官网地址: https://www.pbootcms.com/ 官网介绍: 使用体会: 本人使用以后总体感觉还是不错的,目前数据量最多的一个站数据量在万级左右,阿里云最低配置的1核2G打开速度在2S左右,还在可以接受的范围内.当然如果搭建的是企业网站等基本上1s左右就可以了.最主要的是操作简单,套用模板
目录 实验问题 一、实验目的： 二、内容： 三、算法思想提示 产生不重复的随机点算法： 蛮力算法： 分治算法 数据分析： 实验结论： 实验问题 一、实验目的： 掌握分治法思想。学会最近点对问题求解方法。 二、内容： 1. 对于平面上给定的N个点，给出所有点对的最短距离，即，输入是平面上的N个
需求：测试EasyExcel的导入导出使用、性能，测试数据量3个字段100万条数据； 测试环境：idea + maven + springboot + mybatis-plus + mysql + swagger 文章目录（目录跳转可能会不准确，建议直接Ctrl+F搜目录吧） 前言 一、项目整体目录 二、数据库 1.创建表 三、后端 1、pom.xml文件 2、ym
摘要：刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？ 本文分享自华为云社区《大数据量性能优化之分页查询》，作者： JavaEdge。 刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？ 比
原文地址：https://tzy1997.com/articles/contra128/ 今天跟大家分享一下为什么魂斗罗只有 128KB， 却可以实现那么长的剧情？ 现代程序员 A 和 1980 年代游戏程序员 B 的对话： A：为什么你用 128KB 能实现这么多画面、音乐、动画？ B：128KB 还不够么？其实为了表现力已经相当奢侈了，加了
现在用thinkphp，基本用它的orm来做数据模型对象的关联。 比如主表，子表的关系，用hasMany。 用时一般是这样关联子表（item） 这样用是方便，但在查询数据量大时，就很鸡肋，为什么呢？因为这样的关联查询生成的sql语句是用in方式。 我特确查阅了官方文档，明确说明hasOne有join，in方式
背景 近期在做性能测试的过程中发现，有些用户需要提供系统的性能测试数据，在此过程中前端人员获取到的用户需求与后端人员理解不一致，导致实际测试工作无法开展，比如用户要求最大并发用户数达到20000,其实用户真实需求为在线用户数达到2W。借此机会重新把性能测试基础知识梳理一遍
摘抄自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDI2NTc2OQ==&mid=2247485241&idx=1&sn=3330bf2abc82a857692aaee316824d90 limit偏移量不变，随着查询记录量越来越大，所花费的时间也会越来越多。 limit查询记录数不变，随着查询偏移的增大，尤其查询偏移大于10万以后，查询时间急剧增加。
原理回顾 一个RDD的两个分区的数据shuffle到另一个RDD的两个分区中后，如果上一个RDD还存在其他分区没执行完毕的话，不能往下执行，就会造成当前RDD内存数据挤压 所以中间就需要落盘操作，中间需要磁盘文件File shuffle一定会有落盘，但是效率慢，如何提高效率？落盘数据量越少速度就会变
int 由于数据量较大，不推荐直接使用 cin, cout 输入输出。 另外，请确保最终结果是直接输出整个字符串，而非使用 printf("%c") 或 putchar() 等函数一个一个地输出字符，否则可能导致超时。
一、看数据量 EXPLAINSELECT * from users WHERE is_doctor in (0,1); 很明显没走索引，下面再看一个sql。 EXPLAINSELECT * from users WHERE is_doctor in (2,1); 又走索引了，所以IN查询走不走索引需要看rows的数据量，in (0,1)时查询出52万多数据量，全表才54万数据量，in (
解决什么问题？ 视频编码过程中由于预测和量化带来的损失，重构像素与原始像素之间会有较大的差异，从而导致振铃效应。 怎么解决 基本思路是将重建像素的值尽量还原成原始像素。如果对每一个像素都做差，那么需要传递给解码端的数据量将会无比巨大。为此采取了两种方式： EO 边界offset，首
目录 1.训练集2.验证集3.测试集4.训练集、验证集、测试集区别5.训练集、验证集、测试集划分比例5.1.数据量较小5.2.数据量较大 1.训练集 训练集（training dataset）：用于模型拟合的数据样本。 2.验证集 验证集（validation dataset）：是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于
索引有哪些原则？ 1，索引不是越多越好 2，不要对进程变动数据加索引 3，小数据量的表不需要加索引 4，索引一般加在常用来查询的字段上 索引的数据结构： Hash：类型的索引 Btree：InnoDB的默认数据结构
在工作中经常邂逅根据数据总条数和每页数据量计算总页数的需求，故这里总结一个经典的计算公式，供各位程序猿参考。 另外，小编在《 Java 使用线程池分批插入或者更新数据》中，介绍了一种分页方式，略显复杂，这里提供一个更简单的算法。 记内容总数量为totalCount，每页数量为pag
默认采用的是Hash分区 缺点：可能导致每个分区中数据量的不均匀，极端情况下会导致某些分区拥有RDD的全部数据 Ranger分区 要求RDD中的KEY类型必须可以排序 自定义分区 根据需求，自定义分区
数据研发：了解需求→模型设计→ETL 开发→测试→发布上线→日常运维→任务下线。 数据开发平台 MaxCompute 由四部分组成，分别是客户端（ MaxCompute Client ）、接人层（ MaxCompute Front End ）、逻辑层（ MaxCompt Server ）及存储与计算层（ Apsara Core ）。 从任务开发、调试、测试、发布、
这一章节 我们来讲讲ParticleContainer 怎么添加事件， 变成了粒子容器后 pointdown事件是行不通了于是我想到游戏常常用到的碰撞检测。 刚好pixi.js 提供的检测的库也比较多，Bump 库就是其中之一，它允许 坐标和 sprite 是否碰撞 初始化bump 库, app 是pixi js的app import * as P
看法： 1.redis是基于内存存储的，如果数据量很大都存储到内存中会增加成本，而且一般redis都会开启持久化，如果数据量较大，那么持久化的就会变得很多，增加了redis 的压力，同时会降低redis的性能，因为很大一部分资源都用于持久化数据了 2.对于敏感数据的存储，像订单、用户表这样的数据如果存入
2022-01-14 22:14:37 一、测试环境 数据量少，用于功能测试 二、预发布环境 数据量比生产环境少一点。 三、生产环境
UNION ALL：不去重不排序直接原表合并。UNION：先表合并、再去重、再排序。<=>作用等价于 先distinct去重、再UNION ALL表合并、再order by排序。 但是效率，后者是前者的3倍。所以，数据量大时，不建议直接用UNION，建议先去重再UNION ALL。
OLTP和OLAP的区别 联机事务处理OLTP（on-line transaction processing） 主要是执行基本日常的事务处理，比如数据库记录的增删查改。比如在银行的一笔交易记录，就是一个典型的事务。 OLTP的特点一般有： 1.实时性要求高。我记得之前上大学的时候，银行异地汇款，要隔天才能到账，而现在是分分
续上节，客户坚持要求由我方在背景发送方向盘数据，根据上一章的结论，只能捕获USB底层数据。 一、项目要求： 从USB接口捕获罗技G29原始数据，并进行UDP转发。 二、过程： （一）用USB监视软件监视罗技G29底层数据 经分析，发现当罗技G29后面拨档到PS3时，数据量只有8字节，与实际数据量明显不同。
MySQLRedisMongoDB类型RDBMS关系型数据库Nosql非关系型数据库Nosql非关系型数据库 特点 数据通常需要做结构化查询，比如join，这时候，关系型数据库就要胜出一筹 读写性能优异。丰富的数据类型，包括set, zset, list, hash, string 这五种数据类型，操作非常方便。高性能、易部署、易使
索引原则 四条原则 索引不是越多越好 不要对经常变动的数据加索引 小数据量的表不需要加索引 索引一般加在常用来查询的字段上 延伸学习 索引的数据结构 hash类型的索引 Btree: innoDB 默认的数据结构 扩展阅读 http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.ht
