综上所述，Elasticsearch之所以这么快，由于其运用多项高效技术，提升数据存储、查询、处理效率，构筑快捷搜索体验。
我们线上有个小程序，主要用来实时查询某省所有地市上报的一些信息，这些信息在后台，每5分钟推送一次Excel文件到我们的Kafka服务，这些信息就存储在Excel文件中。
在数据库应用开发中，MySQL是广泛使用的关系型数据库管理系统，但在处理大量数据或者复杂查询时，不合理的SQL语句可能导致性能下降、响应延迟等问题。因此，优化MySQL语句是提升数据库性能和效率的关键一步。
腾讯云TD-SQL是一款高性能、可扩展的关系型数据库，广泛应用于各类业务场景中。然而，随着数据量的增长和访问量的增加，数据库性能可能会受到影响。为了提升数据库性能，我们需要对数据库进行调优。本文将通过一个示例，介绍腾讯云TD-SQL数据库性能调优的方法和代码实现。
常见 API 性能优化的 7 中方法 🔹 缓存 🔹 连接池 🔹 避免N+1问题 🔹 分页 🔹 JSON序列化 🔹 有效载荷压缩 🔹 异步日志记录
而go里面并没有集合，而是叫数组，切片和键值对。数组同样长度固定，切片键值对长度不固定，键值对是k-v结构。
根据某一条件从数据库表中查询 『有』与『没有』，只有两种状态，那为什么在写 SQL 的时候，还要 SELECT count(*) 呢？
Java Persistence API（JPA）和Hibernate是两个常用的持久化框架，它们都提供了一种强大的查询语言——JPQL（Java Persistence Query Language）。在大型应用中，高效的查询是保证性能的关键。本文将探讨JPA与Hibernate在JPQL查询优化方面的区别，并结合一个实际项目中的应用场景，介绍如何优化JPQL查询以提升性能。
关于 JAVA 在开发几年之后，该学的技术都已经学到了之后，势必就要开始学习一些优化方面的工作，比方说 SQL 的优化，毕竟能写的好 SQL 的人，在公司中那是非常受欢迎的，毕竟谁不想让自己的接口秒出接口呢？但是我们要学的也不光是 SQL 的优化，有时候还有对 JAVA 的一些性能，做出优化操作，让我们的代码更健壮，今天我们就来聊聊这个 JAVA 性能优化的事情。
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？
sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的[Key,Value]对而设计的一种平面文件(Flat File)。可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储，SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。SequenceFile中的Key和Value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable。
场景一，数据表规模不大，就几千行，即使不建索引，查询语句的返回时间也不长，这时建索引的意义就不大。当然，若就几千行，索引所占的空间也不多，所以这种情况下，顶多属于“性价比”不高。 场景二，某个商品表里有几百万条商品信息，同时每天会在一个时间点，往其中更新大概十万条左右的商品信息，现在用where语句查询特定商品时（比如where name = ‘XXX’）速度很慢。为了提升查询效率可以建索引，但当每天更新数据时，又会重建索引，这是要耗费时间的。 这时就需要综合考虑，甚至可以在更新前删除索引，更新后再重建。
https://juejin.im/post/5ce906a3e51d455a2f2201dc
前言：今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》，废话不多说，直接上干货~
模型用起来太繁琐？没关系，除了模型本身的更新，CodeGeeX的插件版本很快也将全面升级至新版。
不同类型的开发插件具备不同的作用，有能够直接提升我们开发效率的，也有能够规范我们代码的。在茫茫的插件海中，结合我这些年的使用总结，给大家推荐几款IDEA插件
在当今的互联网环境中，后端性能优化是确保卓越用户体验的关键。一个快速响应的网站或应用程序不仅能提升用户满意度，还能直接影响业务的转化率和品牌形象。以下是四个关键的后端性能优化领域：数据库优化、缓存策略、服务器配置优化和代码优化。
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。
作为Java后端开发者，我们创作的许多代码直接影响着用户的使用体验。如果后端代码性能不佳，用户在访问网站时就必须花费更多时间等待服务器响应。这可能引发用户投诉甚至用户流失问题。
从以上数据可以看出，在 key 不变的情况下，value 值越大操作效率越慢，因为 Redis 对于同一种数据类型会使用不同的内部编码进行存储，比如字符串的内部编码就有三种：int（整数编码）、raw（优化内存分配的字符串编码）、embstr（动态字符串编码），这是因为 Redis 的作者是想通过不同编码实现效率和空间的平衡，然而数据量越大使用的内部编码就越复杂，而越是复杂的内部编码存储的性能就越低。
首先我们打开一个网页看到的都只是前端，所以我们看到一个页面背后的支持就是HTML代码，其中就包含了各种网页标签，其中包括网站优化中的TKD，载入的渲染资源：java、css，已经页面内容：图片、音频、视频等。 一、代码的足够简洁 减少代码冗余，保持简洁的代码风格，这是作为一个网页程序员的必修，能同样实现一个效果的能用css就尽量不用js，能用两行代码解决问题的就别写三行，这是最基础的一点。 二、减少资源载入 这里子凡所说的资源主要是指js、css文件，因为我知道现在很多的前端开发设计人员喜欢用各种开源的特效
在学习数据结构与算法的过程中，感觉真的是一入算法深似海，但是越学越觉得有趣。不过我们会发现在终身学习的过程中，我们都是越学越多，不知道的也越来越多，但是更渴望更多的知识，越是对知识感兴趣。
一年前，我在业余时间编写一个后端项目，项目使用的技术栈是 Java Vert.x + MongoDB。Vert.x 是一个事件驱动的网络应用程序框架，因其异步响应的特性，读写 MongoDB 时不可避免要编写大量异步回调的代码。“回调地狱”现象的产生，让代码的可读性逐渐下降。
这些大模型，如GPT、文心一言、讯飞星火、盘古大模型等，可以帮助程序员提高工作效率，加快开发速度，并提供更好的用户体验。
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统，很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的，在云上维护 HDFS 一点也不轻松，需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情，而且还费用高昂，成本可能是对象存储是十倍以上。
在Elastic，我们的使命是将Apache Lucene打造成最佳的向量数据库，并持续优化Elasticsearch，使其成为搜索和RAG检索平台的最佳选择。我们对Lucene的投入是关键，以确保Elasticsearch的每次发布都带来更快的性能和更大的规模。
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O，磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络，带宽的大小，会对传输数据有很大影响，当并发量增加时，网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常，Java程序，抛出异常，要对异常进行捕获，这个过程要消耗性能，如果在高并发的情况下，持续进行异常处理，系统的性能会受影响。 6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候，经常会用多线程操作同一个资源，这个时候为了保证数据的原子性，就要使用到锁，锁的使用会带来上下文切换，从而带来性能开销，在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重，是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型，其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心，搭建数据ETL流程，配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA（基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库）等支持分布式扩展的OLAP数据库为主，支持数据ETL加工和OLAP查询。
布隆过滤器是一种基于概率的数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。相比于传统的数据结构，布隆过滤器具有占用空间少、查询速度快的特点，常被用于缓存、爬虫去重等场景。Redis 作为一款流行的 NoSQL 数据库，也提供了对布隆过滤器的支持。本文将介绍如何使用 Redis 实现布隆过滤器，并提供 Java 示例代码和单元测试。
在 Android Studio 中，我们希望让你成为最高效的开发者。通过与开发者的讨论和调查，我们了解到缓慢的构建速度会降低生产力。
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
学习 JAVA ，就离不开后端，而工作大部分时间我们都是在开发业务接口，那么其性能就尤为重要。如果接口慢，我们应该从哪些方面对接口进行优化呢？ 01 【善于使用异步编程】 利用多线程实现异步 比较推荐用自定义TreadPool来实现多线程，在Java 8及以上的版本，也可以使用CompletableFuture来实现。 使用Mq中间件实现异步 现在市面上比较流行的分布式消息中间件有rocketmMq、rabbitMq、kafka等，在Springboot的环境中引入相关的消息中间件也比较简单，这里就不再赘
携程火车票事业群运营着铁友、携程火车票和去哪儿火车票等重要的业务和品牌，目前正在积极地拓展海外市场。火车票的指标平台旨在为业务人员提供便捷的指标查询服务，让业务人员能够快速灵活地获得这些业务和品牌相关的指标数据。
mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。
最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」，亿级别的分布式跟踪系统。在设计这些系统的过程中，底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储，并且数据量都超过亿级别，甚至达到百亿级别。
DNS（Domain Name System，域名系统）是互联网的一项核心服务，负责将人类可读的域名（如www.example.com）解析为计算机可识别的IP地址（如192.0.2.1）。DNS通过层级式的分布式数据库系统实现域名与IP地址的映射，使得用户可以通过输入易于记忆的域名访问网站，而无需记住复杂的IP地址。
对于返回数组的 API 响应以及在表格、列表、选项等中使用大量数据，查询语句必须使用分页，不得获取全部数据。
陈小哈：“SELECT * 它好像比写指定列名多一次全表查询吧，还多查了一些无用的字段。”
日前，中国PostgreSQL数据库生态大会在北京顺利召开，会上公布了2022年度PostgreSQL中国技术评选获奖名单，凭借对PostgreSQL中国生态的重大推动与贡献，腾讯云TDSQL斩获“最佳数据库产品”奖。 腾讯云TDSQL同时具备HTAP、分布式和Oracle兼容能力，可以帮助政企以极低改造成本从Oracle平滑迁移到TDSQL，在证券、基金、保险、银行等高要求的应用场景均有大量成功案例。主论坛上，腾讯云数据库专家邹立贤受邀进行了《腾讯云TDSQL助力政企实现数据库国产化》的主题分享，主要包
针对于不断新增的海量数据资源，企业需要通过及时地数据分析处理，才能从中挖掘出价值线索，反哺业务，实现数据驱动业务发展。而企业级的数据分析场景，多是采用OLAP数据分析引擎。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲主流的几个OLAP开源数据分析引擎。
这是怎么做到的呢？ 这些被提速的场景都有一个共同点：原先都是用各种数据库（也有 HADOOP/Spark）上的 SQL 实现的，包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程，然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处？是不是能让各种运算跑得更快？ 有点遗憾，并没有这样的好事。集算器也是一个软件，而且是用 Java 写的，完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事？
提升B2B业务Java项目系统吞吐量，说白了就是让咱们的系统处理更多的请求，响应更快，不出错或者少出错。
DNS欺骗，又称DNS缓存投毒，是一种网络攻击技术。攻击者通过篡改DNS服务器的缓存数据，使得DNS查询的结果指向一个恶意的IP地址，从而引导用户访问到钓鱼网站或者恶意软件下载页面，对用户的信息安全造成威胁。
注意最好用elasticsaerch-migration跑一下注意事项，我这里是抱着丢数据index的目的来升级的。
微服务、分布式大行其道的当下，中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成
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