束设置 SET NOCOUNT OFF 需执行存储程触发器每语句向客户端发送DONE_IN_PROC 消息
29.尽量避免事务操作提高系统并发能力
30.尽量避免向客户端返数据量若数据量应该考虑相应需求否合理
问题
我们纳搭腔有一个 SQL，用于找到没有
主键
/ 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
执行一下脚本：
现在执行以下 SQL 看看效果：
…
执行了 16.80s，感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA
三板斧
，看看执行计划：
感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：
我们格式化一下 SQL：
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：
select from A where A.x not in (select x from B where …) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到洞衫满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，
而关联子查询就需要循环迭代：
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and …) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的之一条满足 rA 条件的记录。
显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先”缓存”子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要枝袭给予 MySQL 一定指导。
…
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
建索引啊，如果是全文搜索，做分词索引，速度就很快了
多线程处理时，并发量过大时该如何避免服务器崩溃
尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。
1、用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。优化数据库结构，多做索引，提高查询效率。
2、统计的功能尽量做缓存，或按每天一统计或定时统计相关报表，避免需要时进行统计的功能。
3、能使用静态页面的地方尽量使用，减少容器的解析（尽量将动态内容生成静态html来显示）。
4、解决以上问题后，使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。基本上以上述问题解决后，达到系统更优。
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