图 | 榖依米 SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人，那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。...而反过来，将订单表作为 Outer Input, 则需要把整张订单表做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测，优化器选择执行计划时，一定程度上自动判断了两表大小，选择小表在前，大表在后的原则。小表驱动大表查询，是优化时着重考虑的策略。
SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人，那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。...而反过来，将订单表作为 Outer Input, 则需要把整张订单表做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测，优化器选择执行计划时，一定程度上自动判断了两表大小，选择小表在前，大表在后的原则。小表驱动大表查询，是优化时着重考虑的策略。
，我当然知道这会导致全表扫描，不过速度确实太慢了，直观感受，全表扫描不至于这么慢！...要想搞清楚缘由，你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程：当使用 limit 时，因为只是返回几条数据，所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算；当不使用 limit 时，因为要返回所有满足条件的数据...，所以优化器觉得不如直接全表扫描。...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例中全表扫描反而快，实际上这是因为当使用索引的时候，除非使用了 covering index，否则一旦索引定位到数据地址后，这里会有一个「回表」的操作，形象一点来说...，就是返回原始表中对应行的数据，以便引擎进行再次过滤（比如本例中的 like 运算），一旦回表操作过于频繁，那么性能无疑将急剧下降，全表扫描没有这个问题，因为它就没用索引，所以不存在所谓「回表」操作。
不同数据库，数据库服务器的性能，甚至同一个数据库的不同配置都会影响到同一段代码的性能。具体情况请在自己的生产环境进行测试。...[:2] 这样获取2个记录会导致性能问题，原因如下： “ 对于有着相当多数量记录的表来说，这种方法异常糟糕。这会导致一个 ORDER BY RAND() 的SQL查询。...FROM TABLE 通常情况下Django会不显示其他的结果，这样你不会真正的获取到所有的记录。...在10000行的MYSQL表中 方法1的效率是最高的。...此后将不再测试第三种方法 最后，数据量增加到5,195,536个 随着表中数据行数的增加，两个方法的所用的时间都到了一个完全不能接受的程度。两种方法所用的时间也几乎相同。
前言 ---- 简单描述 MySQL 中，索引，主键，唯一索引，联合索引 的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面） 这是一道非常经典的 MySQL 索引面试题，意在看面试者是否了解索引的几种类型以及索引的优点和存在的弊端...几种索引类型的区别 ---- 索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构，索引文件中记录着对数据表数据的引用指针 主键是一种特殊的唯一索引，在一张表中只能有一个主键索引，主键索引用于唯一标识一条记录 唯一索引用于确保某一列只包含各不相同的值...，也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性 联合索引是指通过多个列建立的索引，比如有: 联合主键索引，联合唯一索引 站长源码网 3....索引读写方面对数据库性能的影响 ---- 读: 索引可以极大的提高数据查询速度，建立索引后会生成索引文件，所以索引本质上是以空间换时间 写: 索引会降低插入，删除，更新的速度，是因为当数据发生改变后，会重新建立索引
我们可以参照InnoDB使用的B+tree索引，如果每次插入记录都在索引的最后面，索引的定位效率很高，并且对索引调整较小；如果插入的记录在索引中间，需要B+tree进行分裂合并等处理，会消耗比较多计算资源...结论： 合并数据+事务的方法在较小数据量时，性能提高是很明显的，数据量较大时（1千万以上），性能会急剧下降，这是由于此时数据量超过了innodb_buffer的容量，每次定位索引涉及较多的磁盘读写操作，...说一下你对高并发线程的理解？ 说一下mysql调优？ 项目中第三方支付接口是什么？ 讲一下项目中用到的搜索引擎？...redis的增量更新； 懒汉式在多线程中如何保证唯一又不影响效率的； springboot的启动类，为什么添加上后就可以启动了； MQ生产者生产消息如何保证消息被消费了； 冒泡排序后开始索引值与输出结果对应...； 词典，set存储，如何获取词典中的词汇； 你以后的职业规划是什么。
但是，请务必注意，更改列的存储策略可能会影响查询的性能和表的大小。因此，建议使用不同存储策略测试您的特定用例，以确定哪个提供最佳性能。...1)PLAIN策略 该策略禁用压缩和行外存储，还禁用对varlena类型使用单字节头。这是唯一可用于非TOAST数据类型（例如整数和布尔值）的策略。...当没有其他方法使行足够小以适合页面时才会行外存储。比如，有一个表，其中包含大量不经常访问的数据列，希望对其进行压缩以节省空间；该策略将压缩它，但会避免将其存储在行外。...2)查询性能 涉及存储在TOAST表中的大型数据对象的查询可能比具有较小数据对象的查询慢。因为数据库需要先从TOAST表中获取数据才能用于查询。...设计表时，请考虑存储在列中数据的大小和类型，并选择能够满足应用程序性能和空间要求的合适存储策略。也可以随时更高列的存储策略，尽管可能会影响查询的性能和表的大小。
这样，Redis能够平滑地将数据从旧的哈希表迁移到新的哈希表，避免大规模的数据迁移对性能造成影响。 查询流程： 客户端发送查询命令，指定要查询的键。...通过渐进式的rehash过程，Redis可以平滑地将键值对从旧哈希表迁移到新哈希表，避免了一次性的大规模迁移带来的性能问题。...需要注意的是，rehash过程是一个相对耗时的操作，特别是在哈希表中存储了大量键值对的情况下。因此，在进行rehash时，应该避免对Redis进行大量的写入操作，以免影响性能。...生产者可以使用LPUSH命令将消息添加到列表的头部，订阅者可以使用BLPOP命令阻塞地从列表中获取消息。 历史记录：列表类型可以用于存储历史记录。...大数据量可能会影响性能和内存使用。 3. 单个哈希表的字段数量： 虽然Redis能够高效地处理多个字段，但是如果单个哈希表中的字段数量非常多，可能会影响性能。
数据库索引是什么 数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。...优势：创建索引可以大大提高系统的性能。 第一：通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二：可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。...从本质上来说，联合索引也是一个B+树，和单值索引不同的是，联合索引的键值对不是1，而是大于1个。...其它存储引擎不支持在线热备份，要获取一致性视图需要停止对所有表的写入，而在读写混合场景中，停止写入可能也意味着停止读取。 MyISAM 设计简单，数据以紧密格式存储。...对于只读数据，或者表比较小、可以容忍修复操作，则依然可以使用它。 提供了大量的特性，包括压缩表、空间数据索引等。 不支持事务。
在评估模型如何在训练期间获得最佳性能时，OpenAI和DeepMind都试图绘制帕累托边界（Pareto frontier），但他们没有明确说明是使用该理论绘制的。...乍一看，这些曲线遵循理论：较小的模型最初损失较低，但最终速度变慢，并被较大模型的曲线超越。 在图表中，较小的模型性能低于较大的模型时，都标记成灰点。灰色线，即帕累托边界，是计算比例定律的方式。...原来，LLaMA 2是在双倍的上下文大小和更长的余弦时间上进行训练的，不幸的是，这对所有大小的模型都产生了负面影响。 不过，较小模型受到的影响比较大模型更严重。...我们从LLaMA 2中注意到的另一件事是，LLaMA 1曲线末端的学习速度减慢确实是余弦时间表的一个假象。 在LLaMA 2的训练中，读取1万亿token的相应时间点上完全没有出现这种放缓现象。...在附录A图A1 中，他们展示了针对各种余弦时间表参数的消融研究（拉伸学习率曲线的各种方法）。 他们指出，当曲线不被拉长时，损失最低。图表证明了这一点，但作者也注意到了一些不对劲的地方。
六.描述 HBase 中 scan 和 get 的功能以及实现的异同 HBase 的查询实现只提供两种方式： 1）按指定 RowKey 获取唯一一条记录，get 方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Get...2）按指定的条件获取一批记录，scan 方法(org.apache.Hadoop.hbase.client.Scan）实现条件查询功能使用的就是 scan 方式。...读： ① HRegionServer 保存着 meta 表以及表数据，要访问表数据，首先 Client 先去访问zookeeper，从 zookeeper 里面获取 meta 表所在的位置信息，即找到这个...② 接着 Client 通过刚才获取到的 HRegionServer 的 IP 来访问 Meta 表所在的HRegionServer，从而读取到 Meta，进而获取到 Meta 表中存放的元数据。...Region 过大会发生多次compaction，将数据读一遍并重写一遍到 hdfs 上，占用io，region过小会造成多次 split，region 会下线，影响访问服务，最佳的解决方法是调整 hbase.hregion.max.filesize
hmaster作为主节点，hregionserver作为从节点。 ——————— 1. HBase 的特点是什么？...HBase 的查询实现只提供两种方式： 1）按指定 RowKey 获取唯一一条记录，get 方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Get）Get 的方法处理分两种 : 设置了...2）按指定的条件获取一批记录，scan 方法(org.apache.Hadoop.hbase.client.Scan）实现条件查询功能使用的就是 scan 方式。...（☆☆☆☆☆） 读： ① HRegionServer 保存着 meta 表以及表数据，要访问表数据，首先 Client 先去访问zookeeper，从 zookeeper 里面获取 meta 表所在的位置信息...Region 过大会发生多次compaction，将数据读一遍并重写一遍到 hdfs 上，占用io，region过小会造成多次 split，region 会下线，影响访问服务，最佳的解决方法是调整 hbase.hregion.max.filesize
唯一索引是否会对系统性能造成影响？ 事实上，确实是有影响，并且还不小！...但是，从性能上来说，对于这个情景，其实方案二会消耗更多的资源！ 首先，不管建立在身份号上的是唯一索引还是普通索引，他们都属于辅助索引，对吧。...所以，显然，这点性能差距不足以让 “唯一索引会影响性能” 这个结论站住脚。 接下来才是重点！...Buffer 中，然后语句就可以结束了 很显然了，随机 IO 磁盘是数据库里面成本最高的操作之一，在这种场景下的唯一索引确实给性能带来了很大的影响。...所以，在平常使用中，对于写多读少的业务，因为页面在写完以后马上被访问到的概率比较小，那么 Merge 操作就不会被频繁的执行，所以这个时候 使用非唯一索引的性能就优于唯一索引。
20日凌晨1:15分之后，系统CPU突然又降到20%左右，交易速度也有大幅提高（只有几毫秒）； 21日凌晨2点左右又变慢，直到22日下午对相关表做truncate后，应用也做了代码调整（处理完的交易记录马上删除...，表始终保持较小的状态），系统才恢复稳定运行。...到底研发人员有没有做truncate表操作？事情的根本原因是什么？客户需要对这个问题重新分析，给出明确的结论。...我们来看看是否有更好执行计划的可能： 表字段统计信息： 因为两个谓词条件使用的字段唯一值较小，所以第一次的分析认为走全表扫描就是最好的执行计划（如果字段上的数据分布均匀，唯一值这么小的字段确实不适合使用索引...但是如果在11g关闭自适应游标特性，还是一样会发生同样的问题。 建议： 对于存在数据倾斜（分布不均）、唯一值少的字段，一般不建议使用绑定变量，使用常量是最佳选择。
需要强调的一点是，InnoDB 中行级锁是基于索引实现的，临键锁只与非唯一索引列有关，在唯一索引列（包括主键列）上不存在临键锁。 对于行的查询，都是采用该方法，主要目的是解决幻读的问题。...影响mysql的性能因素 业务需求对MySQL的影响(合适合度) 存储定位对MySQL的影响 系统各种配置及规则数据 活跃用户的基本信息数据 活跃用户的个性化定制信息数据 准实时的统计信息数据 其他一些访问频繁但变更较少的数据...二进制多媒体数据 流水队列数据 超大文本数据 不适合放进MySQL的数据 需要放进缓存的数据 Schema设计对系统的性能影响 尽量减少对数据库访问的请求 尽量减少无用数据的查询请求 硬件环境对系统性能的影响...子句的子查询中，外层select将被标记为DERIVED UNION RESULT：从UNION表获取结果的select table（显示这一行的数据是关于哪张表的） type（显示查询使用了那种类型，...eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配，常见于主键或唯一索引扫描 ref：非唯一性索引扫描，范围匹配某个单独值得所有行。
这是因为在这种情况下往往有太多的行是相关的。关系对性能的影响与主键（或关系的“一”端）的唯一值的数量高度相关。因此，不要让这个数字变得太大；根据我们的经验，最好不要超过100,000行。...使用前面讨论的筛选表集群是使用常规关系处理事实表中不同粒度的最好方法。 2.5内存和性能注意事项 Power BI 模型的设计会极大地影响模型大小，模型大小又与模型的性能高度相关。...在本节中，我们将分享一些优化模型性能的最佳实践，作为本章所讨论主题的概括。根据经验，就模型大小而言，较小的模型运行起来更快。...我们遇到过这样的情况：仅仅是从最大的事实表中删除了一个唯一值的列，模型的大小竟然缩小了 90% 以上！ 与数据类型一样，非重复值的数量也会对关系产生影响。关系的主键值的数量应保持相对小一些。...从数据的粒度、唯一值和值分布的角度仔细甄别，并在此基础上对结构和数据类型做出良好的设计选择，考虑到以上这些，模型的性能一般会比较好。
如果只需快速删除整个表中的所有数据且不需要事务支持，可以考虑使用 TRUNCATE。选择使用哪种方法取决于具体的业务需求和性能要求。7. Drop 跟 truncate 的区别是什么?...TRUNCATE 操作同样会在事务日志中留下一些记录，但相对于 DELETE 操作而言，其日志记录量较小。4、性能影响DROP 是一个相对较重的操作，因为它需要删除整个表，包括表结构、索引、约束等。...在 SQL 中，你可以使用 ORDER BY 子句结合 RAND() 或 NEWID() 函数来随机获取表中的行。具体方法取决于你所使用的数据库系统。...如果性能是一个问题，可能需要考虑其他方法，例如使用表中的某个索引字段或应用一些采样技术。12. Sql server 的 TCP/ip 端口是什么?...-- 记录了用户对存储过程和函数的执行权限。6、mysql.roles-- 存储角色信息。-- 从 MySQL 8.0 版本开始引入，用于支持角色基础的权限管理。
db权限表：记录各个帐号在各个数据库上的操作权限。 table_priv权限表：记录数据表级的操作权限。 columns_priv权限表：记录数据列级的操作权限。...host权限表：配合db权限表对给定主机上数据库级操作权限作更细致的控制。 这个权限表不受GRANT和REVOKE语句的影响。 3、事务的四大特性(ACID)介绍一下?...它对数据库中数据的改变是持久的， 即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。 4、索引设计的原则是什么？...常见的解决死锁的方法 如果不同程序会并发存取多个表，尽量约定以相同的顺序访问表，可以大大降低死锁机会。...GTID是从MySQL 5.6版本开始在主从复制方面推出的重量级特性。 GTID实际上是由UUID+TID组成的。其中UUID是一个MySQL实例的唯一标识。
顺序访问 顺序访问又叫全表扫描，也就是你要查数据时，它是从表的第一行一直按照你的条件进行匹配，直到最后一行，如果数据量比较少的情况下，这是没有问题，但是如果数据量很多，这种查询方式就有点够呛了，前端请求一个数据...，并且你检索的数据列存在索引表中，只有这样你才可以使用索引查询。...哪些情况下需要创建索引 选择唯一性索引：唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过索引来确定某条记录 为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引 经常作为查询条件的字段建立索引 尽量使用数据量少的索引，...数据量小的表不要建索引，也许全表扫性能会更高 不建议对无序的字段建立索引，如UUID（以前好像经常用，现在不怎么用了） 不要对一个字段建立多个联合索引 索引优缺点 优点 可以通过唯一索引保证数据唯一性...（但是和显著提升的性能来说，这也不算啥） 当对表数据进行更新和删除时，需要同时维护索引记录，降低了数据的维护速度，有可能会出现数据更新了，但是索引没更新上(这种情况概率比较小) 总结 所以在创建索引时，
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