问题原因 Github 访问速度很慢的原因是因为 Github 的 CDN 被某墙屏蔽了，由于网络代理商的原因，所以访问下载和访问速度很慢。...Ping github.com 时，速度只有 300 多 ms，有时候甚至还会访问超时。...解决方法 Windows 打开 Dism++，点击工具箱 -> hosts 编辑器，编辑系统的 hosts 文件： 输入以下文本： 未更改： 您的浏览器不支持嵌入式框架，或者当前配置为不显示嵌入式框架...未更改： 您的浏览器不支持嵌入式框架，或者当前配置为不显示嵌入式框架。 未更改： MacOS/Linux 系统的hosts文件的位置如下： /etc/hosts 编辑即可，也输入上述文本。...问题解决 访问速度明显提升，如下图： 参考资料 https://blog.csdn.net/u013517229/article/details/81351885/ Ps: hosts 方法并非一定有效
count(*)，如果加了where条件的话，MyiSAM返回也不能返回的很快 由于我们现在如果使用mysql,大多使用的存储引擎都是innodb，因此由于他是一行行的累计计数，因此随着数据的越来越多...，返回的速度就越慢的原因 为什么innodb不跟MyiSAM一样，也把数据存起来呢 那是因为即使在同一时刻的多个查询，由于多版本控制(MVCC)的原因，innoDB应该返回多少行也是不确定的，这里，我们用...(*)请求来说，innoDB只好把数据一行行的读出判断，可见的行才能后用于累加， 当然mysql也是对count(*)是有进行优化的，我们知道我们的索引是一棵树，而主键索引叶子节点是数据，而普通索引叶子节点是主键索引...,所以主键索引比普通索引的树大些，因此mysql优化器会拿到索引树小的，进行遍历计算,在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库优化的通用手段之一 此时你可能还依稀记得下面命令可以获取行的数量...不管上面那种时序去查询数据，最终的结果都会不准确， 使用数据库保存计数 我们可以使用在数据库新建一张表C去记录操作的总行数，由于innodb支持崩溃恢复不丢失数据的，因此可以解决数据丢失的问题，是否能解决不准确的问题呢
场景：前台传来大量数据，需要插入到redis和mysql中，同时进行速度缓慢，还容易丢失数据。下面进行模拟测试。...//写入mysql时间： 4ms //写入redis时间： 78055ms //直接批量写入mysql //写入mysql时间： 4ms //单条写入mysql...departmentList) { long startTime = System.currentTimeMillis(); //创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要...数据丢失严重问题，批量建立新增连接，导致数据丢失问题。...模拟一万条数据并未出现数据丢失问题。 1.针对非实时现实的数据，可以先批量存入mysql再查询出来，放入redis中，进行显示。 2.使用druid连接池，减少反复创建销毁。
1，CDN，Content Distribute Network，可以直译成内容分发网络，CDN解决的是如何将数据快速可靠从源站传递到用户的问题。...用户获取数据时，不需要直接从源站获取，通过CDN对于数据的分发，用户可以从一个较优的服务器获取数据，从而达到快速访问，并减少源站负载压力的目的。 2，为什么访问速度慢、下载慢？...答：github的CDN被某墙屏了，由于网络代理商的原因，所以访问下载很慢。ping github.com 时，速度只有300多ms。 3，如何解决？...答：绕过dns解析，在本地直接绑定host，该方法也可加速其他因为CDN被屏蔽导致访问慢的网站。...： 打开cmd 输入ipconfig /flushdns 下载速度明显提升
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。...4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷） 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看...这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。...23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先 create...对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 问题：我发现在我的Mac上上网的速度很慢。 第一种分析： 问题分析：虽然Mac上的运行速度很慢，但同时在我的两台手机上面的运行速度都比较快。...我刚开始怀疑是路由器的问题，如果是路由器的问题，那么手机肯定不会很块，手机也会很慢，可以断定肯定是我的mac设置出了问题，我按个这个步骤寻找，去掉8.8.8.8，问题解决了。...所以DNS要设置好，当你设置8.8.8.8的时候，互联网公司把你当做海外用户，不知道如何就近派发服务器，可能就随便给你一个，于是访问速度就慢了。...第七种分析(延伸说明)： 有次发现我的电脑明明连接的是测试环境，却出现 (1)输入的链接出来的页面时正式环境的 (2)手机连接电脑抓包的时候老提示网络错误 (3)七鱼内嵌一个h5页面出来的总是正式环境的数据...我们选择内网的时候，如果我们不去设置DNS，DNS就会自动去获取这个内网的DNS，我把测试环境自动获取的DNS地址去主动设置正式环境的DNS地址，就会发现链接变为测试环境的数据了，证明我说的是对的。
前言 最近在工作中遇到一个问题，在Linux下Tomcat 8启动很慢，且日志上无任何错误，在日志中查看到如下信息： Log4j:[2017-08-2715:47:11] INFO ReadProperty...当读操作时，/dev/random设备会只返回熵池中噪声的随机字节。/dev/random非常适合那些需要非常高质量随机性的场景，比如一次性的支付或生成密钥的场景。...当熵池为空时，来自/dev/random的读操作将被阻塞，直到熵池收集到足够的环境噪声数据。这么做的目的是成为一个密码安全的伪随机数发生器，熵池要有尽可能大的输出。...对于生成高质量的加密密钥或者是需要长期保护的场景，一定要这么做。 那么什么是环境噪声？ 随机数产生器会手机来自设备驱动器和其它源的环境噪声数据，并放入熵池中。产生器会评估熵池中的噪声数据的数量。...当熵池为空时，这个噪声数据的收集是比较花时间的。这就意味着，Tomcat在生产环境中使用熵池时，会被阻塞较长的时间。
一个表，1.5w条数据，字段: id,name,content,last_update_time id，自定义主键 name，varchar类型 content是longtext类型， last_update_time...使用explain： 有content时结果： mysql> explain select id, name, last_update_time from t order by last_update_time...无content的时候，查询走的是idx_last_update_time，我猜测这个索引中包含了id,name字段，因此仅通过索引就可以获取到所需的数据，因此速度很快。...建议改写sql语句，让数据库的执行计划更充分使用索引，假设id是主键： select id, name, content from t where id in ( select id from t order...我觉得，主要跟你的分页查询的方式有关，limit 10000,10 这个意思是扫描满足条件的10010条数据，扔掉前面的10000行，返回最后的10行，在加上你的表中有个，非常大的字段，这样必然增加数据库查询的
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。 本章节我们将为大家介绍如何防止数据表出现重复数据及如何删除数据表中的重复数据。...---- 防止表中出现重复数据 你可以在 MySQL 数据表中设置指定的字段为 PRIMARY KEY（主键） 或者 UNIQUE（唯一） 索引来保证数据的唯一性。...INSERT IGNORE INTO 与 INSERT INTO 的区别就是 INSERT IGNORE INTO 会忽略数据库中已经存在的数据，如果数据库没有数据，就插入新的数据，如果有数据的话就跳过这条数据...mysql> SELECT DISTINCT last_name, first_name -> FROM person_tbl; 你也可以使用 GROUP BY 来读取数据表中不重复的数据： mysql...如果你想删除数据表中的重复数据，你可以使用以下的SQL语句： mysql> CREATE TABLE tmp SELECT last_name, first_name, sex FROM person_tbl
mysql中有处理空格的函数，做个简单介绍： 1.TRIM()函数 这个函数的用法很简单，但是无法去除中间的空格 -- 去除左右空格 SELECT TRIM(' fd fd '); SELECT...(TRAILING' 'FROM ' fd fd '); 2.REPLACE()函数 REPLACE(str,from_str,to_str)，str是我们要处理的字符串，from_str是被替换的东西...，to_str是替换的东西 。...；既然可以替换字母，那替换空格也是可以的。...示例： SELECT REPLACE(' ac d df ',' ','') 结果： acddf 如果要把某张表的某个字段中的空格全部去掉，比如去掉这张表中name字段的空格，可以： UPDATE
上次我们介绍了几个pandas函数，如nlargest()、pct_change()和explode()，《学会这些好用的pandas函数，让你的数据处理更快人一步》让大家可以更快的求取前N组数据、计算数据之间变化率以及将列表元素数据展开为一列等等...9 / 5 + 32) temp_c temp_f Portland 17.0 62.6 Berkeley 25.0 77.0 关键它还支持同时进行多个数据列的新增处理...数据筛选 关于更多的数据筛选大家可以参考之前的文章《Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)》，这里介绍的是query()，一个也是接收字符串表达式参数，然后返回满足条件的数据部分的方法，...数据微调 这里介绍的是replace()方法，将原有数据中特定的数据用指定的数据进行替换。...用B替换，特定的某些数据用另外一组数据替换，满足条件的某些数据用另外的数据替换等等。
前言 python 有自己的多进包 multiprocessing 去实现并行计算，但在 pandas 处理数据中，使用 multiprocessing 并不好使，只听见风扇转啊转，就不见运行完毕。...为了提高一点数据清洗的速度，找到一个 pandas 多进程的方法，pandarallel 库，做了一下测试。...小数据集（先试过了 1w）可能多进程还没单进程快，因为进程开启关闭也要一点时间；于是我弄了 100w 数据来测试： 利用以上数据做以下处理： 剔除 titile，comment 两列文本中的表情符号...title，comment 两列做一个分词处理，覆盖原来的列 单进程 在单进程的情况下，可以看到用时 294s，接近 5min 了。...例如 run_task 函数中的任务是爬虫代码时，没有什么问题，但如果是数据清洗的代码，我测试就很久都跑不出来： 接下来换成 pandas 多进程 pandarallel 的写法就可以： 可以看到改写后时间用时
MySQL 处理重复数据 有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。...---- 防止表中出现重复数据 你可以在MySQL数据表中设置指定的字段为 PRIMARY KEY（主键） 或者 UNIQUE（唯一） 索引来保证数据的唯一性。...INSERT IGNORE INTO与INSERT INTO的区别就是INSERT IGNORE会忽略数据库中已经存在的数据，如果数据库没有数据，就插入新的数据，如果有数据的话就跳过这条数据。...GROUP BY 来读取数据表中不重复的数据： mysql> SELECT last_name, first_name -> FROM person_tbl -> GROUP BY (...last_name, first_name); ---- 删除重复数据 如果你想删除数据表中的重复数据，你可以使用以下的SQL语句： mysql> CREATE TABLE tmp SELECT last_name
**导读** > 作者：杨漆 > 16年关系型数据库管理，从oracle 9i 、10g、11g、12c到Mysql5.5、5.6、5.7、8.0 到TiDB获得3个OCP、2个OCM；运维路上不平坦...干货: 一般情况下mysql在百万级数据时读取、插入、更新速度较快，客户体验良好，但到了两千万级以上就会出现很慢 解决案例：将MySQL插入速度从2000条/分钟 提高到 12000条/秒。...核心思想： 1、尽量使数据库一次性写入Data File 2、减少数据库的checkpoint次数 3、程序上尽量缓冲数据，进行批量式插入与提交 4、减少系统的IO冲突 1. innodb_flush_log_at_trx_commit...避免频繁自动扩展Data File导致 MySQL 的checkpoint 操作） 3. innodb_log_buffer_size 从8M修改为16M （根据1秒钟内的事务量情况 适度增大，太大会浪费...3840000 rows affected (7 min 59.21 sec) Records: 3840000 Duplicates: 0 Warnings: 0 结果：完成了以上修改操作后；384万行数据的插入速度从
前言 MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，对于大规模的数据操作和查询，查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度，包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。...优化数据库结构 1 使用合适的数据类型 选择适合存储数据的数据类型，避免使用过大或不必要的数据类型，可以减少磁盘空间和内存消耗。 2 创建索引 根据查询的需求和频率创建合适的索引，可以加快查询速度。...配置和优化服务器 1 调整缓冲区大小 根据系统的内存大小和数据库的需求，适当调整MySQL的缓冲区大小，如缓冲池、查询缓存等，以提高查询性能。...总结 通过优化数据库结构、优化查询语句和配置和优化服务器，可以提升MySQL的查询速度。合理选择数据类型、创建索引、规范化数据结构可以减少数据冗余和提高查询效率。...综合应用这些优化技巧，可以显著提升MySQL的查询速度，提升系统的性能和响应能力。
一说海量数据有人就说了直接用大数据，那只能说不太了解这块，为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理 海量数据的处理分为两种情况 1）表中有海量数据，但是每天不是很快的增长 2）表中有还流量数据，而且每天很快速的增长...9）应用服务和数据库分离 10）使用搜索引擎搜索数据库中的数据 11）进行业务的拆分 千万级数数据，mysql实际上确实不是什么压力，InnoDB的存贮引擎，使用B+数存储结构，千万级的数据量...* 一张表的查询速度已经慢的受到影响的时候 * sql经过优化 * 单张表中数据量爱的 * 当频繁插入或者联合查询时，查询变慢 2）分表解决的问题 * 单表的并发能力提高了，硬盘I/O性能也提高了...N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的 1）什么时候考虑分区 * 张表的查询速度已经慢的受到影响的时候 * sql优化 * 数据量大 * 表中的数据是分段的 * 对数据的操作往往只涉及一部分数据...* HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。
作者 | 大邓 来源 | 大邓和他的Python 上一篇文章 写的是处理GB级数据时datatable比pandas会更高效，但是datatable使用起来毕竟不如pandas来的顺手。...所以今天准备介绍pandas的三个使用技巧来让我们的运行效率提高，以便处理较大体量的数据。 一、将数据分批次读取 csv格式是常见的数据存储方式，对于我们普通人而言易于读写。...操作步骤： 分批次读取 处理每一批次 保存每一批次的结果 对所有的数据重复步骤1-3 将所有的批次结果都结合起来 pd.read_csv(chunksize) 中的chunksize指的的是每一批次的行数...) #合并所有批次处理结果，形成新的dataframedf = pd.concat(chunk_result_list) 二、剔除Na数据 有时候我们使用的数据中含有是Na，这时候剔除含有Na的数据会减少很多数据量...", usecols=use_cols) #剔除na数据df.dropna() 三、设置特征的数据类型 对于大多数数据科学家而言，并不需要设置特征的数据类型，但是当处理的数据极其庞大的时候，我们就不得不考虑设置特征的数据类型以降低内存开销
MySQL 处理重复数据 有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。...防止表中出现重复数据 你可以在 MySQL 数据表中设置指定的字段为 PRIMARY KEY（主键） 或者 UNIQUE（唯一） 索引来保证数据的唯一性。...INSERT IGNORE INTO 与 INSERT INTO 的区别就是 INSERT IGNORE INTO 会忽略数据库中已经存在的数据，如果数据库没有数据，就插入新的数据，如果有数据的话就跳过这条数据...mysql> SELECT DISTINCT last_name, first_name -> FROM person_tbl; 你也可以使用 GROUP BY 来读取数据表中不重复的数据： mysql...如果你想删除数据表中的重复数据，你可以使用以下的SQL语句： mysql> CREATE TABLE tmp SELECT last_name, first_name, sex FROM person_tbl
“ 在软件系统中,IO速度比内存速度慢,IO读写在很多情况下会是系统的瓶颈，我们也知道Redis的查询速度比直接查数据库要快，因为Redis将数据存在内存中，而Mysql的查询是执行IO操作。...今天给大家带来的是，Mysql和Redis在项目中的查询速度的差距。 01 — 实例 首先我们看一张图片： ?...先说一下对比的条件：首先Redis和Mysql都是部署在远程服务器上(同一台)。其次接口是相同，在Service层开始区分以哪种形式获取数据（代码如下）。...也就是说100ms左右的加载速度，人眼看到的基本上就是秒加载了。 这里的对比并不是说Mysql不好，而且这个对比也是有一定的问题，因为本人的SQL查询语句可能优化并不是特别好。...好了，既然我们知道Redis查询速度要比直接查询Mysql要快，那么如何合理的在项目中运用Redis呢？请继续关明天的文章，今天就讲到这里，希望大家能有一个充实的一周。
这里有一些技巧可以避免过多的循环，从而获得更好的结果 图1 -标题图像。 您曾经处理过需要使用列表的数据集吗?如果有，你就会明白这有多痛苦。如果没有，你最好做好准备。...音频或视频标签 调查数据中的开放式问题 参与创作作品的所有作者、艺术家、制作人等的名单 图2 -一个有趣的猫有关的视频的标签列表。 我最近参与了多个项目，这些项目要求我分析这类数据。...准备 要遵循本教程，请下载用于所有示例的虚拟数据集。包括代码在内的所有资料都可以在这里找到。 另外，请导入所有必要的库并加载数据格式。...让我给你们看一个简单的例子: 对于示例数据集中的“age”列，我们可以轻松地使用value_counts()函数来计算观察到的年龄数据集的数量。...它依赖于循环，这意味着它将花费大量时间处理大型数据集。然而，在我所尝试的所有方法中，这是最有效的方法。
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