助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子？撸起袖子就是干！ 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别。 MongoDB是NoSQL中的一种。...单值索引：一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值 复合索引：一个索引包含多个列，实际开发中推荐使用 实际开发中推荐使用复合索引，并且单表创建的索引个数建议不要超过五个...先根据id大的优先执行，再根据相同id从上至下的执行。...6 擅用 explain 分析sql语句 7 除了优化sql语句外，还可以优化表的设计。如尽量做成单表查询，减少表之间的关联。设计归档表等。...到这里，MySQL的索引优化分析就结束了，有什么不对的地方，大家可以提出来。如果觉得不错可以点一下推荐。
摘要 在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中，普遍采用了计算存储分离架构。...该架构优势明显， 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言，IO 性能问题无法回避，下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益。...在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于： 将有状态的数据下沉到存储层，这使得 RDS 在调度时，无需感知计算节点的存储介质，只需调度到满足计算资源要求的 Node，数据库实例启动时，只需在分布式文件系统挂载...下面，就需要结合 MySQL 的特性来进行有针对性的优化。 以下测试方案的设计，测试数据的梳理来自于沃趣科技MySQL专家@董大爷 和 @波多野老师。...所以每次写数据文件时都要将一份数据写到共享表空间中，当启动时发现数据页 Checkum 校验不正确时会使用共享表空间中副本进行恢复，从 DoubleWrite 实现来看这部分会产生一定量的 IO .所以： 最好的优化就是减少
在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中，普遍采用了计算存储分离架构。...该架构优势明显， 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言，IO 性能问题无法回避，下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益。...在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于： 将有状态的数据下沉到存储层，这使得 RDS 在调度时，无需感知计算节点的存储介质，只需调度到满足计算资源要求的 Node，数据库实例启动时，只需在分布式文件系统挂载...下面，就需要结合 MySQL 的特性来进行有针对性的优化。 以下测试方案的设计，测试数据的梳理来自于沃趣科技MySQL专家@董大爷 和 @波多野老师。...所以每次写数据文件时都要将一份数据写到共享表空间中，当启动时发现数据页 Checkum 校验不正确时会使用共享表空间中副本进行恢复，从 DoubleWrite 实现来看这部分会产生一定量的 IO .所以： 最好的优化就是减少
在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中，普遍采用了计算存储分离架构。...该架构优势明显， 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言，IO 性能问题无法回避，下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益。...在我们看来，计算存储分离的最大优势在于： 将有状态的数据下沉到存储层，这使得 RDS 在调度时，无需感知计算节点的存储介质，只需调度到满足计算资源要求的 Node，数据库实例启动时，只需在分布式文件系统挂载...下面，就需要结合 MySQL 的特性来进行有针对性的优化。 以下测试方案的设计，测试数据的梳理来自于沃趣科技MySQL专家@董大爷 和 @波多野老师。...所以： 最好的优化就是减少 IO，在底层存储介质或文件系统支持 Atomic Write的前提下，可以关闭 MySQL 的 DoubleWrite 以减少 IO。
沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中, 普遍采用了计算存储分离架构....该架构优势明显, 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言, IO 性能问题无法回避, 下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益....在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于: 将有状态的数据下沉到存储层, 这使得 RDS 在调度时, 无需感知计算节点的存储介质, 只需调度到满足计算资源要求的 Node, 数据库实例启动时, 只需在分布式文件系统挂载...下面, 就需要结合 MySQL 的特性来进行有针对性的优化. 以下测试方案的设计, 测试数据的梳理来自于沃趣科技 MySQL 专家 @董大爷 和 @波多野老师....所以, 最好的优化 就是减少 IO, 在底层存储介质或文件系统支持 Atomic Write的前提下, 可以关闭MySQL 的 DoubleWrite 以减少 IO 单机架构 : 关闭 DoubleWrite
从SEO角度看，网站优化要达到几个目的： 1、用户体验 用户访问一个网站，要有良好的视觉效果和需求索引。...网站优化的建议 1、网站地图 建议给网站建一个完整的网站地图sitemap。同时把网站地图的链接放在首页上，使搜索引擎能很方便的发现和抓取所有网页。...建议加上nofollow标签（告诉蜘蛛不要追踪此网页链接），甚至可以在收录之后直接robots（蜘蛛协议）屏蔽掉，这样可以集中网站权重，同时提高蜘蛛在网站的抓取效率。
windows远程桌面是大家用的比较多的一个服务，经常会遇到一些这样那样的错误，下面我们就2个典型案例分析一下。 一、远程桌面，身份验证错误：要求的函数不受支持 报错现象如下图所示： ?...二、RDS组件造成无法远程 报错现象如图： ? RDS是Remote Desktop Service的简称，远程桌面服务加快并扩展了到任何设备的桌面和应用程序部署。...具体分析： 这主要是因为安装了RDS后，RDS会生成6个角色服务： 1、远程桌面Web访问：RD Web Access 远程桌面 Web 访问（RD Web 访问）允许用户通过运行 Windows的计算机上的
原文链接：https://www.cnblogs.com/shendandan/p/4766840.html
公司前端优化建议 ---- 总体思路是研究出公司自己的一套前端优化方案，做项目过程中积累一些好用的常用的一些代码，总结收藏起来。...构建网页时需要一个重置样式的代码，可以先用淘宝的重置样式代码https://blog.csdn.net/budinger/article/details/38112109，然后根据公司需要修改，比如公司喜欢用苹方...、微软字体，就在重置样式代码里面加上这一条 2.一些图片的加载可以运用上懒加载技术，因为公司用的图片比较多，所以这方面优化有意义。...建议几个典型例子就可以，这些例子得包含常用的css命名、书写样式、缩写方法。
JS 线程 后台态页面进行 setData 当页面进入后台态（用户不可见），不应该继续去进行setData，后台态页面的渲染用户是无法感受的，另外后台态页面去setData也会抢占前台页面的执行 建议...从过去我们分析的案例来看，大图片和长列表图片的使用会引起 WKWebView 的回收 图片对页面切换的影响 大图片也会造成页面切换的卡顿。...我们分析过的案例中，有一部分小程序会在页面中引用大图片，在页面后退切换中会出现掉帧卡顿的情况.建议开发者尽量减少使用大图片资源 # 代码包大小的优化 有必要尽量减少代码包的大小，因为代码包大小直接影响到下载速度...除了代码自身的重构优化外，还可以从这两方面着手优化代码大小： 控制代码包内图片资源 小程序代码包经过编译后，会放在微信的 CDN 上供用户下载，CDN 开启了 GZIP 压缩，所以用户下载的是压缩后的...但我们分析数据发现，不同小程序之间的代码包压缩比差异也挺大的，部分可以达到 30%，而部分只有 80%，而造成这部分差异的一个原因，就是图片资源的使用。
Java 编译器会寻找机会内联所有的 final 方法，内联对于提升 Java 运行效率作用重大，具体可以查阅 Java 运行期优化相关资料，此举能够使性能平均提高 50%。 尽量重用对象。...根据网友们提出的意见，这一点我认为值得商榷，其实分业务场景吧，有些场景需要循环终止，有些只是为了忽略当此循环处理。 如果能估计到待添加的内容长度，为底层以数组方式实现的集合、工具类指定初始长度。...这个肯定大家都没有疑问的，性能优化的实现而已。 乘法和除法使用移位操作。...见如下案例解释分析原因。...当应用服务器需要保存更多的会话时，如果内存不足，那么操作系统会把部分数据转移到磁盘，应用服务器也可能根据MRU（最近最频繁使用）算法把部分不活跃的会话转储到磁盘，甚至可能抛出内存不足的异常。
PostgreSQL会分析各个表来获取一个统计信息样本（这个操作通常是由autovacuum这个守护进程周期性的执行analyze，来收集这些统计信息，然后保存到pg_statistic和pg_class...startup_cost = startup_cost; path->total_cost = startup_cost + cpu_run_cost + disk_run_cost; } 一个SQL优化实例...Sql有个缺点就是我不知道查询的字段是从那个表里面取的、建议加上表别名.字段。...然后过滤掉了其中的条记录，那么最终将得到（*-111865） = ：第->行，根据第和行返回的结果集最终做了Nested Loop Semi Join，第行的条结果集被循环了次,(*-37018710)...Semi Join，actual time=277.794..88932.662， 表db_zxzhld.t_zhld_db dbxx和db_zxzhld.t_zhld_ajdbxx均是全表扫描 具体优化步骤
建议: 减少缓存级别，可以适当持久化到磁盘的方式保存 RDD。 采用 Kryo 的序列化方式，减少所需要的内存空间 合理的 Cache 会带来性能的飞跃… ? 5T纯内存操作，非常快。 ?...虽然 RDD 都有缓存，相对来说 transformation 都是内存操作，但是对于程序本身的没有太大意义的，设计 shuffle 的操作，建议还是通过调试部分数据后，在正式环境，或者定时任务中去掉，
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/129561.html原文链接：https://javaforall.cnl
，“怎么SQL优化”等等。 本文就“怎么SQL优化”，简单讲几个原则。...filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比 extra: 额外的信息 主要根据select_type，possible_keys， key等来判断sql的性能。...SQLAdvisor是由美团点评公司技术工程部DBA团队（北京）开发维护的一个分析SQL给出索引优化建议的工具。...它基于MySQL原生态词法解析，结合分析SQL中的where条件、聚合条件、多表Join关系 给出索引优化建议 四、索引应用的一些原则 4.1 索引越少越好 索引是把 双刃剑，在提升检索性能的同时，以牺牲数据写性能和增加系统负载为代价的...五、其他参考 《Mysql高性能优化规范建议》 《高性能SQL》 https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html 如果觉得本文对你有帮助，欢迎点赞，欢迎关注我
关于wordpress的优化建议 以下是一些关于WordPress的优化建议： 选择一个好的主机，以确保网站的速度和稳定性。 对网站进行定期备份，以防止数据丢失或被黑客攻击。...对网站的数据进行分析和监控，以便及时发现和解决问题。 这些是一些基本的WordPress优化建议，如果需要更具体的建议，建议寻求专业的WordPress开发人员或技术支持。...MySQL多层级树形结构表的搜索查询优化 使用WordPress作为小程序后端——APPID有效性前置检查 使用WordPress作为小程序后端——小程序请求前置检查 Windows rclone挂载sftp
6.打包图集 1.每个材质/纹理的渲染一定是会产生DrawCall的，这个DrawCall只能通过打包图集来进行优化。
但是，如果基于运算速度和内存的考虑，强烈不建议采用这种存储方式，因为： 1. 这种存储方式的内存利用率很低。...关于程序优化方面的内容，将在后续文章专门讲述。下面是被优化后的部分代码，其余代码不变。...算法的优化 高精度乘法的复杂度分析 连乘的复杂度分析 设置缓存 分解质因数求阶乘 二分法求乘幂 分解质因数后的调整 高精度乘法的复杂度分析 计算n位高进制数与m位高进制数的积 Ø需要n*m次乘法 Ø积可能是...的高精度算法本身并不难，但我们仍然可以从多种角度对它进行优化。 其实，很多经典算法都有优化的余地。我们自己编写的一些程序也不例外。只要用心去优化，说不准你就想出更好的算法来了。...也许你认为本文中的优化毫无价值。确实是这样，竞赛中对高精度的要求很低，根本不需要优化。而我以高精度算法为例，不过想谈谈如何优化一个算法。我想说明的只有一点： 算法是可以优化 的。
jquery的官网上给出了6点性能方面的建议： （1）在循环外面做append操作 DOM操作是有成本的，一次性append要比循环中每次都append要好很多 下面这种操作方式是一种普遍的现象，在循环中每次都执行...{ var newListItem = "" + item + ""; $( "#ballers" ).append( newListItem ); }); 建议创建一个...func.apply( this ); return this; } $( "li.cartitems" ).doOnce(function() { // ... }); （5）选择器优化...td.gonzalez" ); 4）避免通用选择器 通用选择器在任何地方出现都会很慢 $( ".buttons > *" ); // 及其慢的 $( ".buttons" ).children(); // 优化的...); // 隐式通用选择器，没明确指定*，但实际还是会使用 $( ".category *:radio" ); // 显示通用选择器 $( ".category input:radio" ); // 优化的
在原论文中，作者经验性的证明了Adam算法的收敛性符合理论性的分析。...Adam算法可以在MINIST手写字符识别和IMDB情感分析数据集上由于logistic回归算法，也可以在MINIST数据集上应用于多层感知机算法和CIFAR-10图像识别数据集上应用于卷积神经网络。...我们分析了Adam算法的理论收敛性，并提供了收敛的区间，我们证明收敛的速度在线凸优化框架下达到了最优。经验结果也展示了Adam算法在实践上比得上其他随机优化方法。...Adam 算法 require：步长alpha：（建议默认为：0.001） require：矩估计的指数衰减率，beta1、beta2在区间[0,1]内。...（建议默认为：分别为0.9和0.999） require:用于数值稳定的小常数epsilon（建议默认为：1E-8） require：初始参数为 初始化一阶和二阶变量s=0，r=0
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
