在这篇文章中,我将介绍如何识别导致性能出现问题的查询,如何找出它们的问题所在,以及快速修复这些问题和其他加快查询速度的方法。 📷 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢,可以帮助网站从Google
前言 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢,可以帮助网站从Google 上提高排名,可以帮助网站增加转化率。如果你看过网站性能优化方面的文章,例如设置服务器的最佳实现、到干掉慢速代码以及 使用CDN 加载图片,就认为你的 WordPress 网站已经足够快了。但是事实果真如此吗? 使用动态数据库驱动的网站,例如WordPress,你的网站可能依然有一个问题亟待解决:数据库查询拖慢了网站访问速度。 在这篇文章中主要介绍如何识别导致性能出现问题的查询,如何找出它们的问题所在,以及快速修复这些问题和其他加快
英文:Delicious Brains,翻译:开源中国 www.oschina.net/translate/sql-query-optimization 📷 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢
算法是什么? 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步: 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述,就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法,但目前我们属于初级阶段,先掌握一些简单有趣的算法,为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典(这里是真实的字典,不是Python的dict类型)中查找以O为拼音首字母的汉字,我会从字典的中间附近开始翻阅,因为我知道字母O在26个字母的中间附近,
在默认情况下,Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算,即将HQL语句翻译成MapReduce作业执行。而MapReduce的执行速度是比较慢的,一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。Hive和Spark的结合使用有两种方式,一种称为Hive on Spark:即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark,官方文档在这里:Hive on Spark: Getting Started。还有一种方式,可以称之为Spark on Hive:即使用Hive作为Spark的数据源,用Spark来读取HIVE的表数据(数据仍存储在HDFS上)。
速度问题 最近工作中遇到这么一个问题,全站抓取时采用分布式:爬虫A与爬虫B,爬虫A给爬虫B喂饼,爬虫B由于各种原因运行的比较慢,达不到预期效果,所以必须对爬虫B进行优化。 提升Scrapy运行速度有很多方法,国外有大佬说过 Speed up web scraper Here's a collection of things to try: use latest scrapy version (if not using already) check if non-standard middlewares a
这两天出差,出发前开发同学提了一个问题,开会间隙,有了一些想法,java代码中和Oracle中均有可能出现此错误,记录于此。
昨天同事找我,让我帮忙看两个sql问题,第一个问题是一个sql语句执行频率极高,但是目前的执行速度还是比较慢,希望我看看能不能调优一下。 另外一个问题是一个查询执行速度比较慢,但是执行频率不高。 我们还是循序渐进,一个一个来看。 第一个sql语句如下 5knr1ywqugtq8 /* TransactionLog_selectByAccRangeTrx_3 */ SELECT TRANSACTION_LOG.TRANS_DATE, TRANSACTION_LOG.TRANS_TYPE,
Read uncommitted:读未提交,顾名思义,就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。
计算机不能直接理解的高级语言,只能直接理解机器语言,所以必须把高级语言防疫成机器语言,计算机才能执行高级语言的编写的程序,翻译的方式两种:
一、计算机基础 1.CPU 相当于人体的大脑,用于计算处理数据。 2.内存 用于存储数据,CPU从内存调用数据处理计算,运算速度很快。 PS:问:既然在内存里的数据CPU运算速度快,为什么计算机不全部用内存呢? 答:1.内存成本很高;2.计算机断电时,在内存里的数据会即刻消失;因此计算机不会全部使用内存存储数据。 3.硬盘 用于储存应该长久保存的数据和文件等。硬盘分两种,固态硬盘和机械硬盘。固态硬盘(Solid State Drive)用固态电子存储芯片阵列而制成的硬盘,由控制单元和
C语言是编译型语言,经过编译后,生成机器码,然后再运行,执行速度快,不能跨平台,一般用于操作系统,驱动等底层开发。python是编译型还是解释型这个界限并不明显,但大致上可以理解为解释型语言,执行速度慢,由于python虚拟机,python是可以跨平台的,python高度集成适合于软件的快速开发。
&是位运算符,表示按位与运算,&&是逻辑运算符,表示逻辑与(and) 七、swtich是否能作用在byte上,是否能作用在long上,是否能作用在String上? switch(expr1)中,exp
机器之心发布 云脑科技 作者:算法工程师 李瀚立 作者简介:李瀚立,本科毕业于武汉大学数学与统计学院,普渡大学统计硕士,达特茅斯学院计算机硕士。曾就职于 Amazon AWS,IBM Cloud。现为
1、硬件调整性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法 扩大虚拟内存,并保证有足够可以扩充的空间;把数据库服务器上的不必要服务关闭掉 把数据库服务器和主域服务器分开 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大 在具有一个以上处理器的机器上运行SQL 2、调整数据库 若对该表的查询频率比较高,则建立索引;建立索引时,想尽对该表的所有查询搜索操作, 按照where选择条件建立索引,尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引,数据在物理上按顺序在数据页上,缩短查找范围,为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引,能最大地覆盖查询;但是索引不可太多,执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加;避免在索引中有太多的索引键;避免使用大型数据类型的列为索引;保证每个索引键值有少数行。 3、使用存储过程 应用程序的实现过程中,能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现,因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试,并被再次使用,需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程,并且只返回结果集或者数值,这样不仅可以使程序模块化,同时提高响应速度,减少网络流量,并且通过输入参数接受输入,使得在应用中完成逻辑的一致性实现。 4、应用程序结构和算法 建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件,响应速度的提高还依赖于对索引的使用。因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,特别是对数据量不是特别大的数据库操作时,是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大,因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!
引言:自动化永远是避不开的,反正你入职的岗位要不要用自动化,你必须得会一点,加分项。这一块包括自动化一些理念和自动化的工具使用。有同学说问题太多难消化,那就每天只推送十题之内。
在 dotnet core 2.1 可以使用阶梯编译的方法,从 dotnet framework 开始,在代码的所有方法在第一次进入的时候就需要使用 JIT 进行编译为本机的代码。可以看到代码是在第一次访问时编译的,所以编译的速度就影响了软件的运行速度。 在 dotnet core 2.1 使用的阶梯编译就是为了解决软件启动的问题
php7 推出已经有几年了,一直以性能数倍于 php5 系列而闻名。魏艾斯博客平时使用 lnmp1.4 的默认安装选项,也就是 php5.5.38 版本,之前不求速度快,但求稳定。最近开始着手升级到 php7 版本,目的是让 VPS 运行速度提升和资源占用有一定下降。为了留个记录方便查找,以及给大家分享,就把这次 lnmp1.4 环境升级 php5.5 到 php7 的过程写出来,希望对你有帮助。 升级操作之前,老魏搜索了一下,网络上没有这方面详细的教程,对老鸟来说其实很简单,对于新手来说,老魏感觉还是需要
堆和栈都是Java用来在RAM中存放数据的地方。 堆 (1)Java的堆是一个运行时数据区,类的对象从堆中分配空间。这些对象通过new等指令建立,通过垃圾回收器来销毁。 (2)堆的优势是可以动态地分配内存空间,需要多少内存空间不必事先告诉编译器,因为它是在运行时动态分配的。但缺点是,由于需要在运行时动态分配内存,所以存取速度较慢。 栈 (1)栈中主要存放一些基本数据类型的变量(byte,short,int,long,float,double,boolean,char)和对象的引用。 (2)栈的优势是,存取
(1)Java的堆是一个运行时数据区,类的对象从堆中分配空间。这些对象通过new等指令建立,通过垃圾回收器来销毁。
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