大屏数据显示优化 大屏数据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、页面计算量较大 针对第二点的优化方案如下 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。...而大屏像素很低，高清的图片也显示的像素点很大，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化。...echarts图表优化 有两个比较大的图表在切换，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。
当 MySQL 单表记录数过大时，数据库的 CRUD 性能会明显下降，一些常见的优化措施如下： 1. 限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。...水平分区 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据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大的数据量。...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数据量过大对性能造成影响。 ? 数据库水平拆分 水平拆分可以支持非常大的数据量。...水平拆分能够支持非常大的数据量存储，应用端改造也少，但 分片事务难以解决 ，跨节点 Join 性能较差，逻辑复杂。...《Java 工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对数据进行分片，因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。
室内全彩大屏数据显示优化 室内全彩大屏数据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、页面计算量较大 针对第二点的优化方案如下 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。...而大屏像素很低，高清的图片也显示的像素点很大，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化。...echarts图表优化 有两个比较大的图表在切换，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。
P2P平台拍拍贷发布的数据显示，2015年以来，其平台申请借款的人数、成交笔数和借款金额在移动端都呈现出较快的增速，占总业务规模的比重也不断提升。...特别是第三季度，通过移动端借款的人数接近一半，几乎与PC端持平。从规模来看，一季度移动端借款金额占比仅10%，到三季度，该项数据已扩大到26%，占平台总成交额的１／４。...据了解，友信APP极大地优化借款流程，不但简化了借款的申请资料，更缩短了从申请到资金获得的时间，更快捷地解决借款客户的紧急资金需求，真正实现了“简单金融”的企业理念。...拍拍贷的数据显示，三季度平均单笔借款的额度为4865元，75%的借款用于个人消费，单笔不足5000元的借款正好与个人消费的特征相符。...借助小额信用贷款，利用大数据的优势，移动端小额贷平台能够较好地衡量出借款人与贷款人之间的道经，它利用数以百万计的庞大数据，将小额信用贷款摆在信誉与安全面前。
网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。...1.对查询进行优化，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。...14.对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。...17.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。...后面有空会介绍一些SQL优化工具给大家。让我们一起学习，一起进步吧！
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数据库的一些优化方案，特此奉上，优化总结较多，建议分段去消化，一口吃不成pang(胖)纸 一、百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化...14.对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。...17.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。...实际案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句 如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应...：数据访问、数据写入、日志记录、大数据量排序、大表连接。
1.为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。...这样一来，MYSQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查找下一条符合记录的数据 下面有两条语句 $result = mysql_query("select * from user where...例如，当你需要在一篇大的文章中搜索一个词时，如where post_content like '%apple%' ，索引可能是没有意义的，你可能需要使用MYSQL全文索引，或是自己做一个索引。...这样，MYSQL内部会启动为你优化join的SQL语句的机制。 而且，这些被用来JOIN的字段，应该是相同的类型。...就算是你用了limit 1 也无济于事 **7.避免SELECT ** 从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。
使用 ES + 云开发实战优化网站搜索 大家好，我是鱼皮，今天搞一场技术实战，带大家优化网站搜索的灵活性。...ES + 云开发搜索优化实战 本文大纲： 鱼皮 - 网站搜索优化 背景 我开发的编程导航网站已经上线 6 个月了，但是从上线之初，网站一直存在一个很严重的问题，就是搜索功能并不好用。...所以我也收到了一些小伙伴的礼貌建议，比如这位秃头 Tom： 之前没有优化搜索，主要是两个原因：穷 + 怕麻烦。但随着网站用户量的增大，是时候填坑了！...其次，考虑到日后网站的数据量会比较大，而且可能要根据用户的搜索动态地去优化检索系统（比如自定义编程词典），因此考虑使用 Elasticsearch 技术 自行搭建搜索引擎，而不用现成的全文检索服务，这样今后自己想怎么定制系统都可以...ES 公共服务 我们的目标是优化网站资源的搜索功能，但接下来要做的不是直接编写具体的业务逻辑，而是先开发一个 公共的 ES 服务 。
欢迎访问原文: 【MySQL性能优化】数据库三大范式(二) 数据库设计无非遵循的就是减少冗余量，第二点就是遵循三范式 第一范式(1NF) 确保每一列的原子性 也就是如果每一列都满足是不可再分的最小数据单元...通俗来讲，就是每一个表有且仅有一个主关键字，其他数据与主关键字一一对应。注意，这里的主关键字肯定是主键，但是主键不一定是主关键字。...这样就可以保证订单的幂等性 第三范式(3NF) 指表中的所有数据元素不但要能惟一地被主关键字所标识,而且它们之间还必须相互独立,不存在其他的函数关系。...其实理解起来就是不要有冗余数据 比如: 学号 姓名 所在系 系名称 系地址 在这里学号决定各个属性，由于是单个关键字，没有部分依赖的问题，肯定是2NF。...但是却有大量的数据冗余，有关学生的所在系 系名称 系地址。
大表导致的问题 不同数据库引擎对于大表的概念是不一样的。InnoDB存储引擎没有明确的大表概念。实际使用中发现当一个数据表中的数据超过千万行的时候会造成影响。...但是对于日志存储引擎来说可能达到10亿条数据也不会出现问题，但是更改表结构会很耗时。大表往往会造成慢查询的产生，因为很难在一定时间内过滤出需要的数据。...修改表结构也会造成正常的数据操作，因为要锁表，所有会导致短时间内所有SQL操作都被阻塞，连接数会猛增导致Web服务器5xx错误。 大表解决方案 分库分表。跨分区的数据库查询的解决。...数据库结构优化的目的 数据库设计的步骤 数据库设计范式 •第一范式： 数据库表中所有字段都只具有单一属性。...优化not in和 查询 使用连接优化 维护统计数据 使用汇总表进行查询优化， 每次凌晨可以维护这个表。
1、堆积关键词 看到很多不懂的网站优化的网站喜欢关键词堆积，认为关键词越多越好，恨不得写上百八十个关键词，把相关的搜索流量都揽过来。...当然一些专业做优化的站可以根据网站规模制定更新频率。 以上内容只代表个人seo观点，如有异议可以下方留言。
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下...、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT *...根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大....垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...（需要水平拆分） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量
分拆 单个key存储大value 每次都是整存整取 这种操作一般都是每次整存整取，这种情况可以尝试将对象拆分成多个key-value，使用multiGet获取值，这样分拆意义在于分拆操作的压力，将操作压力平摊到多个...每次只存取部分数据 同样可以拆成几个key-value，也可以将这些存储在一个hash中，每个field代表具体属性，使用hget，hmget来获取部分value，使用hset，hmset来更新部分属性...hash，set，zset，list中存储过多数据 同样可以将这部分元素拆分，以hash为例，正常的流程是：hget(hashKey, field)；hset(hashKey, field, value...Bitmap和Bloom拆分 使用Bloom的场景往往是数据量极大的情况，这种情况下，bitmap和bloom使用空间比较大。
而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。...、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用 SELECT* OR改写成 IN：...根据命中率 (Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大....垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： 垂直拆分后是...） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度； 2、一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下问题不大； 注意： 1、Covering index：索引覆盖：即当索引本身包含查询所需全部数据时...，不再访问数据文件本身，也就是不再需要回表操作； 2、复合索引顺序：理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引 优化 1、字段 尽量使用...； VARCHAR的长度只分配真正需要的空间； 使用枚举或整型代替字符串类型； 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME； 单表不要有太多字段，建议在20以内； 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间...同时删除不必要的单利索引； 3、查询SQL 可通过开启慢查询日志来找到比较慢的SQL； 不做列运算，列运算将导致全表扫描； SQL语句尽可能简单： -- a、一条SQL只能在一个CPU运算； -- b、大语句拆小语句...，减少锁时间； -- c、一条大SQL可以堵死整个库； 不用 SELECT * ； OR 改写成 IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，IN的个数建议控制在200以内； 不用函数和触发器
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下...、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成IN...根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大....垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。
背景 阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务 方案概述...一、数据库设计及索引优化 MySQL数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员的表设计能力以及索引优化能力,在这里给几点优化建议 时间类型转化为时间戳格式,用int类型储存,建索引增加查询效率...对性能影响比较大的Compaction过程做了大量优化： 拆分数据存储粒度，利用数据更新热点较为集中的特征，尽可能的在合并过程中复用数据。...五、交互式分析Hologre 大表慢查询我们虽然用并行查询优化提升了效率,但是一些特定的需求实时报表、实时大屏我们还是无法实现，只能依赖大数据去处理。...六、后记 千万级大表优化是根据业务场景，以成本为代价优化的，不是一上来就数据库水平切分扩展，这样会给运维和业务带来巨大挑战，很多时候效果不一定好，我们的数据库设计、索引优化、分表策略是否做到位了，应该根据业务需求选择合适的技术去实现
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下...、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成...根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大....垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...（需要水平拆分） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，...、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用SELECT * OR改写成IN：OR...根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大....垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联 比如原始的用户表是： ?...（需要水平拆分） 事务处理复杂 水平拆分 概述 水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量
优化shema、sql语句+索引； 第二加缓存，memcached, redis； 主从复制，读写分离； 垂直拆分，根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统； 水平切分...，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key, 为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查
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