WordPress的文章、评论等很多数据都是存放在数据库的,所以搭建wordpress网站的时间,网站的空间不需要多大,而数据库一定要充足,而在WordPress数据库中主要使用 wp_posts 表来存储日志,页面,附件,导航菜单等数据,根据使用的时间越来越长,堆积的数据越来越多,从而运行起来也越来越慢,那么我是十分有必要对 WordPress数据库来进行整体的优化下。
锁表的原因: 当多个连接(数据库连接)同时对一个表的数据进行更新操作,那么速度将会越来越慢,持续一段时间后将出现数据表被锁的现象,从而影响到其它的查询及更新。 例如: 存储过程循环30次更新操作(cycore_file_id 为唯一标识)
Bad Gateway就是性能或资源不足所导致了,我们浏览网页时常常会碰到一些nginx环境出现这类提醒了,下面我来给大家解决在使用nginx服务器时出来的502(Bad Gateway)错误。
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
MySQL count() 函数我们并不陌生,用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大,且是 InnoDB 引擎的话,会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里,会先介绍 count() 实现的原理及原因,然后是 count 不同用法的性能分析,最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
一般现在对于业务要查询的数据量以及要保持的并发量高于一定配置的单实例 MySQL 的极限的情况,都会采取分库分表的方案解决。当然,现在也有很多 new SQL 的分布式数据库的解决方案,如果你用的是 MySQL,那么你可以考虑 TiDB(实现了 MySQL 协议,兼容 MySQL 客户端以及 SQL 语句)。如果你用的是的 PgSQL,那么你可以考虑使用 YugaByteDB(实现了 PgSQL 协议,兼容 PgSQL 客户端以及 SQL 语句),他们目前都有自己的云部署解决方案,你可以试试:
布隆过滤器是一种判定元素是否存在于集合中的方法。其基本原理是使用哈希方法将数据映射到一个很长的向量上。在维基百科上,它被称为“空间效率和查询时间都远远超过一般的算法”的方法。由于它只保存散列的数据,所以对于很长的数据有着良好的压缩特性,这个是个不争的事实(可以参见《布隆过滤器 (Bloom Filter) 详解》)。但是其查询效率究竟如何,我们还是要实际测试一下。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
简介:大家在平常使用电脑的过程中,随着时间的推移,电脑Windows系统会变得越来越卡,越来越慢!很多人都会选用电脑自带的系统安全软件来优化Windows系统,不过效果不理想,反而越来越慢!其实,怎么样解决电脑卡、运行缓 ...
哈喽!小伙伴们大家好呀!看过前两期的朋友们相信已经对软件引起的电脑速度慢有一定的了解了。还没看过的小伙伴可以点击下方蓝色字查看!
随着业务发展,这些表会越来越大,如果处理不当,查询统计的速度也会越来越慢,直到业务无法再容忍。
在实际应用或比赛中,经常会用到交叉验证(10倍或5倍)来提高泛化能力,这样在预测时需要加载多个模型。常用的方法为
Sharding JDBC:是一个jar包,使用sharding-jdbc时需要修改代码。 我们在使用的时候,需要引入sharding jdbc的jar包,在配置文件里面写明总共有多少个库,每个库里面的表,每个表的分片规则等信息。
Sigmoid函数本质上是一种常用的激活函数,是神经元最重要的组成部分。那什么是激活函数呢?激活函数有什么作用呢?常见的激活函数都有哪些?以及如何选择合适的激活函数?这次我们将重点对上述问题进行讨论。 线性模型在处理非线性问题时往往手足无措,这时我们需要引入激活函数来解决线性不可分问题。激活函数(Activation function),又名激励函数,往往存在于神经网络的输入层和输出层之间,作用是给神经网络中增加一些非线性因素,使得神经网络能够解决更加复杂的问题,同时也增强了神经网络的表达能力和
Diesel 是一个安全的、可扩展的 ORM 和 Rust 查询构建器。其借助 Rust 的语言特性,在不牺牲性能的前提下,消除了运行时错误。
今天,小文带大家来玩一个相当有趣的游戏,请充分发挥你的想象力,体验这种独特的感觉。 那么,今天我们来想象一下:在地球上挖一个无底洞,从南极通往北极,如果此刻我把你从洞口推下去,你会遇到什么奇怪的现象呢
统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢?
原因是因为limit a,b 的取数据方式是,先取出a+b条数据,再把a条筛选掉,剩b条,相当于一次性要取a+b条的数据,而a条其实是无用的
Keras运行迭代一定代数以后,速度越来越慢,经检查是因为在循环迭代过程中增加了新的计算节点,导致计算节点越来越多,内存被占用完,速度变慢。
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?
在数据库中,对无索引的表进行查询或者有索引但是MySQL查询优化器不选择使用索引而进行的查询被称为全表扫描。如何判断当前某个
概念 1.普通索引:最基本的索引,它没有任何限制 2.唯一索引:索引列的值必须唯一,且不能为空,如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。 3.主键索引:特殊的索引,唯一的标识一条记录,不能为空,一般用primary key来约束。 4.联合索引:在多个字段上建立索引,能够加速查询到速度 5.Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复的行,同时进行默认规则排序 6.Union all:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序
“ 我们都知道,性能的好坏直接影响用户的体验。本文首先论述下如何评判一个小程序页面的性能情况,之后通过具体的案例重点讲解下几点实践技巧,最后再讲讲key值在渲染一个列表时发挥了一个怎么样的作用,以此来论述为啥key值对性能提升有帮助。 ” 实践技巧一 1 存在setData的数据过大 我们的功能里面有个滚动到底部加载的功能,优化前我们的做法是这样的: // 1: 初始一个list,存储列表数据data = startList// 2: 监听
相信大家已经感受到pod install速度越来越慢了,网上提供了几种解决方案,但是都没有完全解决速度慢的问题。
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构,使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢,这个是为什么呢,
其实就内存配置,手机硬件来讲,安卓手机是比我们现在的苹果手机IOS等等要高几个级别的。例如现在iPhone X的运存也是3GB,而我们现在的安卓旗舰已经是8G起步。但是为什么给很多人的印象安卓手机还是没有苹果手机那么顺畅?其实安卓机在刚开始用的时候还是挺流畅的,只不过是越用越卡而已。这也是大家众所周知的事情。
本篇博客,博主为大家介绍的是关于Kylin的增量构建的步骤过程,以及其与全量构建的差异对比!看完之后,相信你也一定能够感受到这里面的大学问~
糟糕的代码,对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响,所以,先设计再实现,谋而后动。
爱可生 dble 团队开发成员,主要负责 dble 需求开发,故障排查和社区问题解答。少说废话,放码过来。
像我这样的菜鸟,总会有各种疑问,刚开始是对 JDK API 的疑问,对 NIO 的疑问,对 JVM 的疑问,当工作几年后,对服务的可用性,可扩展性也有了新的疑问,什么疑问呢?其实是老生常谈的话题:服务的扩容问题。
在 DMP 的人群画像或者商品画像等的应用中,有一类常见的打分需求:旨在基于一些 transactions,为两种关系打上一个归一化的分数。比如基于一个用户的购买商品行为对该用户购买类目意愿打分,该文章讨论如何在考虑时间因素的情况下给用户打分。
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
今天凌晨,苹果一年一度的WWDC开发者大会在美国举办,每年开发者大会的保留项目都是苹果旗下iOS、macOS、watchOS、tvOS等四大系统的更新,不过有时候会加入一些有趣的硬件产品,比如去年就被称之为苹果史上最“硬”的WWDC,有电视盒子、Mac等多款产品公布。
缓存能够有效地加速应用的读写速度,同时也可以降低后端负载,对日常应用的开发至关重要。下面会介绍缓存使用技巧和设计方案,包含如下内容:缓存的收益和成本分析、缓存更新策略的选择和使用场景、缓存粒度控制方法、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key重建优化。
由于前段时间自己说自己完成了大学时期一直未学习的内容之后,自己文章的更新速度是越来越慢了,因为这是自己在刻意放慢速度,跑的更快未必更好,能跟随内心的速度就可以了,一味求快,不符合自己目前的追求。今天要分享的内容就是合并k个排序链表。写这道题的目的主要是为了固化一下自己的知识内容,当从新看到这道题时自己觉得我只知道了基本的解题思路,代码还是要自己编写,所以为了固化一下,自己就分享这篇文章了。
由于研究Libra等数字货币编程技术的需要,学习了一段时间的Rust编程,一不小心刷题上瘾。
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引,但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
一般来说,无线网域出现了网速卡顿的现象之后,不少用户都会找到好的方法来解决,其中加速器就成为了其中很不错的一种选择,这样在解决网络速度问题的过程中也是会起到了事半功倍的效果。那么,选择加速器主要有哪些好处呢?
梯度下降法及其Python实现 基本介绍 梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法,它是一种迭代方法,每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量,将当前位置的负梯度方向作为搜索方向。 梯度下降法特点:越接近目标值,步长越小,下降速度越慢。 下面将通过公式来说明梯度下降法。 建立模型为拟合函数h(θ) : 接下来的目标是将该函数通过样本的拟合出来,得到最佳的函数模型。因此构建损失函数J(θ)(目的是通过求解minJ(θ)
有人问,中国这么大,企业这么多,为什么没有出一个乔布斯的苹果?我想说中国企业家的创新能力、偏执、挑战、追求卓越的精神其实一点也不输乔布斯,但是我们能不能在现实的环境中,长出一个苹果这样的企业,确实偶然性很大。
硬盘是计算机中最重要的存储设备,负责永久性数据存储。目前常用的硬盘分为机械硬盘和固态硬盘两种,相比来说,固态硬盘速度快但是容量较小,价格高;机械硬盘速度慢但是容量大,价格便宜。
作为技术人员,我们都知道:几乎所有的项目,都是由简单到复杂,从单一服务器到集群服务器进行开发。但又有多少人知道这其中的技术原理呢?其实,这并不是那么深奥难懂。那么,就由码先生给您一一道来~ 第一阶段:初始阶段的网站架构 一般来讲,大型网站都是从小型网站发展而来,一开始的架构都比较简单,随着业务复杂和用户量的激增,才开始做很多架构上的改进。当它还是小型网站的时候,没有太多访客,一般来讲只需要一台服务器就够了,这时应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上,网站架构如下图所示: 📷 第二阶段: 应用服务和
最近发现使用 Springboot 项目上传到服务器越来越慢,所以决定将项目拆分一下,将需要的 lib 包拆分开来。
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