Android 优化目录 ---- 交换数据格式 Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构，但消耗内存较大。...占用存储比 Protocal 要大。...SharePreferences 优化 当 SharedPreferences 文件还没有被加载到内存时，调用 getSharedPreferences 方法会初始化文件并读入内存，这容易导致 耗时更长...因此，最好的优化方法就是避免频繁地读写 SharedPreferences，减少无谓的调用。...善于使用存储过程，它使 sql 变得更加灵活和高效 (Sqlite 不支持存储过程) 其它通用优化 经常用的数据读取后缓存起来，以免多次重复读写造成“写入放大” 子线程读写数据 ObjectOutputStream
在Solidity 中，内存价格便宜（存储或更新值仅需要 3 gas）。存储很昂贵（存储新的值需要20,000 gas，更新值需要 5000 gas）。...大多数dApp和游戏都需要将数据存储在区块链上，因此必须与存储进行交互。优化智能合约的gas成本是一项重要的工作。...uint256 只会花费40,000多gas -- 仅进行两次存储操作，再加上一些移位和按位或运算。...总结 我们确实在1980年代早期编写了一个兔子洞编程-对数据进行编码，需要关注我们可以从代码中抽出的每一个小优化。...每一点细微的优化都会帮助你实现更有效的存储方法， 来为你和你的用户节省一些gas。 ---- 本翻译由 Cell Network[4] 赞助支持。
大量的增删改操作过后，数据文件中会留下大量间隙块，出于性能的考虑，这些间隙是不会被立刻回收的，optimize table 在 InnoDB 的存储引擎里是被映射成了 ALTER TABLE … FORCE...，其实就是强制以原来的定义重建表，导入数据，更新索引和释放空闲空间，从而一定程度上也优化了读写性能 目前来说此操作只对 innodb 和myisam有效，下面分享一下它的基本操作，详细内容可以参考 官方文档
此工具要求用户 ptcheck 对所检查的库或表有读权限和对 ptcheck.checksum 有写权限 ，有在 ptcheck 库中创建表的权限
优化脚本 一般此过程会非常漫长，可以写一个脚本来后台运行，或简单的控制一下IO [hunter@opti-slave ~]$ cat opti.bash #!...opti.bash >> /path/to/optimize.log 2>&1 & 通过监控 optimize.log 来判断执行完成状态 也可以通过查看监控，IOPS很能反映问题 ---- 恢复备份 优化完成后...，立刻恢复备份 start slave; 通过对比前后数据文件大小，可以明显看到优化效果 一般少也能缩减5%的空间，平均在10%左右，我自己经历最明显效果的是减少了32%的空间，对于一个大库来说，能节省不少磁盘空间...，并且对查询性能也有一定优化效果 ---- 命令汇总 pt-table-checksum --nocheck-replication-filters --nocheck-binlog-format --
. ---- 执行优化 [root@opti-slave hunter]# time nohup mysql -u root -p &1 >> optim.log...nohup: redirecting stderr to stdout Enter password: 输入密码后，就开始了优化过程 可以另开一个终端进行监视 [root@opti-slave hunter
可以打印出差异的部分，我们就是通过有无差异的记录条目来确认一致性 从结果来看，是空的，说明主备数据是一致的 Note: 此时指定的host要是slave，也就是待检查的对象 ---- 停止复制 在待优化的...status\G mysql> stop slave; 停止复制后，最好再使用一个文本记录一下当前的position，以避免窗口信息丢失后，又执行了reset slave命令产生不良后果 ---- 生成优化语句
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。...这个更新的数据库被称为主存储，用来查询的数据库被称为查询存储。...但是，这种方式在实现时要考虑如下三个情况： 当出现大量写入操作时，更新查询存储的线程会很多，就会给舆情系统、查询存储、甚至服务器带来巨大的压力，那么这个时候我们就需要控制跟新查询存储的线程数量了； 如果在更新查询存储的过程中出现了更新失败的情况...查询存储更新服务在获取到这个消息后，首先在主存储中查询 需要更新到查询存储字段为true的数据，然后将这些数据批量更新到查询存储中，更新完毕后再将这些数据的需要更新到查询存储字段改为false即可。...四、总结 这一篇文章主要讲了查询分离的知识以及如何设计数据存储架构，下一篇我将优化本篇案例的解决方案。
我们组内的数据存储还是按天来分表设计，例如“XXXX_20200612”。...在今年年初我们对几份数据的存储架构进行了改造，记录一下改造过程。 二、改造 1、数据A （1）旧架构 ?...这样子也省去了再在ch中存储这2个维度的数据。其实还是考虑到数据量太大，直接聚合风险比较高，所以才采用了层层聚合的模式。 这个存储架构的弊端就是中间过滤表就是多余的，占写入、占存储。...（2）新架构 之前的数据存储是直接存时间戳，现在把时间解析拆解，改成存储hour_in_12,hour,minute_in_5,minute这4个字段，并时间粒度由大到小按顺序创建索引。...即把1591950180000（2020-06-12 16:23:00）拆解，改成存储下面4个字段 ?
优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题，导致项目卡壳。...以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用：1、问题背景在某些场景中，我们可能会考虑绕过数据库，直接使用Elasticsearch存储数据，并在Python应用程序中实时构建这些数据。...消息代理是一种中间件软件，它可以存储和转发消息。应用程序将数据发送到消息代理，消息代理将数据转发到Elasticsearch。...Elasticsearch数据存储可以帮助提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率，同时增强系统的稳定性和可靠性。...这些优化措施有助于提升用户体验，提高系统的可用性，并为业务的发展提供更好的支持。所以，企业要根据自己得业务范围调整适合得代码。
FileStore承担了文件的存储工作，其实就是将文件安装PG进展组织，然后分目录存储。...考虑到之前做个文件压缩方面的相关工作，如果文件先压缩后存储，是否会比裸存储会更快呢，从之前的实验表明，也有磁盘性能和CPU的性能差异巨大，如果压缩算法选择较好，压缩+存储的时间有可能会小于裸存储的时间。...注:上面的优化结果是采用[压缩存储数值]/[原始存储数值]， (+)表示提升，(-)表示下降。...总结 本文从可FileStore层面，对Ceph做了压缩存储的优化，从测试效果来看，还是非常理想的，几乎提升了1倍多的性能。...此工作只是一个优化的开始，其实后续还有很多的优化空间，比如，对数据进行动态选择压缩，或者在压缩的路径上进行优化，可以避免每个osd都重复压缩。
接着上一章我们讲的hive的连接策略，现在我们讲一下hive的数据存储。 下面是hive支持的数据存储格式，有我们常见的文本，JSON，XML，这里我们主要讲一下ORCFile。...从图中可以看出，orc格式的文件存储大小仅为文本的30%左右，比gz格式的都小，采用zlib压缩的话，更小，仅有22%左右。...使用orc格式存储的方式很简单，在建表的时候STORED AS orc即可 CREATE TABLE sale ( id int, timestamp timestamp
熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节省存储成本。...> 深度归档存储，也支持跳级沉降（例如标准存储 > 归档存储），不持逆向，且数据转入低频存储后，再访问需要支付更多的数据取回费用，并且生命周期前只能针对存储桶和指定前缀进行沉降，仅通过生命周期沉降数据，...如果选择标准存储，存储成本就会偏高；如果选择低频存储，不仅需要数据取回费用，还会损害用户的访问体验。...智能分层存储优势 无需关注数据访问模式，智能转换存储层 只需为数据指定对象存储类型，即可应用智能分层存储特性。...数据自动沉降，存储成本更优 通过监测数据访问频率，自动化管理数据访问层，智能分层存储类型还参与对象存储生命周期流程，用户可以按需将智能分层存储沉降到归档存储中，进一步降低数据在云端的存储成本。
查询优化 业务侧避免此类查询 从业务侧分析，是不是需要此类查询。...引入其他存储方案 比如例1，业务需要查询按照时间顺序的中大奖的前N个人。这个业务侧可以将数据保存到在redis中，listz中存topN的数据。然后发现有中大奖的人，扔到redis队列即可。
另外理论上，有查询优化器的存在，发现status的区分度不高，可能直接使用了索引里的时间字段，而不使用status。 ? 毕竟，这份数据里，只有两个值，且数量级相差也不太多。...0.5索引优化 那么，我们应该怎么去调整索引以达到高效查询呢。 调整索引字段顺序 首先，考虑调整的是gmt_modified和gmt_create的顺序。...filesort怎么优化掉 排序字段没有使用索引，我们能给其单独创建一个索引么？ 答案是不能。 因为sql查询只会使用一个索引，在查询条件使用了索引的情况下，排序就不会再使用索引了。...架构优化：集群部署，负载均衡 1.2. 万亿流量下负载均衡的实现 1.3. 架构优化：消息中间件的妙用 1.4. 存储优化：mysql的索引原理和优化 1.5. 存储优化：详解分库分表 1.6....存储优化补：explain索引调优实操 扫码_搜索联合传播样式-白色版.png image.png
其实企业里面用的最多的是复合型的，比如：水平分库分表 ，水平分库+垂直分库+分表 真的有了这方面的瓶颈的话水平分表一般只能缓解，并不能真正解决，毕竟还是在一台服务器上。...水平分库分表可以把IO瓶颈解决一部分，优化效果还是很明显的： ?...水平分库+垂直分库+分表，这个方案可以利用链接服务器，这样路由表就不用改了，把路由表的表名改成完整的名称（后面会说更好的方法） 看直观图：[192.168.1.250].[BigValues]....没有跨库查询过的同志，可以先预习一下同义词相关的知识：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041323.html#tyc 先设置一下链接服务器。...代码：Snowflake.Instance().GetId() + View Code 2.跨库Join MySQL比较蛋疼，MSSQL好像没那么难，我是用链接服务器+同义词的方法解决的（上面演示的
前言 因为准备上大学了，根据我自己的需求，可能需要一个存储业务。 这个存储业务不可能在阿里云啊，腾讯云这些地方购买存储的 这样四年下来花的钱太多了，而且没有必要，我还要到处节省下载所消耗的网费。...所以就打算自己整理一个服务器，当然这个服务器不是只做NAS业务，后续有需要可以配置其他项目。 至于为什么想做这个项目呢？...接着就是简单配置一下服务器了。...，而且对于阵列卡损坏后不太方便，所以我还是选择了硬盘存储我的阵列信息）。...重装系统 这是最后一次重装系统，这一次重装完毕也就代表着我服务器正式构建完毕了。
业务的发展会产生海量存储需求，在云端存储数据时，如何进行成本优化，减轻业务负担呢？ 在进行成本优化之前，首先需要了解腾讯云对象存储COS的成本构成。...根据业务模式选择合适的存储类型能够较大幅度地优化业务的存储成本。...五、进行成本回顾 成本优化需要贯穿业务的全流程，而不仅仅只在业务上云时进行成本规划，客户需要不定时进行成本回顾，按照业务需求合理规划业务的云存储架构，有利于降低存储成本。...除此之外，客户可以进入腾讯云计费平台，下载腾讯云计费账单了解云存储用量明细账单，分析云存储消耗情况并针对性优化。...客户还可以关注“腾讯云存储”公众号或者进入对象存储控制台概览页，了解对象存储新品发布情况，关注对您成本优化有关的资讯。
key/value 结构来存储，主要有以下2种存储方式： ?...常用内存优化手段与参数 通过我们上面的一些实现上的分析可以看出 redis 实际上的内存管理成本非常高，即占用了过多的内存，作者对这点也非常清楚，所以提供了一系列的参数和手段来控制和节省内存，我们分别来讨论下...说明：list 数据类型多少节点以下会采用去指针的紧凑存储格式。 ? 说明：list 数据类型节点值大小小于多少字节会采用紧凑存储格式。 ?...最后想说的是 Redis 内部实现没有对内存分配方面做过多的优化，在一定程度上会存在内存碎片，不过大多数情况下这个不会成为 Redis 的性能瓶 颈，不过如果在 Redis 内部存储的大部分数据是数值型的话...），海量数据存储方面并不是 Redis 所擅长的领域。
zipmap优化hash 将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存，并且可以更方便的存取整个对象。省内存的原因是新建一个hash对象时开始是用zipmap来存储的。...redis.conf中）： hash-max-zipmap-entries 512 #配置字段最多512个hash-max-zipmap-value 64 #配置value最大为64字节 ziplist优化...，否则采用 Dict 来存储(Dict实际是Hash Table的一种实现)，list采用ziplist数据结构存储数据，这样做一方面为了节省内存，另一方面这种结构式顺序存储的结构，能够更好利用cpu...配置如下所示： list-max-ziplist-entries 512 #配置元素个数最多512个list-max-ziplist-value 64 #配置value最大为64字节 intset优化...intset元素限制的配置如下所示： set-max-intset-entries 512 #配置元素个数最多512个 ziplist优化sorted set 根hash和list一样sorted set
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