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MySQL数据库优化总结《高性能MySQL》指导其他指导

《高性能MySQL》指导 性能优化 1.表优化 2.索引优化 3.查询优化 4.服务器优化 5.系统与硬件优化 稳定优化 1.复制 2.可拓展 3.高可用,避免单点失效等 4.云 5 .备份恢复 1.表优化 选择合适的数据类型 减少列和关联 反范式冗余 缓存表、计数器表 2.索引优化 索引独立放在符号的一侧 前缀/翻转后缀索引 合适的多列索引顺序 聚簇索引(索引组织表 ) 覆盖需要返回字段索引 索引排序 压缩 移除冗余和重复索引 (唯一和主键都是索引) 索引减少锁定 3.查询优化 减少访问和返回 多个简单查询以便缓存和短锁 切分减少锁持续 最值加 确保汇总排序只涉及一个表才有可能用索引 MySQL5.5 使用关联查询代替子查询 先LIMIT再关联 返回多一条数据如果没有就不下一页 UNION ALL 以避免自动 DISTINCT 其他指导

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    WebAPP移动前端性能优化规范和设计指导

    关于Web前端优化,作为一名前端工程师肯定明白。 之前蚂蚁小编跟大家也介绍了一些关于移动端前端优化事项和知识点。比如 以下的八点移动端的优化规范指南。同时也是我们需要遵循的8项原则。 1、PC优化手段在Mobile中同样适用 2. Mobile中因手机配置原因,除加载外渲染速度也是优化重点 6. 基于第五点,要合理处理代码减少渲染损耗 7. 基于第二、第五点,所有影响首屏加载和渲染的代码应在处理逻辑中后置 8. 而对于移动webAPP的前端性能的优化对于移动APP的用户体验来说非常重要。 应该说WebAPP移动前端性能优化比PC端更为重要。 下面是蚂蚁社区的小编为大家收集的一些WebAPP移动前端性能优化规范和设计指导。希望对大家有所帮助,有帮助的话,可以收藏下! ?

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    NeurIPS2020| 用遗传探索指导深层分子优化

    1.4 遗传专家指导学习 在文章中,作者提出遗传专家指导学习(GEGL),这是一个训练分子生成DNN指导遗传探索的新框架。 由于专家策略通过设计改进了学徒策略,所以前一个策略始终如一地指导后一个策略产生高回报的分子。 ? 图1. 遗传专家指导学习框架说明 二、模型与方法 2.1 遗传专家指导学习(GEGL) 为了发现高回报的分子,GEGL的目标是训练一个产生分子的深度神经网络(DNN)。 使用学习率为0.001的亚当优化器对容量为256的迷你批处理神经网络进行优化。以1.0的标准进行梯度裁剪。学徒策略采用隐藏状态为1024维、退出概率为0.2的三层LSTM构造。 在对ZINC数据集预训练后,作者进行了无约束和相似性约束两类优化任务。 ? 表1.无约束条件下各算法优化表现 ?

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    NeurIPS2020| 用遗传探索指导深层分子优化

    1.4 遗传专家指导学习 在文章中,作者提出遗传专家指导学习(GEGL),这是一个训练分子生成DNN指导遗传探索的新框架。 由于专家策略通过设计改进了学徒策略,所以前一个策略始终如一地指导后一个策略产生高回报的分子。 ? 图1. 遗传专家指导学习框架说明 二、模型与方法 2.1 遗传专家指导学习(GEGL) 为了发现高回报的分子,GEGL的目标是训练一个产生分子的深度神经网络(DNN)。 使用学习率为0.001的亚当优化器对容量为256的迷你批处理神经网络进行优化。以1.0的标准进行梯度裁剪。学徒策略采用隐藏状态为1024维、退出概率为0.2的三层LSTM构造。 在对ZINC数据集预训练后,作者进行了无约束和相似性约束两类优化任务。 ? 表1.无约束条件下各算法优化表现 ?

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    逻辑回归优化技巧总结(

    本文从实际应用出发,以数据特征、优化算法、模型优化等方面,全面地归纳了逻辑回归(LR)优化技巧。 四、模型层面的优化 4.1 截距项 通过设置截距项(偏置项)b可以提高逻辑回归的拟合能力。 4.5 优化算法 最大似然下的逻辑回归没有解析解,我们常用梯度下降之类的算法迭代优化得到局部较优的参数解。 如果是Keras等神经网络库建模,梯度下降算法类有SGD、Momentum、Adam等优化算法可选。对于大多数任务而言,通常可以直接先试下Adam,然后可以继续在具体任务上验证不同优化算法效果。 4.6 模型评估 优化模型阈值(cutoff点) :当评估指标是分类Precision、Recall等指标时,可以通过优化模型阈值(默认0.5)提高分类效果。

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    可以让深度学习编译器来指导算子优化

    那么这个算子生成的Scheduler模板是否可以反过来指导我们写程序呢?嗯,然后我就开启了这个实验,但最近因为工作的事情delay得厉害,终于在这个周末抽出时间来更新这个实验结果并且记录了这篇文章。 由于笔者只对GEMM的优化熟悉,这里就以优化X86的GEMM为例子来探索。 能否让编译器来指导算子优化? 假如你和我一样,对如何凑出高效的GEMM并不敏感,并且你有需要将一个GEMM算子优化到性能比较好的需求时你可以怎么做呢? 所以我想的是是否可以基于Ansor的搜索结果来指导我来编写高效的GEMM程序。因为Ansor不需要像AutoTVM那样人工指定Scheduler就可以生成高性能的Scheduler。 结论 从上面的实验来看,基于Ansor优化GEMM算子仍然比不上手工精细设计的Kernel,所以想让Ansor来指导我们做高要求的算子优化是困难的。

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    MySQL 高性能优化实战解!

    图 - MySQL查询过程 1.2 优化的哲学 ---- 优化有风险,涉足需谨慎 1.2.1 优化可能带来的问题 优化不总是对一个单纯的环境进行,还很可能是一个复杂的已投产的系统。 切记优化,应该是各部门协同,共同参与的工作,任何单一部门都不能对数据库进行优化! 所以优化工作,是由业务需要驱使的!!! 1.3 优化思路 ---- 1.3.1 优化什么 在数据库优化上有两个主要方面:即安全与性能。 优化选择 优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引 优化效果:硬件<系统配置<数据库表结构<SQL及索引 1.4 优化工具有啥? 磁盘性能差 SQL问题 ------>去数据库层,进一步排查sql问题 IO出问题了(磁盘到临界了、raid设计不好、raid降级、锁、在单位时间内tps过高) tps过高: 大量的小数据IO、大量的表扫描

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    2022-12-03 GitLab 的远程指南指导 GitLabs Guide to All-Remote

    成为一名优秀的远程管理者 在出色的远程管理人员中发现的许多特征在同一地点团队的管理人员中也发现了,尽管在管理团队时服务、领导和指导方面存在细微差别,而这些是您每天都看不到的。 会议 了解如何决定何时需要召开会议以及如何在远程环境中优化会议。 通过文本进行有效和负责任的沟通 接受文本交流并学习有效地使用它需要思维上的转变。 详细了解如何在旅途中随身携带办公室以优化舒适度和效率。 远程工作会议、峰会和活动 特别是对于那些正在远程或远程优先公司寻求新角色的人来说,活动可能是结识在该领域有经验和人脉的其他人的好地方。 远程认证 GitLab 是远程领域的先驱。作为世界上最大的远程公司之一,我们开发了一个定制认证计划来测试和应用在手册的远程部分获得的知识。 财务团队远程指导 设计团队的远程指导 人员操作远程指导 法律团队远程指导 远程 Pick Your Brain 访谈 如果人们需要有关构建或管理远程组织的建议,我们很乐意联系。

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    志 Linux 系统启动优化 启动优化速度方式 优化启动流程 优化uboot 优化kernel等

    . 3 Tina启动速度优化 3.1 开启Tina启动速度优化. 3.2 实验结果 4 参考资料 1 概述 编写目的: 介绍TinaLinux下启动速度优化使用方法。 2.2.4 bootchart bootchart是一个用于linux启动过程性能分析的开源软件工具,在系统启动过程自动收集CPU 占用率、进程等信息,并以图形方式显示分析结果,可用作指导优化系统启动过程 2.3 优化方法 注:本节提供一些优化方法以供参考,并非所有都在Tina上集成,主要原因有: 优化没有止境。需要根据目标来选择优化方法,综合考虑优化效果与优化难度。 优化需要具有针对性。 2.3.5 主应用程序启动优化. 主应用程序主要是由客户开发,因此主导优化的还是客户,这里提一些优化措施: 提升运行顺序。将应用程序放在init很前面执行。 动态/静态链接。 编译选项。 注:通过该宏预计可达到70%左右的优化效果,如还需优化,可参考第二章的内容。 3.1 开启Tina启动速度优化.

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