4、group by的优化 最好使用同一表中的列, 需求:每个演员所参演影片的数量-(影片表和演员表) explain select actor.first_name,actor.last_name,...优化后的SQL: explain select actor.first_name,actor.last_name,c.cnt from sakila.actor inner join ( select...说明:从上面的执行计划来看,这种优化后的方式没有使用临时文件和文件排序的方式了,取而代之的是使用了索引。查询效率老高了。...这个时候我们表中的数据比较大,会大量的占用IO操作,优化了sql执行的效率,节省了服务器的资源,因此我们就需要优化。...其实还有一个更方便的关键字,那就是Using。 3、如果两个表的关联字段名是一样的,就可以使用Using来建立关系,简洁明了。
mysql的监控方法大致分为两类: 连接到mysql数据库内部,使用show status,show variables,flush status 来查看mysql的各种性能指标。...如果table_cache设置过小,MySQL就会反复打开、关闭 frm文件,造成一定的性能损失。...对SQL响应的速度更快了,不可避免的会产生更多的死锁(dead lock),这样反而使得数据库整个一套操作慢了下来,严重影响性能。...适当的增加这个参数的大小,可以有效的减少 InnoDB 类型的表的磁盘 I/O 。为Innodb加速优化首要参数。默认值8M 这个参数不能动态更改,所以分配需多考虑。...默认的设置在中等强度写入负载以及较短事务的情况下,服务器性能还可以。如果存在更新操作峰值或者负载较大,就应该考虑加大它的值了。
5、Limit查询的优化 Limit常用于分页处理,时长会伴随order by从句使用,因此大多时候回使用Filesorts这样会造成大量的IO问题。...在查看一下它的执行计划: ? 对于这种操作,我们该用什么样的优化方式了?...优化步骤1: 使用有索引的列或主键进行order by操作,因为大家知道,innodb是按照主键的逻辑顺序进行排序的。可以避免很多的IO操作。...随着我们翻页越往后,IO操作会越来越大的,如果一个表有几千万行数据,翻页越后面,会越来越慢,因此我们要进一步的来优化。 优化步骤2 记录上次返回的主键, 在下次查询时使用主键过滤。...(说明:避免了数据量大时扫描过多的记录) 上次limit是50,5的操作,因此我们在这次优化过程需要使用上次的索引记录值, select film_id,description from sakila.film
3、子查询的优化 子查询是我们在开发过程中经常使用的一种方式,在通常情况下,需要把子查询优化为join查询但在优化是需要注意关联键是否有一对多的关系,要注意重复数据。...接下来我们用join的操作来进行操作 select id from t join t1 on t.id =t1.tid; ?...通过上面结果来看,查询的结果是一致的,我们就将子查询的方式优化为join操作。...在这种情况下出现了一对多的关系,会出现数据的重复,我们为了方式数据重复,不得不使用distinct关键词进行去重操作 select distinct id from t join t1 on t.id...注意:这个一对多的关系是我们开发过程中遇到的一个坑,出现数据重复,需要大家注意一下。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 网站的性能测试 性能测试是性能优化的前提,也是性能优化结果的检查和度量标准。 性能测试的常用指标: 响应时间 并发数目 吞吐量。...性能测试的几个参考点: 性能测试 负载测试:系统的某项或者多想性能指标达到安全临界值时的并发数 压力测试 稳定性测试。PS:稳定性测试主要是长时间给系统一定的压力,看系统是否正常运行。...网站的性能优化三维度 后台服务器常用的优化方式 缓存 集群 异步 代码优化 存储优化 缓存相关知识 后台性能优化的第一定律:优先考虑使用缓存优化性能。...代码优化 网站的业务逻辑实现代码主要部署在应用服务器上,合理的优化代码也可以很好的改善网站性能。...几种常用的几种代码优化方式: ①合理使用多线程,服务器的启动的线程数参考值:[任务执行时间/(任务执行时间-IO等待时间)]CPU内核数。
之前一篇文章介绍了 ListView 和 RecyclerView 的对比, 这里继续记录下RecyclerView中常用的性能优化方案。...优化方案1:关于点击事件 RecyclerView尽量在onCreateViewHolder()设置点击事件,而不在onBindViewHolder()中设置点击事件。...优化方案2:RecyclerView嵌套布局 在嵌套布局中(竖则滚动 + 局部横向滚动),可以在内部嵌套的RecyclerView中设置LinearLayoutManager.setInitialPrefetchItemCount...不过 这个方法可以提升 内部嵌套RecyclerView的预加载性能。...优化方案2:RecyclerView局部刷新 notifyDataSetChanged() : 一个常用的数据刷新方法,所有数据全部刷新,性能较低,在可以局部刷新的情况下不建议使用该函数。
目前的用的数据库是clickhouse,数据量大概在20亿左右 # 定位问题 我通过调试将查询数据的语句打印出来,查询语句放在数据库中执行,发现几秒就查询完成了,这个时候我就奇了怪了,后面我再仔细看接口的代码...我将查询数量的语句打印出来,执行该语句,发现是超过1分钟的,看来是定位到问题了。...问题显而易见,为啥我们要构造一张这么大的表在内存中再count数量,直接count每张表的数量再相加不就是了。...优化语句如下: select count(cnt) from ( select count() as cnt from...all select count() as cnt from B ) 将该语句放在数据库查询,秒级返回,直接从1分钟优化到
1、参考书籍:MYSQL 5.5从零开始学 Mysql性能优化就算通过合理安排资源,调整系统参数使MYSQL运行更快,更节省资源。...MYSQL性能优化包括查询速度优化,更新速度优化,mysql服务器优化等等。此处,介绍以下几个优化。包含,性能优化的介绍,查询优化,数据库结构优化,mysql服务器优化。 ...Mysql优化,一方面是找出系统的瓶颈,提高mysql数据库整体的性能,另外一个方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户操作响应的速度。同时还要尽可能节省系统资源,以便系统可以提供更大负荷的服务。...mysql数据库优化是多方面的,原则是减少系统的瓶颈,减少资源的占用,增加系统反应的速度。 2、Mysql中,可以使用SHOW STATUS语句查询一些Mysql数据库的性能参数。...如果该列是null,则没有相关的索引。在这种情况下,可以通过检查where子句看它是否引起某些列或者适合索引的列来提高查询性能。如果是这样,可以创建适合的索引来提高查询的性能。
Roberto Ierusalimschy写过经典的Lua 性能提示的文章,链接地址>> 我通过实际的代码来验证,发现一个问题。...当我使用 LuaStudio 运行时,发现结果反而与提示相反,甚是奇怪,而使用luac进行运行,与作者给予的提示相符,在某些地方性能可能有优化,比如读取35kb的文件时,时间还是比较快的(可能5.1版本做过优化了...上面二段代码,唯一的区别就是使用 local sin 将 math.sin缓存起来。性能提升约 (107 - 74) / 107 ~= 30.8%,基本符合作者所说的30%的效率提升。...3) table使用的优化 startTime = os.clock() for i = 1, 100 * 10000 do local a = {} a[1] = 1 a[2]...综上所述,尽可能多使用local,减少查询的性能损耗。json数据表如果需要转化为table时,改变数据的存储结构可能减少很大的内存使用。
对于一个报表检验,性能就是其检验方向之一,皕杰报表之初就把性能摆到了第一位,但当面对超量的数据,服务器硬件毕竟有限,因而在设计报表时,性能优化也是需要考虑的问题。...可以从以下几个方面来考虑优化:1.对数据集的sql语句进行优化,利用参数控制取出数据的数量,还可以使用视图或存储过程优化数据的获取。...2.在制表的过程过程中进行函数的优化,使用select函数时,相当于从数据集中取出一组符合条件的记录集合,在单元格中进行扩展,此时每个扩展出来的单元格都保留一个指针,指向当前记录,即当前行,因此在这些单元格的附属单元格中...,应当直接用“数据集名.列名”来引用同一个数据集同一条记录的值,此时报表引擎不需要对数据集进行检索遍历了,而是直接从当前行中取值。...6.表中设计函数时,选取最优解的函数来取数据。
Ceph的性能优化主要集中在数据缓存机制和针对高并发场景的优化策略上。数据缓存机制Ceph通过数据缓存来提高读取和写入的性能。缓存分为两个层次:读缓存和写缓存。...这样可以降低写入的延迟,并提高写入的吞吐量。针对高并发场景的优化策略针对高并发场景,Ceph采用了以下优化策略来提高性能:数据分片: Ceph将数据分成小的块,每个块都有一个独立的标识符。...这样可以实现数据的分布式存储和并行处理,提高了读写的性能。数据副本: Ceph可以为每个数据块创建多个副本,并将这些副本存储在不同的OSD上。...这样可以增加数据的可靠性,并提高读取性能,因为数据可以从最近的副本读取。动态负载均衡:Ceph通过动态负载均衡来均衡集群中各个OSD的负载。...这样可以降低写入的延迟,提高系统的吞吐量。通过以上的数据缓存机制和针对高并发场景的优化策略,Ceph能够提供高性能的分布式存储和计算服务。
避免使用 select *,列出需要查询的字段。垂直分割分表。选择正确的存储引擎。 ...1.索引优化 2.添加查询缓存 3.优化数据库SQL语句 4.数据库Cluster 1>首先,开启慢查询global【配置文件】,(标准可以自定义),通过分析日志文件或直接...show,查看哪些查询较慢. 2>针对这条sql,添加Explain,查看其执行计划,查询数据条数/索引等 优化: 1.创建index索引,会占用存储空间,而且会降低...DML操作的效率(做增删改需要维护索引),一般在sql中的where或者order by字段建立索引 2.通过查询缓存,可以开启Mybatis的二级缓存,自定义实现Mybatis+redis...缓存原则是对那些查询需求远大于增删改需求的数据 除此之外,尽量不要在where子句中使用函数,会使索引失效 如果已经确定查询结果只有一条数据(当表中数据的该字段是唯一的)
推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为==机器码执行==,从而上百倍的提高程序的运算速度。...sum1d2(np.ones(10, dtype=np.float32)) print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.float64) 二、NumPy、Numba和Python异步编程的高性能大数据分析与对比...它提供了强大的N维数组对象和复杂的(广播)功能。”导入NumPy库之后,Python程序的性能更好、执行速度更快、更容易保证一致性并能方便地使用大量的数学运算和矩阵功能。...(3)Numba提供了由Python直接编写的高性能函数来加速应用程序的能力。通过几个注释,面向数组和数学计算较多的Python代码就可以被实时编译为原生机器指令。...而且Numba拥有类似于C、C++和FORTRAN的性能,无需切换语言或Python解释器。 asyncio asyncio是Python3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持。
内容优化 (1)减少HTTP请求数:这条策略是最重要最有效的,因为一个完整的请求要经过DNS寻址,与服务器建立连接,发送数据,等待服务器响应,接收数据这样一个消耗时间成本和资源成本的复杂的过程。...服务器优化 (1)使用内容分发网络(CDN):把网站内容分散到多个、处于不同地域位置的服务器上可以加快下载速度。...(4)提前刷新缓冲区 (5)对Ajax请求使用GET方法 (6)避免空的图像src Cookie优化 (1)减小Cookie大小 (2)针对Web组件使用域名无关的Cookie CSS优化 (1)将CSS...代码放在HTML页面的顶部 (2)避免使用CSS表达式 (3)使用来代替@import (4)避免使用Filters javascript优化 (1)将JavaScript脚本放在页面的底部...图像优化 (1)优化图片大小 (2)通过CSS Sprites优化图片 (3)不要在HTML中使用缩放图片 (4)favicon.ico要小而且可缓存
4、索引优化SQL的方法 1、索引的维护及优化(重复及冗余索引) 增加索引会有利于查询效率,但会降低insert,update,delete的效率,但实际上往往不是这样的,过多的索引会不但会影响使用效率...,同时会影响查询效率,这是由于数据库进行查询分析时,首先要选择使用哪一个索引进行查询,如果索引过多,分析过程就会越慢,这样同样的减少查询的效率,因此我们要知道如何增加,有时候要知道维护和删除不需要的索引...2、如何找到重复和冗余的索引 重复索引: 重复索引是指相同的列以相同的顺序建立的同类型的索引,如下表中的 primary key和ID列上的索引就是重复索引 create table test( id...,又人为的把主键包含进去,那么这个时候就是一个冗余索引。...4、索引维护的方法 由于业务变更,某些索引是后续不需要使用的,就要进行删除。
参考链接: C++ vfwscanf() 1 性能测试工具选型 性能测试工具有gperf、gperftools、oprofile、intel vtune amplifier 等。...Gperftools是Google出的工具,主要提供高性能内存管理,性能测试只是4个主要功能中的一个,缺点是需要再链接的加入gperftools的库。...2 性能测试工具安装 2.1 下载 Gperftools是开源的工具,源代码在https://github.com/gperftools/gperftools。...下输入 user@ubuntu:~$ sudo kill -s SIGUSR1 2973 user@ubuntu:~$ sudo kill -s SIGUSR2 2973 此时,在程序所在目录生成了性能分析文件...性能优化 通过性能测试结果,发现e1000_setup_copper_link_ich8lan占用的时间最长,该函数的主要功能是获取端口状态。
从第1版起,核心的投标引擎基本没有动,运行几十天也都正常。正好其他事情差不多了,想着再优化优化。...本地概略标的每次耗时220ms,优化余地不大。 详细标的每次耗时500-600ms,最重要的耗费还是以http方式抓数据,但接口就是如此,要提高很难。...比较:0.4-2.8ms,相比之下是比较少的 投标:不是固定的耗费,用户多的话可以再优化,目前必要性不大。 本以为详细数据是问题关键,分析半天也没有太好的办法。...发现问题,解决就很简单了,把用户数据更新的频率和次数优化,把满标时间分离到另外一个程序中,结果就大大改进了。...优化之后,这个比例达到85%以上,换言之,几乎所有的时间都在跟踪标的,把对标的的反应间隔尽可能缩到最小。感觉对于满标极快的标的,抓的成功率高多了。这是最近投标的满标时间: ?
1 性能优化的根本目的是什么? 可能很多人没有认真思考过:“为什么我们需要进行性能优化?”这个问题。 在我看来,性能优化是为了“解决良好的用户体验和资源的有限性之间的矛盾”。...首先,我们性能优化一般都是追求更快的响应速度,通常最终目的是为了获得更好的用户体验。...4 寻找性能瓶颈 性能优化的前提是要找到性能瓶颈,通常需要通过自测、压测、耗时告警日志、数据库慢查询日志、调用链路追踪技术等手段,发现性能瓶颈。...通常在实际开发中,某个接口的响应时间过长影响用户体验,如果条件允许,就要考虑优化。 通常 2C 的业务更关注性能优化,2B 的业务相较于 2C 的业务通常来说性能问题只要不是太严重,通常没那么紧迫。...找到耗时最长的环节之后,根据具体代码推断出耗时长的原因,然后再针对性地进行优化。 优化后可以通过性能测试、压力测试等手段验证性能优化的有效性。 ----
Android 性能优化——之控件的优化 前面讲了图像的优化,接下来分享一下控件的性能优化,这里主要是面向自定义View的优化。...,第1个是仅仅在View的内容发生改变的时候才去触发invalidate方法, 第2个是尽量使用ClipRect等方法来提高绘制的性能。 ...另外尽量使用GPU来进行UI的渲染,这样能够极大的提高程 序的整体表现性能。...下面我介绍一下关于优化的东西 1、避免在onDraw()方法中执行导致内存分配的操作,例如new Paint()。 ...2、减少alpha值对性能的影响。 在很多的自定义View中,为了让界面更加美观,设置了alpha值,来让View变成透明状态的,显得高大上一些,但是这对性能却是一定的负担。
Android 性能优化——之图片的优化 在Android性能优化中,我们会发现占内存最大的和对性能影响最大的往往是图片资源,其次是控件资源。相对来说,其他的资源的影响会小一点。...这里我就先对图片资源的优化进行一下讲解,如果有什么说的不对的,希望大神指正一下。 1、首先我们可以对图片进行二次采样,从本质上减少图片的内存占用。...网络就是访问网络下载图片,进行图片的加载。 3、常见的png,JPG,webp等格式的图片在设置到UI上之前需要经过解码过程,而图片采用不同的码率,也会造成对内存的占用不同。...对于半透明颜色的图片来说,该格式的图片能够达到比较好的呈现效果,相对于ARGB_8888来说也能减少一半的内存开销,因此它是一 个不错的选择。 ...总的来说,比较推荐用最后一种,性能较好,且没有alpha值,系统不用进行二次的渲染,可以很大的提高效率和性能。 4、最后一点,也是图片优化最重要的一点。重用Bitmap.
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