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
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 --
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
. ---- 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
Can't locate Term/ReadKey.pm in @INC (@INC contains: /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi.../usr/lib/perl5/site_perl/5.8.8 /usr/lib/perl5/site_perl /usr/lib64/perl5/vendor_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi.../usr/lib/perl5/vendor_perl/5.8.8 /usr/lib/perl5/vendor_perl /usr/lib64/perl5/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi
要优化Linux性能，IT团队应该检查当前正在使用的I/O调度程序，并评估诸如deadline和完全公平队列(Completely Fair Queuing)这样的替代方案选项。...这意味着在进行Linux存储优化过程中要考虑许多因素。 常识上认为，当你在虚拟机管理程序上使用Linux，你不需要做关于存储优化的任何操作，但在很多的情况下并非事实。...存储性能取决于许多因素，其中的一个因素便是Linux I/O调度程序，如果它调试正确能给性能带来决定性的影响。...许多IT专业人士认为当使用智能存储时，noop调度程序提供最佳的性能。有了这一调度程序，Linux内核直接传输读写请求到存储信道，并将他们重新排序。...这一调度程序在旧的Linux内核中使用，现在已并不常见。在这些较旧的内核上，此调度程序在执行文件存储块时通过执行预读来优化读取请求。
存储结构与管理硬盘一、添加硬盘设备一、添加硬盘设备添加硬盘设备的操作思路：首先需要在虚拟机中模拟添加入一块新的硬盘存储设备，然后再进行分区、格式化、挂载等操作，最后通过检查系统的挂载状态并真实地使用硬盘来验证硬盘设备是否成功添加...fdisk命令用于新建、修改及删除磁盘的分区表信息分区 [root@rhel ~]# fdisk /dev/sdb 依次输入 p n p 1 +1024G 回车 p w Linux
一、最小化原则 （1）安装最小化 （2）开机启动服务最小化 （3）操作最小化 （4）权限最小化 （5）配置参数合理，不要最大化 二、端口优化 远程登录的端口默认是22号端口，这是大家都知道的。...所以为了安全着想，我们要修改服务器远程连接端口，这样黑客就不好破解你的linux服务器。同时，默认登录的用户名为root，我们可以修改配置，使远程不能使用root登录。... sudo+命令 普通用户使用root授予普通用户的特定权限 普通用户模式下 sudo-l查看你拥有什么权限 visudo 修改sudo权限（本质是修改/etc/sudoers) 四、内核的优化...root@cai ~]# cat /dev/null 锁定关键文件系统： [root@cai ~]# chattr +i /etc/passwd /etc/gshadow /etc/inittab 七、linux...clientmqene/目录垃圾文件，防止inodes节点被沾满（centos6.5有默认清理不需要设置） 8）精简开机自启动服务（crond，ssh，network，syslog） 9）以上有 八linux
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 ?
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
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。
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。...而且这种方式还会减缓写操作的响应时间，因为我们要等待查询存储的数据跟新完成后才能返回响应结果。 在向主存储更新数据后异步更新查询存储，不等待查询存储数据更新完成，就向用户返回结果。...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。
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。
存储加速方向 存储软件自身软件栈 存储软件自身一般通过是通过减少软件栈开销来达到优化自身的目的，比如软件栈的一些校验或者保护算法可以通过CPU的特殊指令集对存储校验或者保护算法进行优化 网络IO Linux...存储IO 操作系统到实际存储设备落盘过程中，可以采用用户态的驱动和IO栈的旁路操作系统内部大部分IO栈进行加速，比如SPDK CPU处理器的加速 超线程技术 超线程技术是操作系统将每个物理核心识别为2个可以并行的功能工作逻辑核...AES-NI是为了加速AES算法，提高加密的数据吞吐量而设计的扩展指令 CRC32扩展指令集，循环冗余校验(CRC)算法用于网络和存储领域进行的数据一致性检查。...数据计算加速 可以通过FPGA加速纠删码(EC)、数据压缩算法(gzip/LZO/LZ4)、加解密算法、哈希算法 可以通过软件自定义 网络负责复制和备份工作，这一网络可以通过采用FPGA的硬件改造来加速存储协议转换
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： ?
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
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。
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