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关键词

”并不能

文摘翻译:岳辰 校对:Yawei Xia(转载请保留)“”是否能辅助我们做出更好的贷选择? 现在,消费群体经过研究这些初创公司所提供的贷得出的结论是,不会带来很的不同。 这里面,Think Finance既是贷人又是使用的公司; LendUp只是贷人; ZestFinance为其他提供贷的公司做分析。 “市场的性质使得它很难提供两位的年利率,”即小于100 %的年利率,ZestFinance的Merrill先生说。 他还说,他雇用了一百多名专家和谷歌培养的挖掘技术专家来试图锁定那些好的者。“我们希望能最终找到一种方法来提供两位的年利率,”他说:“我们的算法一直改进,这需要一些时间。”

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MySQL 性能--库结构之

通常,执行查询期间处理表时,小表占用更少的内存。 表列 l 尽可能使用最效率(最小)的类型。比如,使用更小的整型以便于获取更小的表。 同时,COMPACT行格式也会影响utf8或utf8mb4在CHAR类型列中的存储。 l 不同表中用相同的类型声明携带相同信息的列,加快基于对应列的join速度。 标准 l 正常,尽量保持不重复。赋予列名唯一ID,有必要的话,在其它更小表中使用这些id,而不是重复冗长的值,比如名称和地址,join子句中通过引用这些id来join表。 l 如果速度比磁盘空间,保存多份副本的维护成本更重要,例如,在一个商业智能场景中,分析来自表的所有,可以适当放宽标准规则,冗余信息或创建汇总表以获取更快的速度。

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    当 MySQL 单表记录时,库的 CRUD 性能会明显下降,一些常见的措施如下:1. 限定的范围务必禁止不带任何限制范围条件的查询语句。 库垂直分区 垂直拆分的点: 可以使得列变小,在查询时减少读取的 Block ,减少 IO 次。 水平分区保持表结构不变,通过某种策略存储分片。这样每一片分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常量。 举个例子:可以将用户信息表拆分成多个用户信息表,这样就可以避免单一表量过对性能造成影响。?库水平拆分水平拆分可以支持非常量。 《Java 工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对进行分片,因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般的表在得当的情况下支撑千万以下的量是没有太问题的。

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    显示

    显示的页面里面包含了一些3D地图和世界航班趋势图,反应上来有个问题,就是动画比较卡顿。 原因无外乎两个:1、电脑配置比较低2、页面计算量较针对第二点的方案如下jquery动画去除图形渐变使用了jquery动画,其中还会夹杂一些Dom操作。 而屏像素很低,高清的图片也显示的像素点很,看起来非常模糊,所以并没有必要使用高清的。把图片质量降低一些,切换卡顿就不见了,显示却并没有特别的变。 echarts图表有两个比较的图表在切换,当一个图片显示的时候,可以先把另一个销毁,这样就少了一个图表动画在运行。做了以上工作,刷新一下感觉好了点,卡顿好多了。 刷新法好!!!

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    mysql

    一,SQL语句性能 1, 对查询进行,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 尽量不要对库中某个含有量重复的值的字段建立索引。40,mysql查询总结:使用慢查询日志去发现慢查询,使用执行计划去判断查询是否正常运行,总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下。 在备份之前检查和表。为了更快的进行导入,在导入时临时禁用外键约束。 为了更快的进行导入,在导入时临时禁用唯一性检测。在每一次备份后计算库,表以及索引的尺寸,以便更够监控尺寸的增长。 这是提高库性能的有效Mysql方法之一。当同一个查询被执行多次时,从缓存中提取和直接从库中返回快很多。 50,表的类型,选择合适的类型: 原则:更小通常更好,简单就好,所有字段都得有默认值,尽量避免null。 例如:库表设计时候更小的占磁盘空间尽可能使用更小的整类型.

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    移动端比例上升 和风控是关键

    特别是第三季度,通过移动端的人接近一半,几乎与PC端持平。从规模来看,一季度移动端金额占比仅10%,到三季度,该项已扩到26%,占平台总成交额的1/4。 了解,友信APP极流程,不但简的申请资料,更缩短了从申请到资金获得的时间,更快捷地解决客户的紧急资金需求,真正实现了“简单金融”的企业理念。 和风控是关键第三方征信机构的日益繁荣使得小额贷市场的应用场景发生了重变革,相比于过去直接到银行申请贷,微粒贷、随意等提供的移动端贷服务更为便捷,利率也更为实惠,受到广泛欢迎。 助小额信用贷,利用势,移动端小额贷平台能够较好地衡量出人与贷人之间的道经,它利用以百万计的庞,将小额信用贷摆在信誉与安全面前。 事实上,单从自动授信来说,PC端的难度远小于移动端,因为PC端能够更好地获取用户并加以分析,而移动端则对一些无法加以挖掘并利用,所以在初期探索中,多以个人小额消费为主。

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    组件:Hive之配置参

    Hive是领域常用的组件之一,主要用于离线仓的运算,关于Hive的性能调在日常工作和面试中是经常涉及的一个点,因此掌握一些Hive调是必不可少的一项技能。 影响Hive效率的主要因素有倾斜、冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参和HiveSQL的执行等。本文主要从建表配置参方面对Hive进行讲解。1. 我们从该表的描述信息介绍建表时的一些可点。 2.1 表的文件numFiles表示表中含有的文件,当文件过多时可能意味着该表的小文件过多,这时候我们可以针对小文件的问题进行一些,HDFS本身提供了解决方案:(1)Hadoop ArchiveHAR 2.4 分桶分区Num Buckets表示桶的量,我们可以通过分桶和分区操作对Hive表进行:对于一张较的表,可以将它设计成分区表,如果不设置成分区表,是全盘扫描的,设置成分区表后,查询时只在指定的分区中进行扫描

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    库】(SQL

    库】(SQL)sql语句 1.查询的模糊匹配尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE %parm1%—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用。 10.临时表慎重使用临时表可以极的提高系统性能。 11.对查询进行,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 b) 用下面的语句替换: select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 23.并不是所有索引对查询都有效,SQL是根表中来进行查询的 29.在新建临时表时,如果一次性插入量很,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成量 log , 以提高速度;如果量不,为了缓和系统表的资源,应先create 32.尽量避免事务操作,提高系统并发能力。 33.尽量避免向客户端返回量,若量过,应该考虑相应需求是否合理。

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    集的MySQL

    惯有认知下,归一可通过清除冗余来减少。然而,归一也有其负面作用:它会极地增加索引查找量。考虑到其需要随机访问读取标准硬盘,故而有时也会选用反归一。 压缩InnoDB表InnoDB的另一势就是它支持表压缩(有助于提高其原始性能和扩展性),它还具有双重效用:减少磁盘和内存间的传送;增加磁盘和内存中的压缩存储。 此外,因为索引本身就是压缩状态,所以对于包含二级索引的表来说,这些势又将进一步扩。 不止如此,通过SSD(闪存盘)存储设备,压缩的益处会达到最,原因是其容量小于传统HDD(旋转硬盘驱动)设备。按主键顺序批量导入进行批量插入时,按照主键顺序插入行,速度会更快。 总结论及,所有方法归根结底都是泛型建议。因此,进一步评估之前,并不能保证这些方法就适用于某些特定的操作或模式。此外,还有许多本文未曾涉及的方法,可以用来MySQL服务器。

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    mysql分页

    一般我们的时候,然后就需要进行分页,一般分页语句就是limit offset,rows。这种分页量小的时候是没啥影响的,一旦量越来越 随着offset的变,性能就会越来越差。 下面我们就来实验下:准备建一个测试表引擎为MyISAM(插入没有事务提交,插入速度快)的表。 ,查看表中总记录 SELECT COUNT(id) FROM user;ENDCALL sp_test_batch(10000000,10000); 插入1000w3.测试性能 下面我们分别针对于 从上图可以得出随着offset的值越耗时就越来越多。这还只是1000w,如果我们上亿呢,可想而知这时候查询的效率有多差。下面我们来进行。4 .进行 子查询的分页方式:?? 终极:这个时间性能是最好的。这种必须要依赖前一次的查询的最ID,如果是那种分页直接可以指定多少页的是不行的,必须是只能后一页,后一页这么点击。

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    库SQL总结之 百万级方案

    网上关于SQL的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请家纠正补充。 1.对查询进行,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 7.如果在 where 子句中使用参,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。 对小型集使用 FAST_FORWARD 游标通常要于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。 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回量,若量过,应该考虑相应需求是否合理。

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    - SQL

    是时候关注我们一波了前面一篇文章从实例的角度进行,通过配置一些参库性能达到最。但是一些“不好”的SQL也会导致库查询变慢,影响业务流程。 本文从SQL角度进行,提升SQL运行效率。 SQL语句表象冗长执行时间过长从全表扫描获取执行计划中的rows、cost很冗长的SQL都好理解,一段SQL太长阅读性肯定会差,而且出现问题的频率肯定会更高。 每个被独立执行的操作标识,标识对象被操作的顺序,id值越,先被执行,如果相同,执行顺序从上到下接下来我们用一段实际案例来说明SQL的过程及技巧。 总结查看执行计划 explain如果有告警信息,查看告警信息 show warnings;查看SQL涉及的表结构和索引信息根执行计划,思考可能的点按照可能的点执行表结构变更、增加索引、SQL改写等操作查看后的执行时间和执行计划如果效果不明显

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    助云成本避免IT预算拮

    迁移到云计算的企业均期望,这一举措能够帮助他们幅节省资金。但是,尽管云计算肯定可以帮助企业降低成本,但这些成本并不是自动的。 为了最限度地提高云的成本效益,企业必须有效地管理他们的环境,这其中就包括调整应用程序和云。云成本规划的第一步是了解云服务供应商的收费情况。 影响云服务的价格有四要素:基本服务成本、库成本、活动成本和功能成本。适当的成本规划可以帮助减少这些相关的成本。基本的云服务收费是基于用户、中央处理器CPU的时间等等。 当云应用程序访问存储在云中的时,云服务供应商进行评估库收费。这种收费一般都是按每次访问计费的,但有时是基于总的量访问。这种特殊的成本要素是最难以通过改变或调整云服务本身来的。 通过云应用程序开发规划成本的四个步骤如果您企业需要实施应用程序开发计划以你的云,如下是一个您企业值得鉴的一个简单的方法。

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    读写分离,在X2的版本中,我们引入了多SQL服务器的支持,在主从服务器中,你可以配置写服务器跟读服务器,这样对于负载高的站点中可以使用这个 功能达到读写分离,降低由于写过程序中造成的MySQL表锁定后的 例如:** * 库主服务器设置, 支持多组服务器设置, 当设置多组服务器时, 则会根分布式策略使用某个服务器 * @example * $_config = localhost; 服务器地址 * config = root; 用户 * $_config = root; 密码 * $_config = gbk; 字符集 * $_config = 0; 是否持续连接 * $_config = x1; 库 config = root; $_config = root; $_config = gbk; $_config = 0; $_config = ultrax; $_config = pre_; ** * 库从服务器设置

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    mysql 量的分页

    使用limit进行分页,翻到10000多页后效率低原因limit offset 会逐行查找,是先查询再跳过思路(1)从业务逻辑不允许翻过100页,例如百度一般可以翻到70页左右(2)技术上select * from table limit 5000000,10 时就很慢了,概需要4秒多方法(1)select * from table where id>5000000 limit 10;这样就非常快 ,0.02s左右,因为使用了id索引但这样用有前提,id是连续的,中间的不能删,否则id为5000000的并不是第5000000个记录方法(2)如果必须用limit offset查询,就用延迟关联

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    库SQL总结1之- 百万级方案

    小编最近几天一直未出新技术点,是因为小编在忙着总结整理库的一些方案,特此奉上,总结较多,建议分段去消,一口吃不成pang(胖)纸 一、百万级方案1.对查询进行,要尽量避免全表扫描 7.如果在 where 子句中使用参,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。 23.在新建临时表时,如果一次性插入量很,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成量 log ,以提高速度;如果量不,为了缓和系统表的资源,应先create 对小型集使用 FAST_FORWARD 游标通常要于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。 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回量,若量过,应该考虑相应需求是否合理。

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    】Spark经验&案例--倾斜

    十秒看完 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑(原始达百亿量级)2.后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min)3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES索引 背景 业务不断增, Spark运行时间越来越长, 从最初的半小时到6个多小时 某日Spark程序运行6.5个小时后, 报“Too large frame...”的异常 org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException 链接 根本原因: 源的某一列(或某几列)分布不均匀,当某个shuffle操作是根此列进行shuffle时,就会造成整个集发生倾斜,即某些partition包含了,超出了2G的限制。 异常,就是发生在业务处理的最后一步left join操作 2.2. 粗暴的临时解决方法 增partition, 让partition中的量 随机 shuffle 并行度 Example: ......visitor_leads_fans_df.repartition

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    Mysql 量高并发的

    Mysql 量高并发的一、库结构的设计 如果不能设计一个合理的库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。 二、查询的 保 证在实现功能的基础上,尽量减少对库的访问次;通过搜索参,尽量减少对表的访问行,最小结果集,从而减轻网络负担;能够分开的操作尽量分开处 理,提高每次的响应速度;在窗口使用 虽然查询器可以根where子句自动的进行查询,但有时查询器就会不按照您的本意进行快速查询。 在查询分析阶段,查询器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的量是否有用。 如果一个阶段可以被用作一个扫描参(SARG),那么就称之为可的,并且可以利用索引快速获得所需类型的不兼容可能使器无法执行一些本来可以进行的操作。

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    在P2P贷上的四要素

    现在P2P贷领域的许多人,包括我自己,都喜欢使用贷平台提供的来分析趋势和帮助自己更好地了解人,以及分析他们的行为,从而来控制我们在 P2P贷市场上的风险。 如果你愿意自学一些信贷和金融技术来帮助你在P2P贷领域做出更好的投资决策,你就会知道事实并非如此,而且可谓是错特错 并不能解决所有问题,你需要了解在关于在P2P贷上的四要素。 这并不意味着他们将来就会按时清偿贷,但的确,特别是在无重发生时,如失业或者重疾病等, 清偿的可能性会比较高。 要素3:将那些相互影响的因素独立开来 的有效性十分重要,你可以研究在周二发放,且限定于FICO分为750的CA人的债务重组贷。 当我们在进行 分析时,如果能够记得所有这些因素:只是对过去的记录而不具备预测性,而我们的贷池小且新,将相互依存的变量孤立开来,相互关系不意味 着因果关系,我们就会在P2P贷领域领先于其他投资者一步

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    - 实例

    从网上去搜基本都是从SQL层次进行的,很少有提及到库本身的实例。 占用率变少前:库高峰期CPU使用率70%目标:库高峰期CPU使用率50%库服务器IO使用率变低前:库IO WAIT为30%目标:库IO WAIT低于10%误区在进行的时候可能会有以下几个误区 :之前一定要深入了解库内部原理 是有“套路”的,照着这些“套路”你也可以很好的完成不断调整库参就可以最终实现 有时候设计不合理怎么调整参都不行不断调整操作系统参就可以最终实现 库实例库实例遵循三句口诀:日志不能小、缓存足够、连接要够用。库事务提交后需要将事务对页的修改刷( fsync)到磁盘上,才能保证的持久性。 本文从库本身参进行调家根上面几张表中的参进行调整基本能达到库最佳性能的80%。

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