在SQL中发现了很大的性能差异(1小时到1分钟),可能有以下原因:
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面试官首先让我进行自我介绍,我简洁明了地介绍了自己的教育背景、工作经验以及项目成果。 接着,面试官问我:“你能描述一下你使用SQL和Python进行数据分析的经历吗?”...我回答道:“在我之前的工作中,我使用SQL查询数据库,大概有7个表,获取了大量的销售数据。然后,我使用Python对数据进行了清洗、转换和分析。...接着,面试官问道:“你能描述一下你在SQL中使用窗口函数和聚合函数的经历吗?” 我回答道:“在我之前的工作中,我使用窗口函数和聚合函数对大量销售数据进行了分析和处理。...这个发现帮助公司更好地了解销售人员的业绩,并制定了相应的激励政策。” 面试官问道:“你能解释一下窗口函数和聚合函数的区别吗?”...例如,SUM()函数用于计算整个数据集中某个字段的值的总和。” 最后,面试官问我:“你能描述一下你在处理数据时遇到的一些挑战,以及你是如何解决这些挑战的吗?”
同时期进入到同一间公司,参与同一个项目的同学,时间长了之后,有同学的架构能力很强,有的却还像一个新手,造成这种差别的原因除了个体素质的差异,还有一个是工作方式和思考方式上的差异。...项目,相比数量,规模更重 毫无疑问,在实际工作中,积极参与实际工程项目是快速积累经验最好的办法。 相对于项目的数量,项目的规模更加重要。我们没办法在一个项目开始的时候,去判断一个项目的质量。...你在一个千万级用户项目中遇到的一个小问题,在亿级用户的项目中,却有可能是最难解决的问题。 之所以说去大公司好,除了流程上更加规范,也因为用户量更大,系统复杂度更高,个人也能得到更大的锻炼。...很多同学问我,他每天在公司就是CRUD,感觉技术没成长,那你确定自己深度的了解过你在CRUD的系统吗?你有去深入的学习和扩展这部分吗?...系统故障后的技术复盘 再稳定的系统,也会有故障。如果是业务高速发展中的系统,那故障的频率应该就更高了。你们的团队,有定期过故障的习惯吗? 我们就经常做这类的事情。
0x00 前言 本篇是《你了解你的数据吗》的第五篇,在前面的几篇文章中,我们聊到了数据接入量、数据的坑、数据核心维度分布、数据口径和数据质量监控。...或者说,你从 Table X 定位到了异常的字段原来来自于其它小伙伴处理的表 Table J,然后继续向前回溯,找到了这张表在处理过程中的某一个步出现了问题。 上面的过程是数据血缘分析的过程。...但是当遇到了下面一些场景的时候,数据血缘绝对能帮你提高很高的效率。 问题定位。上面的例子,假设你用到了别人的数据,数据血缘分析能快速帮你定位到问题。 理解数据。...如果你想用其它的数据源,首先要能理解它,不然数据口径能给你带来很大的麻烦。 修改某份数据的时候能评估影响的范围大小。...其实总的说来,数据血缘能帮你更好地理解自己的数据! 0x03 关于实现 实现的话不打算在这里多聊,因为数据血缘一般是和元数据管理紧紧绑定起来的,在设计元数据管理系统的时候应该要考虑到数据血缘的内容。
如果你的数据在一个稍有问题的 CSV 文件中,或者你要提的问题很难用 SQL 表述,那么理想的查询优化器也将无济于事。...演化速率 去年,当我开始着手在 DuckDB 之上创建一家公司时,许多人向我指出,如果你在谷歌上搜索 DuckDB 的性能,就会看到一个基准测试,在该测试中 DuckDB 表现很糟。难道我不担心吗?...Fivetran CEO George Fraser 写过一篇很有意思的文章,比较了主要数据仓库厂商的性能在一段时间内的表现;虽然 2020 年各厂商的性能表现存在很大差异,但到 2022 年,它们之间的差异已经大大缩小...例如,在 Snowflake SQL 中,如果你想计算两个日期之间的差异,你可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF;两者都可以与任何合理的类型一起使用。你可以指定粒度,也可以不指定。...你可以在粒度周围使用引号,也可以不使用。因此,只要可以从查询中推断出意图,那么它就应该“有效”。这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一,因为他们不必花费时间查阅文档。
一、发现问题 首先,根据个人的开发经验,我不得不承认,当应用发展到一定程度后,性能问题就不可能完全避免。以往我们总是希望能寻找一种解决性能问题的一劳永逸的方法,其实是不太现实的。...因此在DEBUG阶段,我们监测了每一条SQL语句的执行速度,一旦执行时间超出某个阈值,就会表现在工具条的数字上,点击后可以进一步查询到具体的SQL操作以及实际耗时。 ?...顶部工具条点击后,就可以查到具体是哪条sql语句慢 这个工具帮助我们在开发阶段发现了很多卡顿问题,尤其是一些不合理的SQL语句,例如: 在想法圏的优化过程中,利用这个工具,我们就发现想法圈第一次加载更多...SQL执行时间直接降了一个数量级,到100毫秒左右。 3.UI/DataSource主线程检测工具。 该工具是为了保证所有的UI的操作和DataSource操作一定是在主线程进行。...四、优化成果 整体使用感受上,已经可以明显区分两个版本的性能差异,这一点也可以通过每天的用户反馈数据中得到验证。
GC过程解释一下 你刚刚说你对juc包比较熟悉,有用过线程池吗?...MySQL怎么实现分布式锁的 选课系统需要那些表,你简单写一下 加入课程的得分那又怎么设计 现在再写一个sql,找出某一个课程中得分最高的学生名字 面对大数据数据库层有哪些方法 你自己试过分库分表么 现在一个业务需求...垃圾回收机制解释一下; 7. 有哪些垃圾回收刷算法,他们有什么区别; 8. 算法中,快排和归并解释一下; (1)他们的算法复杂度分别是多少; 9. 了解哪些开源框架? (1)怎么学习他们的?...知道哪些锁优化机制 a) 除了锁升级还有吗? 6.知道分布式中间件吗 a)Redis的AOF和RDB解释一下; 7. 我问完了,你有什么想问的么? Q:其实我基础比较好,很多面试官您都没问到。。...如果是要在上亿个号码中找出出现最多的呢,说出你的思路,把你能想到的方法都说出来 秒杀系统怎么设计 最近在看什么技术书(面阿里当然说阿里出的那几本书,其实是真的在看,很不错:李智慧老师的《大型网站技术架构
9.6. spring 中的 bean 是线程安全的吗? 9.7. spring 支持几种 bean 的作用域? 9.8. spring 自动装配 bean 有哪些方式?...在程序中,被调用类的选择控制权从调用它的类中移除,转交给第三方裁决。这个第三方指的就是Spring的容器。...4 主要的意图是:将日志记录,性能统计,安全控制,事务处理,异常处理等代码从业务逻辑代码中划分出来,通过对这些行为的分离,我们希望可以将它们独立到非指导业务逻辑的方法中,进而改 变这些行为的时候不影响业务逻辑的代码...9.5. spring 常用的注入方式有哪些? setter 属性注入 构造方法注入 注解方式注入 9.6. spring 中的 bean 是线程安全的吗?...「注意:」 使用 prototype 作用域需要慎重的思考,因为频繁创建和销毁 bean 会带来很大的性能开销。 9.8. spring 自动装配 bean 有哪些方式?
问题排查 根据应用端提供的表名去慢查询里面搜索,确实发现了大量全表删除的SQL: 从列表中找一条来看看具体的时间分布: 可以发现绝大部分时间都花了Coprocessor阶段,这个阶段表示请求已经被下推到了...一看吓一跳,一个很“小”表的删除竟然会扫描了成千上万个key: 这一点我们也可以从执行计划中得出结论,时间几乎都花在了数据扫描上面: 到这里为止基本就能判断出慢的原因就在于扫描了很多无效的key...大量的历史数据可能会在一定程度上影响系统性能,尤其是范围的查询(如 select count(*) from t)。 所以说,一旦涉及到范围查询并且没有索引的情况下,GC对性能的影响就非常大。...TiDB开发规范 在这个项目中经历过好几次大批量修复数据造成数据库不稳定的情况,因为这个系统的开发者和DBA都是Oracle背景,他们习惯了一上来就一条SQL对上亿的大表做批量操作,这显然在TiDB中不太适用...https://asktug.com/t/topic/93819 总结 本文提到的场景只是这个项目中的一个缩影,因为项目周期原因应用端很多不好的SQL(你能想象到还有where or几千个条件?)
通常,在使用训练数据集评估模型后,你会对得到的成绩非常满意,但用测试数据集评估模型时成绩不佳。在这篇文章中,你会了解到当这个常见问题出现时,你需要考虑的技术和问题。...还可以使用测试数据集来比较模型吗? 是不是模型调试无效? 在应用机器学习中,这是具有挑战性且非常普遍的情况。我们可以把这个问题称为模型成绩不匹配问题。...这意味着,每当同样的算法在相同的数据上运行时,就会使用不同的随机数序列,反过来说,不同的技能就会产生不同的模型。 在交叉验证的模型技能得分的差异中能发现这个问题,看起来像是不具代表性的数据样本导致的。...如果你在机器学习训练和测试集的技能得分之间发现了差异,而且这种差异具有一致性,那就没有问题。你知道接下来会发生什么。 如果你在一个给定的测试中测量平均技能得分的差异,你就可以用误差条来解释结果。...总结 在这篇文章中,你了解了机器学习模型成绩不匹配问题,即训练和测试数据集之间模型成绩存在很大差异,另外就是判断和解决这个问题的技术。
1、3 点好理解,这也同时解释了,如果你发送的一条 SQL 语句特别大可能会执行不成功的原因,尤其是insert update 这种,单个 SQL 语句不是没有上限的,不过这种情况一般不是因为 SQL...这么设计的原因可能是:MySQL 想让一个数据页中能存放更多的数据行,至少也得要存放两行数据(16K)。否则就失去了 B+Tree 的意义。B+Tree 会退化成一个低效的链表。...你可能还会奇怪,不超过 8K ?你前面的例子明明都快 64K 也能存下,那 8K 到 64K 中间这部分怎么解释?...当你往这个数据页中写入一行数据时,即使它很大将达到了数据页的极限,但是通过行溢出机制。依然能保证你的下一条数据还能写入到这个数据页中。...写在最后的话 本文花费大量时间介绍了一条查询SQL语句最多能查询出多少条记录,希望能帮助到各位小伙伴,码文不易,还望各位大佬们多多支持哦,你们的支持是我最大的动力!
(被遗忘的mongodb在角落里无声哭泣) 大佬:那你使用的ORM框架除了hibernate还有哪些,比如IBatis? 我:我用过MyBatis 大佬:哦,那你能讲一下你对两个框架使用后的感受吗?...我:当时使用Mybaits的时候,也有去社区了解了一下两个框架的口碑,发现大家的战队都坚定而对立。对Hibernate的不满通常是因为它在复杂关联中往往会带来严重的性能问题,也就是N+1的问题。...(凉凉送给自己) 大佬:那你知道如何查看进程吗? 我:啊...记不得了,我一般都查一下指令 (于是大佬果断放弃了其它linux问题) JVM 大佬:你了解JAVA虚拟机吗?能解释一下底层的模块吗?...没有数据库能够同时满足这三个问题 大佬:那你能具体解释一下CAP代表什么吗? 我:(紧张到一片空白)Consistency?Atomic?P...Persistency??? 大佬:..........还能领取免费的学习资源,目前受益良多,以下的课程体系图也是在群里获取。群:697579751 分布式专题: ? 工程化专题 ? ? 双十一实战 ? 性能优化 ? 源码分析 ?
,redis集群时客户端分片怎么实现的,还引导我到Gossip通信(被虐)。...说一下rabbitmq和kafka的不同点,rabbit实现消息可靠性的原理是怎样的,rabiitmq在实习项目中的运用 给个白纸,画一下你设计的高并发网络模型,画了个reactor,然后问到accecpt...用单线程吗,要解决的是百万级并发怎么优化?...解释一下你所理解的http协议,扯到RPC的通信协议,然后面试官拿dubbo尬聊了一会,(T_T楼主对dubbo了解不深) http和https的区别,blabla.......面试官:你知道信道这个概念吗解释一下吧,我:.... chrome可以控制台看到http报文的数据,为什么看到的不是加密后的呢,你能画个图解释一下整条https连接的图过程,就是数据报是怎么传过来的,你在
mysql自增id给我们的自增主键定义带来了很大的方便,但是经常mysql的自增id会有不连续情况,能说说什么场景下mysql的id会产生不连续吗我:我以一张表为例来解释一下,我先创建一张表zh_person...sql指定了id的值,什么给值能保证id自增呢?...面试官:那还有id不连续的原因吗,除了经常性的删除操作?...zh_person2表里面总共有5条记录,id是1、2、3、4、8 面试官:那id在mysql中是怎么存储的呢?...我:每次mysql重启都都会查找当前表的最大id值,然后加1存储到内存中作为当前id值 面试官:对这种自增id不连续的情况,对生产有什么影响吗?你有什么好的建议?
部署规模 跟踪有多少功能、特性请求和错误修复正在被部署,这是另一个良好的DevOps度量,取决于你的工作项目有多大,它们的数量可能会有很大差异,您还可以跟踪部署了多少个功能点或几天的开发工作。...我建议单独计算生产和非生产部署,部署到QA或预生产环境的频率也很重要。你需要在QA中尽早部署,以确保测试的时间,在QA中发现bug很重要,可以降低缺陷的转化率。...客户工单 应用程序问题的最好和最差的指示器是客户工单和反馈,你最不想要的就是让你的用户发现bug或者对你的软件有问题,因此,它们也能很好地反映应用程序的质量和性能问题。...缺陷逃逸率 你知道在生产和QA中发现了多少软件缺陷吗?如果你想要快速地发布代码,你需要有信心,你可以在他们开始生产之前发现软件缺陷。...对于大多数应用程序来说,错误是生命周期的一部分,在Stackify,我们在几百个服务器和上千个SQL数据库中处理数百万条消息。
几乎所有的优化方法,都可以归结到以上三个大的分类中。在学习优化的具体方法中,我们可以试着自己进行这样的归类,这样,我们会对优化有一个由复杂到简单的理解。 ---- Q:数据库性能优化的作用有哪些呢?...能请专家讲讲不。还有SQL优化真的有必要报个班去专门学习一下吗?有很多培训班有SQL优化的课程,不知道通过课程是否真的能学到强大的技能? A:不敢说自己是专家。我就是一个性能测试工程师而已。...说道数据库的性能优化的作用。我试着这样解释一下: 在一个系统中,当出现性能瓶颈时,这个瓶颈可能会出现在任何一个组件上。比如:操作系统,网络设备,中间件或者数据库。...AWR报告是我个人目前比较依赖的一个性能数据分析工具,它的数据量很大也很全。 看AWR报告,要从整体到局部。 先看是否是RAC环境,这决定了不同的思路。如果是RAC,就要首选看下各个节点负载是否平衡。...这个我没有用过,你可以参考。 Q:在SQL优化过程中,经常要决定是使用索引还是全表扫描来访问表,请问各位是如何考虑这个问题呢? 很多人都会说,这个没有绝对的,不是使用索引就一定比全表扫描高效。
若在服务器上只运行一个Redis进程,当多个客户端同时访问时,服务器的处理能力是会有一定程度的下降若在同一台服务器上开启多个Redis进程,Redis在提高并发处理能力的同时会给服务器的CPU造成很大压力...在实际生产环境中,需要根据实际的需求来决定开启多少个Redis进程。若对高并发要求更高一些,可能会考虑在同一台服务器上开启多个进程。若 CPU 资源比较紧张,采用单进程即可。...缺点:1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写;2、固定的表结构,灵活度稍欠;3、高并发读写需求,传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈。?非关系型数据库意为不仅仅是 SQL。...单台Mysql达到性能瓶颈时,如何击碎性能瓶颈??Mysql什么时候创建索引????误操作drop语句导致数据库数据损坏,请给出恢复的实际大体步骤?如何保证Redis能永久保存数据???...解释一下数据库的读写分离??误操作drop语句导致数据库数据损坏,请给出恢复的实际大体步骤?MySQL数据库的备份方式?MySQL的历史了解吗,它和Mariadb有什么关系?
如何提升更新数据的性能? 76、在进行数据库编程时,连接池有什么作用? 77、什么是DAO模式? 78、事务的ACID是指什么? 79、JDBC中如何进行事务处理?...你用过的持久层框架有哪些? 126、Hibernate中SessionFactory是线程安全的吗?Session是线程安全的吗(两个线程能够共享同一个Session吗)?...在实际应用中,延迟加载与Session关闭的矛盾是如何处理的? 135、举一个多对多关联的例子,并说明如何实现多对多关联映射。 136、谈一下你对继承映射的理解。...143、MyBatis中的动态SQL是什么意思? 144、什么是IoC和DI?DI是如何实现的? 145、Spring中Bean的作用域有哪些? 146、解释一下什么叫AOP(面向切面编程)?...149、Spring中自动装配的方式有哪些? 150、Spring中如何使用注解来配置Bean?有哪些相关的注解? 151、Spring支持的事务管理类型有哪些?你在项目中使用哪种方式?
但,还有什么别的办法吗? 采用 MPP 主要是为了更好的计算性能,如果能轻量级低成本地解决性能问题那就用不上 MPP 了。能做到吗?...按说这个数据规模用常规数据库应该能轻松处理,但实际却不是。现实世界中的跑批任务动不动就几个小时,出个错连重跑的时间都没有;一些报表查一次要几十秒到几分钟,稍微一并发就得出去抽根烟才能看到。...主要原因在于当前数据库并没有把硬件跑满,硬件资源并没有得到充分利用。换个说法就是数据库的性能太低。 进一步原因有两方面。...即使使用 SPL 提供的高性能文件,在整个系统中的表现与使用文本一样,都可以将其存放在本地或网络文件系统中,还可以直接使用 S3 等云上对象存储。...在存算分离的支持下,SPL 就可以进行弹性扩展,极容易应对高并发场景,相对 MPP 灵活性和扩展性更好。 还有更多 简单技术栈 我们再来讨论一下 SPL 和 SQL 的差异。
清除浮动的方式 移动端的布局用过媒体查询吗? 使用 CSS 预处理器吗?喜欢那个? CSS优化、提高性能的方法有哪些? 浏览器是怎样解析CSS选择器的? 在网页中的应该使用奇数还是偶数的字体?...怎么实例化这个类 JavaScript中的作用域与变量声明提升? 如何编写高性能的Javascript? 那些操作会造成内存泄漏? JQuery的源码看过吗?能不能简单概况一下它的实现原理?...对Node的优点和缺点提出了自己的看法? 你有用过哪些前端性能优化的方法? http状态码有那些?分别代表是什么意思? 一个页面从输入 URL 到页面加载显示完成,这个过程中都发生了什么?...介绍一个你最得意的作品吧? 你有自己的技术博客吗,用了哪些技术? 对前端安全有什么看法? 是否了解Web注入攻击,说下原理,最常见的两种攻击(XSS 和 CSRF)了解到什么程度?...项目中遇到国哪些印象深刻的技术难题,具体是什么问题,怎么解决?。 最近在学什么东西? 你的优点是什么?缺点是什么? 如何管理前端团队? 最近在学什么?能谈谈你未来3,5年给自己的规划吗?
前言:分布式是大数据处理的万能药?今天叶秋学长跟大家一起探讨这个问题~ 使用分布式集群来处理大数据是当前的主流,将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。...以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群,可见“分布式思维”已经根深蒂固。 那么分布式真是处理大数据的万能药吗? “万能”当然不可能。...要解决问题,要先分析这类运算有什么特点,运算慢的原因到底在哪里。 其实,深入研究一下这类场景的特点就会发现,很多 “慢”运算涉及的数据量并不是很大。...这类计算通常是基于以业务数据为核心的结构化数据进行的,数据总量虽然很大,但单次任务涉及的并不大,通常也就几十到几百GB,很少上TB的。...(具体案例细节可以参考: SPL 提速天体聚类任务 2000 倍) 细心的小伙伴可能发现了,在这个案例中要达到用户要求的性能指标SPL使用的硬件资源很少,单机就可以满足,并不需要分布式。
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