MySQL的一些优化小技巧 摘要：对于我们敲代码的程序员来说，操作数据库写sql是我们的一项基本功，那这项基本功够扎实吗？先看看这些优化小技巧你都知道吗？ 1.尽量避免子查询 例： SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name = 'chackca'); 原因：由于MySQL的优化器对于
什么是冷启动 冷启动的定义 冷启动就是启动前，系统中没有该应用的任何进程信息 对应的是第一次打开应用和杀掉应用进程后再次进入应用。 冷启动 / 热启动的区别 热启动： 就是用户按了返回键或home键退出应用后，马上又重新启动应用 区别： 定义不同： 冷启动启动前，没有该应用的进程，需要重
初始表结构 CREATE TABLE t1( a INT UNIQUE ); CREATE TABLE t2( a INT UNIQUE ); INSERT INTO t1 SELECT 1; INSERT INTO t1 SELECT 2; INSERT INTO t1 SELECT 3; INSERT INTO t2 SELECT 2; INSERT INTO t2 SELECT 3; DEPENDENT SUBQUERY 下面这条子查询的意思是，对于
在大数据使用、开发过程的性能优化一般可以从以下角度着手进行。 SQL 语句优化。使用关系数据库的时候，SQL 优化是数据库优化的重要手段，因为实现同样功能但是不同的 SQL 写法可能带来的性能差距是数量级的。我们知道在大数据分析时，由于数据量规模巨大，所以 SQL 语句写法引起的性能
参考： django 分页查询大表，很慢 面试小知识：MySQL索引相关 MySQL 用 limit 为什么会影响性能？ 前言 orm性能优化是一件很重要的事，一般万条以上的数据都需要优化处理了。 这次项目开发，接口测试的时候发现一个接口居然要数秒到一分钟，我都等的不耐烦了，客户用了肯定抓狂。于是开始思考
关闭系统自动更新 输入 services.msc找到 Windows Update 启动类型 选择禁用 点击恢复 第一次失败:无操作 。最后 应用 和确定 输入gpedit.msc点击管理模板下的windows组件windows更新。配置自动更新-》策略设置，选择已禁用。应用在确定 更改C盘 [链接 视频 图片 文档
目录一、简介1、性能优化 一、简介 1、性能优化 * 性能优化指标与测量工具 - 行业标准 - 优化模型 - 测量工具 - 性能相关APIs * 代码优化 - javascript优化 - html优化 - css优化 * 渲染优化 - 现代浏览器渲染原理 - 可优化的渲染环节和方法
1】es6给Object扩展了许多新的方法，如 key(obj)：获取对象的所有key形成的数组 value(obj):获取对象的所有value形成的数组 entries(obj):获取对象所有的key和value形成的二维数组 const person = { name: "qiyue", age: 23, language: ["java", "js", "c
个人总结，笔记： 一、硬件方面 在硬件方面了解的不多，总结下来： 内存：内存决定了缓存的数据量，主要决定对热数据的访问速度。 IO优化 ...... 二、sql语句方面 我们所说的sql优化主要是指，sql查询速度。 在sql语句优化这方面也是最节约成本的。 以我个人经
一、SQL语句及索引的优化 SQL语句的优化 索引的优化/如何避免索引失效 二、数据库表结构的优化：使得数据库结构符合三大范式与BCNF 三、系统配置的优化 四、硬件的优化 在开始介绍如何优化sql前，先附上mysql内部逻辑图让大家有所了解 （1）连接器： 主要负责跟客户端建立连接、
https://blog.csdn.net/qq_16504067/article/details/125103336 日常开发中，我们经常会遇到数据库慢查询。那么导致数据慢查询都有哪些常见的原因呢？今天田螺哥就跟大家聊聊导致MySQL慢查询的12个常见原因，以及对应的解决方法。 1. SQL没加索引 很多时候，我们的慢查询，都是因为没有加
全站图片根据浏览器智能使用webp或avif格式，智能使用大小图，采用方案：akamai CND智能转化服务+自定义封装MikImage组件。 一、定制化与akamai通用改变图片大小 1、定制化： 缩放不裁剪(推荐)：https://static.platform.michaels.com/kitten.png?fit=inside|500:100 剪裁效果：https://
GCC提供了大量优化等级，用来对编译时间、目标文件大小、执行效率三个维度进行不同的取舍和平衡 -O0，最少的优化。（这是默认的编译选项）（可以最大程度上配合产生代码调试信息，可以在任何代码行打断点，特别是死代码处） -O0，最少的优化。（这是默认的编译选项）（可以最大程度上配合产生代码调试信
前言 毫不夸张的说咱们后端工程师，无论在哪家公司，呆在哪个团队，做哪个系统，遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论，能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案，我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。 从解决问
概述最近准备对xx系统做一些优化工作，这里先从tomcat参数方面入手，后面再针对mysql和具体sql去做一下优化。下面基于之前介绍的tomcat参数优化来做整体介绍。 1、目前tomcat配置可以看到目前tomcat是基本没做优化的，基本为默认参数。 2、优化后的配置2.1、注释AJP协议 这个影响
准备建表语句 //创建数据库 CREATE DATABASE Mysql_Study; 但是在创建表的时候，对于int类型，会有int(2),int(4)，int(11)这些类型选择 创建表 CREATE TABLE customer_message( customer_message_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', customer_message_name
# nginx在个人网站上的优化（一） ## 一、防盗链 个人小网站，当然不希望别人偷偷链接使用我网站上的图片、JS脚本等。 防盗链很简单，增加一个如下的配置文件valid_referers.conf ```nginx # 利用Referer配置防盗链 valid_referers xxx.net.cn *.xxx.net.cn; if ($invalid
逃逸分析，是一种可以有效减少Java程序中同步负载和内存堆分配压力的跨函数全局数据流分析算法。通过逃逸分析，Java Hotspot编译器能够分析出一个新的对象的引用的使用范围从而决定是否要将这个对象分配到堆上。 在计算机语言编译器优化原理中，逃逸分析是指分析指针动态范围的方法，它同
测试标准 这里使用两类、五种常用质数判断算法进行测试：枚举因子法（暴力、开方优化、6n再优化）、质数筛（埃氏筛法、欧拉筛法）。（Miller-Rabin呢？不会，没搞懂） 同时，使用两类情况进行测试： 寻找 2-100,000 内的质数个数 寻找 10,000,001-10,009,999 内的质数个数 质数判断算法 枚举因子法 1.
MySQL 查询优化（一） MySQL 查询优化（二） 优化原则 MySQL 查询优化（三） 索引的重要性1 MySQL 查询优化（四） 索引的重要性2 MySQL 查询优化（五） 索引的重要性3 MySQL 查询优化（六） 语句优化 MySQL 学习（一）视图 MySQL学习（二） 存储过程 MySQL学习（三）触发器（水贴，为了知识体系完善） MySQL学习（四） 锁 MySQL
1.通过explain可以知道mysql是如何处理语句的，并分析出查询或是表结构的性能瓶颈，其实就是在干查询优化器的事，通过expalin可以得到： a. 表的读取顺序 b.表的读取操作的操作类型 c.哪些索引可以使用 d. 哪些索引被实际使用 e.表之间的引用 f.每张表有多少行被优化器查询 索引type从
修改dns vi /etc/resolv.conf nameserver 114.114.114.114 修改防火墙 设置出网ip（自己更改网卡名和IP地址） iptables -t nat -A POSTROUTING -o enp1s0 -j SNAT --to-source 0.0.0.0 安装基本工具 [root@localhost ~]# tar xvf optimization_init.tar.gz [root@localhost ~]# cd op
修改dns vi /etc/resolv.conf nameserver 114.114.114.114 修改防火墙 设置出网ip（自己更改网卡名和IP地址） iptables -t nat -A POSTROUTING -o enp1s0 -j SNAT --to-source 0.0.0.0 安装基本工具 [root@localhost ~]# tar xvf optimization_init.tar.gz [root@localhost ~]# cd op
问题：当场景的模型数目非常多，而且单个模型的面数也非常大时，系统的运行效率是非常低的，那么如何优化模型呢？ 方案：UE4预制了很多LOD的类型如Deco、LargeProp、SmallProp等；我们也可以自定义LOD，设置模型有几层LOD，并且设置模型在多大的视图下切换LOD。 【LOD组】参数可以选择预制的LOD
Hive优化 1.1 hive的随机抓取策略 理论上来说，Hive中的所有sql都需要进行mapreduce，但是hive的抓取策略帮我们 省略掉了这个过程，把切片split的过程提前帮我们做了。 set hive.fetch.task.conversion=none; (一旦进行这么设置，select字段名也是需要进行mapreduce的过程，默认是more) F
