主键，不可重复，自带索引，可以在定义的列名上标注，需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键，mongo会自动生成一个唯一主键，并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键，应交给mongo自己生成，自己可以设置一个业务id，如int型字段，用自己设置的业务id来维护相关联的表。
数据库性能优化 01 MySQL 性能优化 表的设计合理化，符合三大范式（3NF) 1NF是对属性的原子性约束，要求属性(列)具有原子性，不可再分解；(只要是关系型数据库都满足1NF) 2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性； 3NF是对字段冗余性的约束，它要求字段没有冗余。 没有冗余的数据库设计可以做到。 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] 较频繁的作为查询条件字段应该创建索引； 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使
在InnoDB中我们可能会遇到死锁，一般情况下我们对于死锁无需关注，MySQL会自己处理，不过如果我们在error日志中发现大量的死锁，就需要我们检查应用并进行相应的处理
A. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！
MySQL的优化方案有哪一些？ 本文记录MySQL优化方案 ，梗概如下： 优化SQL 优化索引 （一）优化SQL 1、通过MySQL自有的优化语句 优化SQL语句，通过脚本命令来了解执行率较低的语句，
因为传统实现resample的方法好像没有做迭代，只会重抽一次。这就导致了每次重抽会有一些差别。于是我加入了迭代。 懒得写成独立的函数了，就这样放出来，可以看到我每一步的想法。 思路是对于每个样本，先将每一个OTU和其对应的序列数相乘，从这个结果中进行重抽，并加入迭代。最后把迭代结果取平均并取整，即为该样本最终结果。
一、SMT生产车间在电子制造中起重要作用的部分，主要具备以下生产特点： 1.高密度和高速度： SMT生产车间中的电子元器件一般来说较为精小，且被紧密地排列在PCB上。这就要求SMT生产车间的机械设备具备高精度和高速度，确保其精确地将元器件粘贴在指定的位置上。由于电子数码产品技术的不断进步，SMT生产车间需要不断更好地适应元器件和更高的精密度要求。 2.自动化生产： SMT生产车间是自动化生产的重要环节。自动化设备，如贴片机、回流焊炉、测试设备等，被广泛使用以提高生产效率和一致性。自动化生产能够减少劳动力参与，减少差错率，并促进生产节奏。除此之外，借助自动化生产，能够实现在线监测和实时数据记录，有利于质量管理和后续分析。 3.多样化和高度灵活性： SMT生产车间需要适应不同种类的产品生产，因此需要具备高度灵活性。由于市场需求的变化，SMT生产车间需要能够迅速转换生产线路以生产不同种类的产品。与此同时，生产车间还需适用多样化的组装工艺，例如贴片、波峰焊、手工组装等，在不同情况下选择合适的工艺技术。 4.质量控制和溯源： 由于电子数码产品对品质要求极高，SMT生产车间必须严格把控产品质量。生产车间需要实施全方位的质量管理系统，包括从进料到成品的全流程检验、不良品的及时修复或清除，以及对关键质量指标进行监控和反馈。除此之外，生产车间还需要建立完善的追溯体系，记录每个产品的生产过程和所使用的元器件信息，有利于溯源和问题整改。 5.环境控制： SMT生产车间对周围环境要求较高。电子元器件对温度、湿度和静电等环境因素特别敏感。生产车间需要保持相对稳定的温湿度标准，确保其元器件的稳定性和可靠性。除此之外，为了防止静电对元器件的损伤，生产车间还要采取相应的防静电措施，如地磨、防静电衣物和相关设施。 综合上面的分析我们可以看出，SMT生产车间具有高密度、高速度、自动化生产、多样化和高度灵活性、质量控制和追溯性以及环境控制等特点。了解和适应这些特征是确保SMT车间生产顺利进行的重要因素。
数据库存储引擎：是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL 的核心就是插件式存储引擎。测试面试宝典
1.范式：即表的列，不可再分解，即列的信息，具有原子性不能分解，只要数据库是关系型数据库，就自动满足1范式。
在现代网络中，我们常常面临着选择不同类型的网口的情况，其中包括千兆网口、2.5G网口和5G网口。本文将详细介绍这些网口类型以及如何根据需求选择适合的网口。
1 系统硬盘 系统硬盘做RAID1 /boot 200M /SWAP 内存的1-2倍（在大数据环境下，将其关闭能提高速度 但是可能会有内存溢出问题） / 剩余所有容量 2 数据硬盘 将多个小硬盘合并成一个大硬盘（逻辑卷）
1、硬件调整性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉 把数据库服务器和主域服务器分开 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大 在具有一个以上处理器的机器上运行SQL 2、调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引；保证每个索引键值有少数行。 3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。 4、应用程序结构和算法 建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！
今天我们来说一下我们的mysql，个人认为现在的mysql能做到很好的优化处理，不比收费的oracle差，而且mysql确实好用。
Mysql是比较流行的关系型数据库，特别在web网站方面用得比较多。sql语句查询数据库效率的高低，直接影响到网站的访问速度，下面介绍Mysql中sql语句的几种优化方法，小编这里还总结了一份 MySQL笔记500多页资料集锦以及详细的mysql核心技术思维导图 关注公众号：麒麟改bug 。
1. 尽量将搜索到到字段放到es中 ，给filesystemcache足够到空间，让查询能足够多到走内存
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 orderby 涉及的列上建立索引；
随着人工智能和图形处理需求的不断增长，多 GPU 并行计算已成为一种趋势。对于多 GPU 系统而言，一个关键的挑战是如何实现 GPU 之间的高速数据传输和协同工作。然而，传统的 PCIe 总线由于带宽限制和延迟问题，已无法满足 GPU 之间通信的需求。为了解决这个问题，NVIDIA 于 2018 年推出了 NVLINK，以提高 GPU 之间的通信效率。
在参与实际项目中，当 MySQL 表的数据量达到百万级时，普通的 SQL 查询效率呈直线下降，而且如果 where 中的查询条件较多时，其查询速度无法容忍。想想可知，假如我们查询淘宝的一个订单详情，如果查询时间高达几十秒，这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高 SQL 语句查询效率，显得十分重要。 查询速度慢的原因 1、没有索引或者没有用到索引（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷） 2、I/O 吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢
想必在数据量情况少的情况下我们首先想到的时擅长于存储的常见数据库如MySQL或者oracle,甚至我们可以将企业的web Server,db Server都装载到一个服务中，但是随着时间或者公司的成长数据库会越来越满。
比如，公司里，有的老系统，没有dubbo功能，只有http功能，但是又要调用你的服务，怎么办？
其中，第一行的name,salary,work叫做 CSV 的头(header)。正常情况下，CSV 都是有头的，所以当我们使用 pandas 读取 CSV 的时候非常方便：
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
a. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 b. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0
最近做的项目，有个需求(从Elastic Search取数据，业务运算后），每次要向MySQL插入1300万条数据左右。最初用MySQL的executemany()一次插入10000条数据，统计的时间如下：
数据库专题（四） ——各类缓存技术 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 缓存（Cache）技术原指高速数据，当CPU处理数据的时候，会先去缓存里面找，有的话就直接返回，不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了，而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者，有介于中间的速度差异的结构，均可以称为用cache。速度排序，CPU>内存>硬盘，因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等，例如减少网络I/O、减少
GSLB是什么？它又称为全局负载均衡，是主流的负载均衡类型之一。众所周知，负载均衡位于服务器的前面，负责将客户端请求路由到所有能够满足这些请求的服务器，同时最大限度地提高速度和资源利用率，并确保无任何服务器过载，以免出现性能下降。今天就将目光聚焦于全局负载均衡（GSLB），并谈谈我对该项技术的一点理解。
据外媒报道，AT&T将与谷歌云进行合作，使用5G边缘计算技术，通过运行更接近于最终用户的应用程序，帮助客户提高速度和安全性。
引言：自动化永远是避不开的，反正你入职的岗位要不要用自动化，你必须得会一点，加分项。这一块包括，自动化一些理念和自动化的工具使用。有同学说问题太多难消化，那就每天只推送十题之内。
【Server Configuration Type】该选项用于设置服务器的类型。单击该选项右侧的向下按钮， 即可看到包括3个选项。
现在的视频、游戏等大文件网站的高并发问题越来越突出，如何能在高并发下既节省带宽又能提高速度呢？这就不得不说基于bt内核的p2p技术，该技术支持各种大文件的高并发，游戏、视频效果尤其突出，同时下载的人数越多，效果越好，节省带宽50%左右。游戏下载支持边下边玩，影音传输支持边下边播！
本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据技术学习者。
如果网页中存在大量的 javascript 代码会极大的影响网页的访问速度，下面就简单介绍一下如何延时加载 js 代码提高速度。
MVC MiniProfiler是Stack Overflow团队设计的一款对ASP.NET MVC、WebForm 以及WCF 的性能分析的小程序。可以对一个页面本身，及该页面通过直接引用、Ajax、Iframe形式访问的其它页面进行监控,监控内容包括数据库内容，并可以显示数据库访问的SQL（支持EF、EF CodeFirst等 ）。并且以很友好的方式展现在页面上。 该Profiler的一个特别有用的功能是它与数据库框架的集成。除了.NET原生的 DbConnection类，profiler还内置了对实体
概要 ---- 在篇文章中提过：概念：数据库管理系统(Database Management System)一些语法的汇总点。 增删改查是基本的操作语法。对于一些概念，主键，外键，表，事务，锁，存储过程，视图，触发器，分区等概念，请参考上面的文章。概念是晦涩难看，但是有时候又忍不住多看几眼。 内容：主键，外键，视图，存储过程，触发器，事务，锁。 主外键 ---- 使用表：Department，Employee 主键是唯一标识一张表的数据，不允许为NULL，不允
目前有很多商用的内存数据库(timesten, atibase)，很多开源的分布式物理数据库，而成熟的分布式内存数据库却很少。当然mysql cluster算是一个，但其受控于oracle，真正要拿来商用，费用应该不低。我们从使用内存数据库已有近15年历史，随着系统分布式的推进，内存数据库的分布式随之也提上日程。基于目前的技术储备，我们相信我们有能力构建一个符合业务要求的(实时计费系统)、可靠的、商用级别分布式内存数据库——暂且叫她 mdbcluster。
当涉及到网络连接速度时，选择正确的网口类型非常重要。在现代网络中，千兆网口、2.5G网口和5G网口是常见的选项。本文将详细介绍这些网口类型以及如何选择适合你的需求的网口。
a、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
现在有一个旋转伺服电机23位的编码器，分辨率则为2^23=8388608，如果是旋转伺服电机，旋转一圈对应的编码器的脉冲则是8388608。
数据库中表储存的模式对性能的影响 HEAP表 行存 不压缩 行存 AO表 (orientation=row) 可压缩 (appendonly=true) 列存 (compresstype=zlib,COMPRESSLEVEL=5) (orientation=column) 类型 创建说明 特点 堆表(heap) 默认或appendonly=false 表中数据不能压缩,堆表只能是行存表,适合数据经常更新,删除,的oltp类型的负载,通常表中的数据量不大,适合用作维度表 追加优化表 appendon
在oracle索引是一种供服务器在表中快速查找一个行的数据库结构。合理使用索引能够大大提高数据库的运行效率。 在数据库中建立索引主要有以下作用。 （1）快速存取数据。 （2）既可以改善数据库性能，又可以保证列值的唯一性。 （3）实现表与表之间的参照完整性 （4）在使用orderby、groupby子句进行数据检索时，利用索引可以减少排序和分组的时间。
在AccelerEyes公司多年，有一件一直令我感到诧异的事情就是很多人因为错过了计算行业的趋势，从而影响对大局的认识。为了有助于大家，我会发表一些文章，包括从高层次方向的解释。如果有错误，希望大家能指正，但是，在一般情况下，我认为我对重要趋势的理解，是相当准确的。 今天，我就开始谈论CPU处理的趋势。 让我们从已知的内容开始：CPU是中央处理单元，是计算机的主处理器。你可能在中学的时候就会在图上标注出CPU、硬盘驱动器、键盘、鼠标、显示器、软盘驱动器。 直到10年前左
在很多方面，4G网络已经逐渐落后。新的数据交互模式和越来越多的连接设备是迫使运营商寻求无线数据通信下一步演进的两大动力。首个5G网络预计将在2020年出现。 3年对普通消费者而言并没有什么不同，但对于
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
作为网络工程师，每天都会和以太网电缆打交道，以太网电缆都有八根线，看起来不会有太大不同，但是以太网电缆是有许多标准的，或者说有很多类型，CAT6和CAT7是两种常见的以太网电缆类型，它们各自具有一系列独特的特点。本文将深入研究CAT6和CAT7，以帮助您理解它们之间的主要区别和选择适合您需求的最佳选项。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 网上有很多的文章教怎么配置mysql服务器，但考虑到服务器硬件配置的不同，具体应用的差别，那些文章的做法只能作为初步设置参考，我们需要根据自己的情况进行配置优化，好的做法是MySQL服务器稳定运行了一段时间后运行，根据服务器的”状态”进行优化。 查看MySQL服务器配置信息： show variables; 查看MySQL服务器运行的各种状态值： show global status; 1. 慢查询 show variables like '%
开发团队一开始使用简单的PyTorch来实现，但效果不佳（25.5 tok/s）：
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