1、webbench在linux下的安装步骤，如果安装过程失败，请检查当前用户的执行权限，如果报找不到某个目录的错，请自行创建指定的目录： #wget http://home.tiscali.cz/~cz210552...http并发连接数，-t 表示测试多少秒，默认是30秒： # webbench -c 200 -t 60 http://www.qq.com/index.html 3、结果，pages/min表示每分钟输出的页面数...，bytes/sec表示每秒传输的字节数，Requests:成功处理的请求数，failed：失败的请求的数。...Requests: 534 susceed, 0 failed. 4、查看linux服务器的负载，load average:后的3个值分别表示 1分钟 5分钟 15分钟内系统的负载情况，一般不要超过系统...服务器测试的处理请求数多，且系统的负载低，那么就证明这台应用服务器所处的架构环境能承载更高的并发访问量。
我们可以根据一些特征将交易日的状态进行聚类，这样会比每个对每个概念单独命名要好的多。...高斯混合模型是一种用于标记数据的聚类模型。 使用 GMM 进行无监督聚类的一个主要好处是包含每个聚类的空间可以呈现椭圆形状。...从上面的分析来看，两个状态也可能就可以了 可能出现的一个问题是趋同性。有可能是基于初始条件和EM算法中某个阈值的标准的定义上，也有可能是形成不同的分布。这个还需要进一步的调查。...使用符合 GMM 的宏观经济数据对美国经济进行分类 为了直观演示 GMM，我将使用二维数据（两个变量）。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。...给定二维数据，GMM 能够产生三种不同的状态。 最后，如果要创建一个有意义的模型，应该考虑更多的变量。实际上一系列不同的指标构成了美国经济及其表现。
RNA结合蛋白在基因表达调控中起着至关重要的作用，理解不同细胞条件下RNA和RBP之间的相互作用是理解RNA潜在功能的基础。...在这里，作者提出了HDRNet，一个基于深度学习的端到端框架，以精确预测不同细胞条件下的动态RBP结合事件。...作者首先对HDRNet与6个计算方法在单细胞条件下的静态预测任务上进行比较，包括PrismNet，PRIESSTESS，DMSK，iDeep，DeepBind和GraphProt，结果表明HDRNet可以提供比这些方法更好的性能...为了证明其有效性，作者将原始HDRNet与五个使用不同静态特征编码方法的HDRNet进行比较，包括：One-Hot，Word2Vector，Doc2Vector，Glove和FastText。...通过对HDRNet的隐层特征进行t-SNE降维并可视化，可以发现伴随模型的学习过程，正、负样本被逐渐分为两个簇，证明了HDRNet学习架构的鲁棒性。
因此数据库的锁实际上也是为了保证数据一致性的一种手段，对可能存在的并发操作进行控制。...定位死锁 //先确定数据库有没有死锁情况发生 select * from pg_stat_activity where datname = 'product_db'; //查询可能锁了的表的oid select...//上面查询出来的oid //取消或者终止对应的进程破坏死锁条件 select pg_cancel_backend(pid); select pg_terminate_backend(pid)；...1、索引使用不当导致的死锁问题 索引使用存在问题的话会导致死锁问题，假设在一个数据查询的事务当中，进行数据检索的时候没办法按照SQL中的where条件进行查询，因此导致了全表扫描，那么此时数据库表的行级锁会上升为表级锁...如果此时有多个未能按照where条件进行数据查询的事务存在，那么就容易导致数据库死锁问题。
： select film_id, actor_id from film_actor where actor_id=8 or film_id=8; 这两个单列索引都不是好的选择...(分别演示actor_id=8， film_id=8，actor_id=8 or film_id=8) 在老版的MySQL版本中，MySQL对这个查询会使用全表扫描。...可以改写如下两个查询UNION方式： select film_id, actor_id from film_actor where actor_id=8 union all select...film_id, actor_id from film_actor where film_id=8 and actor_id 8; 但是在MySQL5.0和更新的版本中，查询能够同时使用者两个单列索引进行扫描...但是这样选定列顺序非常依赖于选定列的具体值。按上述办法优化，可能对其他一些条件值的查询不公平，其他一些查询的运行变得不如预期。
join sco on stu.id = sco.stu_id where stu.grade = 7 and sco.subject = "math"; 两个表都有过滤条件，博主在实际应用场景下，两个表要复杂得多...，而且过滤条件也多，于是在想有没有办法先select出两张表，然后再join。...从性能上说，先过滤也有利于后续join的过程。当然，数据库对这些肯定有相应优化。我们还是回归到一个基本问题， 两个子查询怎么样进行join呢？...") t on s.id = t.stu_id; 注意在上面的例子当中，两个子查询的写法，查询语句括起来，紧跟一个表的临时命名。...再写个复杂的例子，我们知道mysql不支持全外连接，如果要对上面的表进行全外连接，怎么办呢？ 思路也简单，先左外连接，再右外连接，最后求并。
{}用于对一个node进行定义及条件过滤，这个node可以是点也可以是边。 []表示可选项。{}内所有的定义都是可选的，也就是说可以直接写成{}。 表示具体的值。...定义匹配当前node的过滤条件，它支持大部分SQL中的where语法。同时也可以使用两个上下文变量$currentMatch和$matched，具体如何使用这两个变量，后续会有例子详细解释。...的数量) * 2(friend1的数量) = 2 所以所有路径的数量4 = 2 + 2 5.3.深度遍历查询 基于MATCH的深度遍历查询有两个办法：第一个使用maxDepth，第二个是while和$depth...有两个办法： 1）、使用MATCH和SELECT的组合 select * from ( MATCH {as:profile,class:Profiles,where...有两个办法： 1）、使用MATCH和SELECT的组合 select * from ( MATCH {as:profile,class:Profiles
索引列用了函数 有时候我们在某条sql语句的查询条件中，需要使用函数，比如：截取某个字段的长度。...答：mysql发现如果是int类型字段作为查询条件时，它会自动将该字段的传参进行隐式转换，把字符串转换成int类型。 mysql会把上面列子中的字符串175，转换成数字175，所以仍然能走索引。...一般目录是按字母或者拼音从小到大，从左到右排序，是有顺序的。 我们在查目录时，通常会先从左边第一个字母进行匹对，如果相同，再匹对左边第二个字母，如果再相同匹对其他的字母，以此类推。...11. order by的坑 在sql语句中，对查询结果进行排序是非常常见的需求，一般情况下我们用关键字：order by就能搞定。...11.2.2 对不同的索引做order by 前面介绍的基本都是联合索引，这一个索引的情况。但如果对多个索引进行order by，结果会怎么样呢？
select distinct 查询字段 order by 排序条件 limit 查询起始位置, 查询条数 整体过种 1.先对多表进行关系,根据条件找出符合条件的记录 2.在符合条件的基础上进行再次...where条件筛选 3.对筛选出来的内容进行分组操作 4.分组完成后, 使用having再次筛选出满足条件的记录 5.取所满足条件的记录 6.对取出的记录进行排序 7.最终从取出的记录当中获取多少条记录显示出来...= d.id WHERE e.id IS NULL; 全连接 图示 作用：查询两个表的全部信息 语句 Select select_list> from tableA A Full Outter...解决办法和排序一样, 都要按索引顺序进行分组 索引相关面试题 说出以下语法使用索引的情况 假设建立复合索引(a,b,c),请说出以下条件是否使用到了索引及使用情况 where a = 4 使用到了索引...程序员就会很郁闷，明明卡里是有钱的… 一个事务范围内两个相同的查询却返回了不同数据，这就是不可重复读 事务A读取到了事务B已经提交的修改数据 解决办法：Repeatable read 重复读 程序员拿着工资卡
但是如果我们使用的前后都加%的方式，是没办法用到索引进行快速查询的，所以很多情况下我们使用左匹配的方式。...使用左匹配的好处是可以使用到SQL Server中对该字段建立的索引，使得查询效率很高，但是不好的SQL语句仍然会导致索引无法使用。...条件语句: where ycmrsale0_.Matnr like 'AB%' 如果使用EntityFramework,那么查询的C#代码也和NHibernate类似: var result = bwEntities.YCMRSALEs.Select...Where条件： WHERE this_.Matnr like @p0 escape '~';@p0 = '~%00%' 以上说的都是在ORMapping的工具中进行左匹配查询，如果我们要在SQL语句中直接进行查询还有一种写法就是用...同样以YCMRSALE表举例，如果我们有另一表matnr，该表中的matnr列存储了不完整的料号，现在需要将两个表join起来，使用matnr列进行左匹配，那么我们的SQL可以写成： select *
请求与保持条件：一个线程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放 3. 不剥夺条件：进程已经获得的资源，在未使用完之前，不能强行剥夺 4....因为insert语句对于主键来说，插入的行不管有没有存在，都会只有行锁 案例三 mysql> select * from t3 where id=9 for update; +----+--------...因此，为了修改一条记录，InnoDB内部如何处理：根据给定的查询条件，找到对应的记录所在页面； 对页面加上X锁(RWLock)，然后在页面内寻找满足条件的记录； 在持有页面锁的情况下，对满足条件的记录加事务锁...MyISAM引擎根本就没有行锁) 总结 1、insert语句对于主键来说，插入的行不管有没有存在，都会只有行锁 2、select当对存在的行进行锁的时候(主键)，mysql就只有行锁。...当对未存在的行进行锁的时候(即使条件为主键)，mysql是会锁住一段范围（有gap锁） 3、update加行锁，列不存在会报错。
随便选择几个两个百分号中间的内容到表里按等值查询，都能查得到，说明两个百分号是可以去掉的，同时like 可以改成=。...凡是使用两个百分号模糊查询为主要过滤条件的，多从业务角度多考虑一下，尽量避免在大表上使用。...，两个输入框，不管有没有输入查询条件，都可以使用上面的sql。...这个在业务上可以要求必须有一个输入条件，那么sql就可以根据不同的输入，生成不同的内容，比如b1有输入，b2无输入：select .... from xxtab where col1=b1; 两个都有输入...但是使用场景却是严重不合适的：p表7700万记录（o表也很大），4表left join没有谓词条件，主查询结果集应该也至少是7700万，每次取30万（1500000-1200000）条，要执行250多次
仅从锁的角度来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如 Web 应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有并发查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP...不要总想用一条 SELECT 语句来解决问题，因为这种看似巧妙的 SQL 语句，往往比较复杂，执行时间较长，在可能的情况下可以通过使用中间表等措施对 SQL 语句做一定的 “分解”，使每一步查询都能在较短时间完成...所以在使用共享锁模式下，查询完数据后不要进行更新操作，不然又可能会造成死锁；要更新数据，应该使用排他锁模式。...： 假如 emp 表中只有 101 条记录，其 id 的值从 1~101，下面的 sql： select * from emp where id > 100 for update; 是范围条件查询，InnoDB...在 REPEATABLE-READ 隔离级别下，如果两个线程同时对相同条件记录用 SELECT...FOR UPDATE 加排他锁，在没有符合该条件记录情况下，两个线程都会加锁成功。
从这里分析可以得到从两个方面进行优化：让它不要回表，避免回表的开销让它不要舍弃前XX条记录，避免白查询接下来结合不同的方法进行讨论覆盖索引避免回表当业务上允许时可以使用覆盖索引避免回表，查完二级索引就交给...where seat_code = 'caicaiseat' limit 100000,10;-- 0.189s 满足查询条件情况下主键有序 可以使用上一次记录select * from seat...（主键）有序，遇到无序的场景还需要排序，增加性能开销有没有更好的办法避免排序呢？...似乎就不需要主键有序了呀使用子查询常用的搭配in，因为分页时子查询数据量也不大，可以使用in来进行查询select SQL_NO_CACHE * from student where age = 18...产品经理没那么容易答应 深分页问题是因为MySQL limit时，会先把记录查询出来，再舍弃前XX条记录所导致的不同的方案适合不同的业务场景，在收到数据量较大的分页需求时先进行沟通
仅从锁的角度来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有并发查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）...因此，应用中应尽量避免出现长时间运行的查询操作，不要总想用一条SELECT语句来解决问题，因为这种看似巧妙的SQL语句，往往比较复杂，执行时间较长，在可能的情况下可以通过使用中间表等措施对SQL语句做一定的...所以在使用共享锁模式下，查询完数据后不要进行更新操作，不然又可能会造成死锁；要更新数据，应该使用排他锁模式。...举个例子：假如emp表中只有101条记录，其id的值从1~101，下面的sql： select * from emp where id > 100 for update; 是范围条件查询，InnoDB不仅会对符合条件的...在REPEATABLE-READ隔离级别下，如果两个线程同时对相同条件记录用SELECT...FOR UPDATE加排他锁，在没有符合该条件记录情况下，两个线程都会加锁成功。
) from result; 平均数: avg(字段名) select avg(studentResult) from result; 可以使用条件来进行精细化的统计: #求21这名同学的总分...where subjectNo=1; #统计各科目的总分 分组 group by, 如果要和其他字段一起显示需要进行分组，表示对不同的数据进行分组后的一个统计操作 按科目进行分组统计 select subjectNo...,sum(studentResult) from result group by subjectNo; #统计各科目不同考试场次的总分，这里就要按两个字段进行分组 select subjectNo,examDate...为什么最后的总分小于500分的记录条件不能写在where中. where 只能对没有分组的数据进行筛选(原数据)，having能对分组后的数据进行筛选 select examDate,sum(studentResult...执行顺序是where->group by ->having 1.2 地理位置函数 lng经度 lat 纬度 point(lng,lat)--> 描述成为一个点 st_distance--> 对两个点进行计算
，在删除表的过程中，看到了几个有意思的现象： 1、where条件不一样，花费的时间有显著差距。...id < 35200000; Query OK, 1000 rows affected (0.54 sec) 可以看到，表中的数据大概是到3000w左右了，接下来进行两个操作： a、先进行一个...2、不同记录处，删除同样条数的记录，响应的时间长短不一致。...而且这个时间，多次查询，基本保持一致。 3、select min(id) 语法执行的时候，执行时间的差距非常大，及时id本身是主键。...关于大表的数据删除，有没有更好的处理办法？（上百G的表），如果大家有好的办法，还请后台留言，不吝赐教。。。
第三：对于一些大型公司由于数据规模庞大，不得不对数据库进行分库分表，对于分库分表的应用，使用join也受到了很多限制，除非业务能够很好的根据sharding key明确要join的两个表在同一个物理库中...举一个很常见的业务例子，在分库分表中，要同步更新两个表，这两个表位于不同的物理库中，为了保证数据一致性，一种做法是通过分布式事务中间件将两个更新操作放到一个事务中，但这样的操作一般要加全局锁，性能很捉急...让它们分别更新呗，但是会存在数据写失败的问题，那就起个定时任务，扫描下A表有没有失败的行，然后看看B表是不是也没写成功，然后对这两条关联记录做订正，这个时候同样没法用join去实现，只能将数据拉到service...到这里答案就很清楚了~ 对关联查询进行分解 很多高性能的应用都会对关联查询进行分解。 简单地，可以对每个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。...where tag.tag=’mysql’; 可以分解成下面这些查询来代替： Select * from tag where tag=’mysql’; Select * from tag_post where
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