最近在给某网站的后台添加一系列的统计功能，遇到很多需要按条件计数的情况。尝试了几种方法，下面简要记录，供大家参考。 问题描述 为使讨论简单易懂，我将问题稍作简化，去掉诸多的背景。...比如要分别统计1~10号、11~24号，25号~50号妃子的产子数，就无法实现了。 另外，由于使用了GROUP BY，因此涉及到排序，执行时间上要更长。 我暂时没有发现这种方法的优点。...虽然是3条SELECT语句，看起来比GROUP BY的方案多了2条语句，但是它不涉及到排序，这就节省了很多时间。 缺点可能就是语句稍多，对语句数量有洁癖的同学可能会比较不舒服。...方法3：使用CASE WHEN CASE WHEN语句的功能很强大，可以定义灵活的查询条件，很适合进行分类统计。...优缺点 优点嘛，此方法也不涉及到排序，因此运行时间上与方法2相当，SELECT语句减少到了 1 条。 缺点就是语句比较长，对语句长度有洁癖的同学可能会比较不舒服。
查询条件可以是： 带比较运算符和逻辑运算符的查询条件 带 BETWEEN AND 关键字的查询条件 带 IS NULL 关键字的查询条件 带 IN 关键字的查询条件 带 LIKE 关键字的查询条件 1...多条件的查询语句 在 WHERE 关键词后可以有多个查询条件，这样能够使查询结果更加精确。多个查询条件时用逻辑运算符 AND（&&）、OR（||）或 XOR 隔开。...因为，设置的条件越多，查询语句的限制就更多，能够满足所有条件的记录就更少。为了使查询出来的记录正是自己想要的，可以在 WHERE 语句中将查询条件设置的更加具体。...因为 MySQL 对通配符的处理一般会比其他操作符花费更长的时间。 在确定使用通配符后，除非绝对有必要，否则不要把它们用在字符串的开始处。把通配符置于搜索模式的开始处，搜索起来是最慢的。...空值不同于 0，也不同于空字符串。如果字段的值是空值，则满足查询条件，该记录将被查询出来。如果字段的值不是空值，则不满足查询条件。
，存储一个 JavaScript 数组对象 对象成员 具有字符串索引，存储一个 JavaScript 对象 ---- 总结 直接量与局部变量访问速度非常快，数组项和对象成员需要更长时间 局部变量比域外变量访问速度快...，必须完全消除所有条件判断，操作转换成一个数组项查询或者一个对象成员查询。...回溯失控 当一个正则表达式占用浏览器上秒，上分钟或者更长时间时，问题原因很可能是回溯失控。正则表达式处理慢往往是因为匹配失败过程慢，而不是匹配成功过程慢。...将扩展至字符串结束，正则表达式将立刻失败因为没有回溯点可以返回 提高正则表达式效率的更多方法 关注如何让匹配更快失败 正则表达式以简单的，必需的字元开始 编写量词模板，使它们后面的字元互相排斥 减少分支的数量...过长的运行时间导致 UI 更新出现可察觉的延迟，从而对整体用户体验产生负面影响 JavaScript 运行期间，浏览器响应用户交互的行为存在差异。
· 合理安排资源、调整系统参数使MySQL运行更快、更节省资源。 · 优化是多方面的，包括查询、更新、服务器等。 · 原则：减少系统瓶颈，减少资源占用，增加系统的反应速度。...使用LIKE关键字的查询 在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不起作用。只有"%"不在第一个位置，索引才会生效。 ? ?...使用OR关键字的查询 查询语句的查询条件中只有OR关键字，且OR前后的两个条件中的列都是索引时，索引才会生效，否则，索引不生效。 ? ? ?...数据库的运行速度和效率。...需要从以下几个方面考虑： 1、 配置较大的内存。足够大的内存，是提高MySQL数据库性能的方法之一。内存的IO比硬盘快的多，可以增加系统的缓冲区容量，使数据在内存停留的时间更长，以减少磁盘的IO。
其次是切换的模式匹配，它改进了模式匹配语法，使得编写更清晰、更简洁的条件分支代码成为可能。...Project Loom 1、JEP 444：Virtual Threads 虚拟线程 JEP目标： 使以简单的每请求线程样式编写的服务器应用程序能够以近乎最佳的硬件利用率进行扩展。...通过支持模板及其嵌入式表达式的值的验证和转换，提高了Java程序的安全性，这些程序从用户提供的值组成字符串并将其传递给其他系统（例如，为数据库构建查询）。...允许创建从字面文本和嵌入式表达式计算的非字符串值，而无需通过中间字符串表示。 价值： 根据Amber项目的目标，字符串模板旨在使Java编程语言更可读、可写和可维护。...相关： [JDK 19] JEP 405：记录模式（预览） [JDK 20] JEP 432：记录模式（第二次预览） 价值： 通过扩展模式匹配来表达更复杂、可组合的数据查询，使
应用程序的响应时间通常也很重要，因此数据库查询不应该花费很长时间来运行。查询应始终在不到 5 秒内完成，大多数查询应在 100 毫秒内完成，甚至可能更快。...鉴于读取操作读取大部分数据库聚合对于使这些数据易于被人类消化是必要的。 查询量大且复杂。 要回答查询，通常需要从多个不同的表中收集数据，或者需要将数据与同一个表中的不同数据进行比较。...因此，会有很多活跃用户在做小事务，同时运行一些繁重的长时间运行的查询。 对 HTAP 工作负载进行基准测试的挑战 在不同的运行中比较 HTAP 基准测试得出的数据是非常困难的。...，分析查询将需要更长的时间来运行。...换句话说，当 TPS 增加时 (good)，OLAP 查询需要更长的时间(bad)。有两个原因： 更多的 TPS 通常意味着机器的资源（cpu/disk）更忙于处理 OLTP 查询。
它们有不同的性能考虑。 直接量和局部变量访问速度非常快，数组项和对象成员需要更长时间。局部变量比域外变量快，因为它位于作用域链的第一个对象中。变量在作用域链中的位置越深，访问所需的时间就越长。...使用简单的+和+=取而代之，可避免(产生)不必要的中间字符串。 回溯既是正则表达式匹配功能基本的组成部分，又是正则表达式影响效率的常见原因。...避免此问题的技术包括：使相邻字元互斥，避免嵌套量词对一个字符串的相同部分多次匹配，通过重复利用前瞻操作的原子特性去除不必要的回溯。...虽然有很多方法来修整一个字符串，使用两个简单的正则表达式(一个用于去除头部空格，另一个用于去除尾部空格)提供了一个简洁、跨浏览器的方法，适用于不同内容和长度的字符串。...工具 当网页或应用程序变慢时，分析网上传来的资源，分析脚本的运行性能，使你能够集中精力在那些需要 努力优化的地方。
某些用例的成本更高，例如代码自动生成，因为它会随着每次输入新字符而运行。随着 LLM 应用的不断增加，即使在生成时间方面实现细微的效率提升，也将产生巨大的影响。...在 LLM 的重要新兴用例中，有一些需要利用更长的上下文。只有拥有了更长的上下文窗口，LLM 才能对更长的文档进行推理，无论是总结文档还是回答其中的问题。...研究者在不同序列长度下（从 512 到 64k），以 tok/s 为单位来测量解码速度，并比较了多种计算注意力的方式： Pytorch：使用纯粹的 PyTorch 基元来运行注意力计算（不使用 FlashAttention...他们将 batch size 设置为 1，并且使用 16 个 128 维的查询头，以及 2 个键 / 值头（分组查询注意力），这与在 4 个 GPU 上运行的 CodeLLaMa-34b 使用的维度相匹配...上述微基准测试展示了多头注意力的运行时间，单位为微秒。Flash-Decoding 在序列长度扩展到高达 64k 时，几乎实现了恒定的运行时间。
产生死锁的原因： 一.因为系统资源不足。 二.进程运行推进的顺序不合适。 三.资源分配不当。 33.如何才能产生死锁 产生死锁的四个必要条件： 一.互斥条件：所谓互斥就是进程在某一时间内独占资源。...第一个条件的限制使volatile变量不能用作线程安全计数器。...BIO方式适用于连接数目比较小且固定的架构，这种方式对服务器资源要求比较高，并发局限于应用中，JDK1.4以前的唯一选择，但程序直观简单易理解。...在一些情况下,由于驱动器自身需要额外的处理和在Java应用程序和Oracle服务器间增加的网络活动，执行PreparedStatement对象实际上会花更长的时间。...传递给PreparedStatement对象的参数可以被强制进行类型转换，使开发人员可以确保在插入或查询数据时与底层的数据库格式匹配。
： 【本题考点】 1、此题比较简单，考察聚合函数sum。...下列字符和字符串是常用的： 格式化日期常用的字符串： 3、SQL常用的日期提取函数： 4、or操作符，筛选结果只要满足其中之一条件就被筛选出来，在与and连用时，优选计算and，and拥有较高的计算次序...： ２、上一个解法思路比较清晰，但是写起来比较复杂，可以用“or”“and”连用简化一下，流入流出是一个条件，时间为一个条件，两者并列，简化为： select sum(数量) as a from 各城市人口流动表...，需要理清各层的逻辑关系，子查询都是从内到外逐层运行，内层没有错误后，再运行外层。...SQL书本的语句比较简单，看着都会，也不难，写都写的出来，可是一运行发现却是错的，写跟运行正确是两回事，只有实际运行才能找出错误，才能有收获，技术才能提高。
要实现数据库自动驾驶（如选择合适的时机在合适的列上自动创建索引），应该根据将要到来的查询对数据库进行优化，而不是根据过去一段时间的查询状态来优化，所以预测将来一段时间的工作负载十分重要。...Pre-Processor（预处理） 首先是预处理，预处理器分两步处理每个查询。它首先从查询的SQL字符串中提取所有常量，并用值占位符替换它们。这会将所有查询转换为准备好的语句。...该论文使用第三种方法，下面进行简要介绍： 1）物理特性 物理特性是指DBMS在执行查询时使用的资源量和其他运行时指标，例如读取/写入的元组数或查询延迟。...其优点是，它们提供了有关单个查询的细粒度和准确信息。但它们取决于DBMS的配置、硬件以及同时运行的其他查询。如果其中任何一项发生变化，那么之前收集的有限元分析都是无用的，框架必须重建其模型。...线性模型当数据中的内在关系简单时能够很好地避免过度拟合，它们需要更少的计算来构建，并且需要更少的训练数据；另一方面，功能更强大的非线性模型更适合学习复杂的数据模式，但是它们确实需要更长的训练时间，因容易过度适应而需要更多的训练数据
store：默认情况下，字段值会被索引使它们能搜索，但它们不会被存储( stored)。意味着可以通过这个字段查询，但不能取回它的原始值。 但这没有关系。...如果不需要运行短语查询，则可以告诉ES不索引位置： PUT index { "mappings": { "type": { "properties": {...为了增加分片大小，可以在创建索引的时候设置较少的主分片数量，或者使用shrinkAPI来修改现有索引的主分片数量。但是较大的分片也有缺点，例如，较长的索引恢复时间。...) 调试聚合查询功能，需要对比原始数据 使用best_compression _source和设置为"store": true 的字段占用磁盘空间都比较多。...在文档中以相同的顺序放置字段 由于多个文档被压缩成块，如果字段总是以相同的顺序出现，那么在这些source 文档中可以找到更长的重复字符串的可能性更大。
比较简单的作法是和我一样，交这部分交给 New Relic 去处理，我们就可以知道应用中哪些地方比较占用资源。...TTFB 优化 而对于早期我的博客来说，还有一个主要的限制因素是 DNS 查询所需要的时间——即查询这个域名对应的服务器地址的时间。...这主要是受限于域名服务器提供的 DNS 服务器比较慢，作一个比较简单的对比： ? 通过使用 traceroute 工具，我们就可以发现经过不同网关所需要的时间了： ?...而这还是在我采用了 DNSPod 这样的工具之后的结果，原先的域名服务器则需要更长的时间。可惜，我这么穷已经不能付钱给更好的 DNS 服务提供商了。...设置资源的缓存时间就比较简单了，弄清楚 Last-Modified / Etag / Expires / Cache-Control 几种缓存机制，再依据自己的上线策略做一些调整即可。
本文摘录总结自《高性能MySQL》(第三版)，将以每章一篇文章的方式带大家读这本数据库经典之作。总结精华，帮大家快速抓住重点信息，节省宝贵时间。 这章概念性东西比较多，可能有点枯燥。...简单就好 简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期。例如，整型比字符操作代价更低，因为字符集和校对规则（排序规则）使字符比较比整型比较更复杂。...如果查询中包含可为NULL的列，对MySQL来说更难优化，因为可为NULL的列使得索引、索引统计和值比较都更复杂。可为NULL的列会使用更多的存储空间，在MySQL里也需要特殊处理。...但是，由于行是变长的，在UPDATE时可能使行变得比原来更长，这就导致需要做额外的工作。...最好的策略是只分配真正需要的空间，不要太慷慨，因为更长的列会消耗更多的内存。 CHAR CHAR类型是定长的：MySQL总是根据定义的字符串长度分配足够的空间。
这时就可以采用 forceindex 来强制优化器使用我们制定的索引。 5、日期时间类型 对于非标准的日期字段，例如字符串的日期字段，进行分区裁剪查询时会导致无法识辨，依旧走全表扫描。...在日常中你会发现全模糊匹配的查询，由于 MySQL 的索引是 B+ 树结构，所以当查询条件为全模糊时，例如 %AB%、%AB，索引无法使用，这时需要通过添加其他选择度高的列或者条件作为一种补充，从而加快查询速度...11、禁止使⽤负向查询 禁止使⽤负向查询，例如：not in、!=、、not like。 12、范围查询 在对字符串类型的索引进行大于运算时，会导致全表扫描。...17、复杂查询还是简单查询？ 不要用一个SQL解决所有事情，可以分步骤做，省时、易理解、优化。...简单的 SQL 容易使用到 MySQL 的 QUERY CACHE；减少锁表时间特别是 MyISAM；可以使用多核 CPU。
UPDATE比原来更长时，数据库会做额外工作CHAR会根据需要采用空格进行填充以方便比较 比较 BLOG TEXT 区别 存储二进制字符；无字符集和排序规则 有字符集和排序规则 相同点 MYSQL把...日期和时间类型 比较 DATETIME TIMESTAMP 范围 1001~9999年 保存1970年1月1日午夜以来的秒数，和Unix时间戳相同，只能表示1970~2038年 精度 秒 秒 格式 将日期和时间封装到格式为...GROUP BY语句 范式的缺点 范式之间的关联比较复杂 反范式的优点 数据都在一张表中，避免了关联 避免随机IO，当整表查询的时候，基本上是顺序IO 冗余的表处理某些业务时候非常方便 混用范式化和反范式化...实际环境中不可能完全范式化或反范式化 四、缓存表和汇总表 缓存表 | 表示存储那些可以比较简单地从schema其它表获取（但获取速度比较慢）数据的表 汇总表 | 保存使用 GROUP BY 语句聚合数据的表...该操作会通过排序来构建所有索引，包括唯一索引 总结 避免过度设计 避免NULL值 使用小而简单的适合的数据类型 尽量使用相同的数据类型存储相似或相关的值，尤其是在关联条件中使用的列 注意可变长字符串，其在临表和排序时可能导致最大长度分配内存
有效的故障排查手段 理论： 反复采用假设排除手段的过程： 不断提出一个造成系统问题的假设，进而针对这些假设进行测试和排除 常见的陷阱 关注错误的系统现象，或者错误地理解了系统现象的含义。...不能正确修改系统的配置信息，输入信息或者系统运行环境。 将问题过早的归结为极为不可能的因素，或者之前曾经发生德国的问题 试图解决与当前问题相关的一些问题，却没有认识到只是巧合。...（同时尽量保存报错的现场供事后调查复盘） 检查 需要检查系统中每个组件的工作状态，以便了解系统是不是在正常工作。 理想情况下监控可以提供相应指标。 日志很重要，了解系统某个时间在干啥。...将日志结构化，可以保存更长时间 多级记录日志很重要，尤其可以动态调整日志级别 在日志系统中支持过滤条件 诊断 简化和缩略 对于大型系统，逐级查询问题过于耗时，尝试使用二分法。...使故障排查更简单 增加系统的可观察性。为每个系统增加白盒监控和结构化日志 利用成熟的，观察性好的组件接口设计系统
想象一个1000万条记录的分析模型，如果一次提取4个维度进行组合分析，每个维度有10个不同的取值，理论上的运算次数将达到10的12次方。这样的运算量将导致数十分钟乃至更长的等待时间。...对查询的快速响应使交互式查询和对分析查询的调优成为可能，而这些在针对处理长时间批处理作业的SQL-on-Hadoop传统技术上是无法完成的。...），连接操作，处理字符串、数字、日期的内建函数、聚合函数、子查询、in和between这样的比较操作符等。...当查询的where子句中包含分区键列时，可以直接跳过不符合过滤条件的分区，这也就是所谓的“分区消除”。...在实际中，许多Hadoop用户使用Hive来执行长时间运行的、面向批处理的SQL查询，而Impala可以利用这些已有的Hive架构。
之前的版本要尽量避免使用 or 查询，可以使用 union 或者子查询来替代，因为早期的 MySQL 版本使用 or 查询可能会导致索引失效，在 MySQL 5.0 之后的版本中引入了索引合并 索引合并简单来说就是把多条件查询...，而临时表的创建与销毁会占用一定的系统资源以及花费一定的时间，同时对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响更大 小表驱动大表 我们要尽量使用小表驱动大表的方式进行查询，也就是如果 B 表的数据小于...；然而如果非最左匹配的查询条件，例如，性别+姓名这种查询条件就不会触发联合索引 Join优化 MySQL的join语句连接表使用的是nested-loop join算法，这个过程类似于嵌套循环，简单来说...磁盘应该尽量使用有高性能读写能力的磁盘，比如固态硬盘，这样就可以减少 I/O 运行的时间，从而提高了 MySQL 整体的运行效率 磁盘也可以尽量使用多个小磁盘而不是一个大磁盘，因为磁盘的转速是固定的，...有多个小磁盘就相当于拥有多个并行运行的磁盘一样 网络 保证网络带宽的通畅（低延迟）以及够大的网络带宽是 MySQL 正常运行的基本条件，如果条件允许的话也可以设置多个网卡，以提高网络高峰期 MySQL
MCMC使您可以从实际上不可能完全定义的概率分布中进行采样！令人惊讶的是，MCMC的核心并不难于描述或实施。让我们看一个简单的MCMC算法。...newguess) prob.accept <- min(1,post oldguess <- newguess guesses[coun#可视化contour(x=shapevec,y=scal我们运行更长的时间...让我们运行更长的时间，看看是否得到的东西看起来更像是随机数生成器（白噪声）########### 再试一次-运行更长的时间chain.length <- 20000oldguess <- startingvo2...（模糊的毛毛虫）或类似的噪声多个具有不同起始条件的链条看起来应该相同我们可能在这里可以做得更好的一种方法是使链条运行更长的时间，并丢弃初始样本我们还可以。...#################运行链更长时间jags.fit <- sample = 10000,n.chains = 3,adapt = 1000,burnin = 1000,
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