对于MySQL中超过1000万行的大型innodb表，添加新列或添加新索引可能需要数小时和数天。在这两种情况下，提高大型innodb表性能的最佳方法是什么？更多内存，调整配置(例如增加sort_buffer_size或innodb_buffer_pool_size)，还是某种技巧？无需直接更改表，而是可以创建一个新表，对其进行更改，然后将旧数据复制到新表中，就像这样对ISAMtables很有用和multiplechanges:CREATETABLEtablename_tmpLIKEtablename;ALTERTABLEtablename_tmpADDfieldnamefieldtyp
对于MySQL中超过1000万行的大型innodb表，添加新列或添加新索引可能需要数小时和数天。在这两种情况下，提高大型innodb表性能的最佳方法是什么？更多内存，调整配置(例如增加sort_buffer_size或innodb_buffer_pool_size)，还是某种技巧？无需直接更改表，而是可以创建一个新表，对其进行更改，然后将旧数据复制到新表中，就像这样对ISAMtables很有用和multiplechanges:CREATETABLEtablename_tmpLIKEtablename;ALTERTABLEtablename_tmpADDfieldnamefieldtyp
如文档中所述:"AnappholdingtheREQUEST_IGNORE_BATTERY_OPTIMIZATIONSpermissioncantriggerasystemdialogtolettheuseraddtheapptothewhitelistdirectly,withoutgoingtosettings.TheappfiresaACTION_REQUEST_IGNORE_BATTERY_OPTIMIZATIONSIntenttotriggerthedialog."有人能告诉我触发这个Intent的正确方法吗？ 最佳答案
如文档中所述:"AnappholdingtheREQUEST_IGNORE_BATTERY_OPTIMIZATIONSpermissioncantriggerasystemdialogtolettheuseraddtheapptothewhitelistdirectly,withoutgoingtosettings.TheappfiresaACTION_REQUEST_IGNORE_BATTERY_OPTIMIZATIONSIntenttotriggerthedialog."有人能告诉我触发这个Intent的正确方法吗？ 最佳答案
Android附带大量系统资源(android.R)，可用于节省您的时间并使您的应用程序更轻巧。例如，我最近发现Android为Yes(android.R.string.yes)、No(android.R.string.no)提供本地化字符串,Cancel(android.R.string.cancel)和Ok(android.R.string.ok)等字符串。您推荐使用哪些其他系统资源？还是有理由避免使用系统资源？编辑:正如Tomas所指出的，其中一些资源可能不会产生您期望的结果(特别是，android.R.string.yes/no返回OK/Cancel而不是Yes/No，如报告的
Android附带大量系统资源(android.R)，可用于节省您的时间并使您的应用程序更轻巧。例如，我最近发现Android为Yes(android.R.string.yes)、No(android.R.string.no)提供本地化字符串,Cancel(android.R.string.cancel)和Ok(android.R.string.ok)等字符串。您推荐使用哪些其他系统资源？还是有理由避免使用系统资源？编辑:正如Tomas所指出的，其中一些资源可能不会产生您期望的结果(特别是，android.R.string.yes/no返回OK/Cancel而不是Yes/No，如报告的
在优化我的连接四个游戏引擎时，我达到了一个点，进一步的改进只能是最小的，因为指令TableEntryte=mTable[idx+i]使用了大部分CPU时间。在下面的代码示例中。TableEntrygetTableEntry(unsigned__int64lock){intidx=(lock&0xFFFFF)*BUCKETSIZE;for(inti=0;i哈希表mTable定义为std::vector并且有大约420万。条目(约64MB)。我试图替换vector通过使用new分配表没有速度提升。我怀疑随机访问内存(因为ZobristHashing函数)可能很昂贵，但真的那么贵吗？您有改进
在优化我的连接四个游戏引擎时，我达到了一个点，进一步的改进只能是最小的，因为指令TableEntryte=mTable[idx+i]使用了大部分CPU时间。在下面的代码示例中。TableEntrygetTableEntry(unsigned__int64lock){intidx=(lock&0xFFFFF)*BUCKETSIZE;for(inti=0;i哈希表mTable定义为std::vector并且有大约420万。条目(约64MB)。我试图替换vector通过使用new分配表没有速度提升。我怀疑随机访问内存(因为ZobristHashing函数)可能很昂贵，但真的那么贵吗？您有改进
所以我真的很想知道它能否在GCC和clang采用的激进优化策略中幸存下来。考虑以下示例:void*clean(void*pointer,std::size_tsize)noexcept{returnnew(pointer)char[size]{};}voiddoStuff(){//...clean(pointer,size);//...}我可以信任它清理敏感数据的任务吗？ 最佳答案 我不认为优化可以在这里对你耍任何花招。在这种情况下，标准要求值初始化:new(pointer)char[size]{}，因此在此调用后pointer指向
所以我真的很想知道它能否在GCC和clang采用的激进优化策略中幸存下来。考虑以下示例:void*clean(void*pointer,std::size_tsize)noexcept{returnnew(pointer)char[size]{};}voiddoStuff(){//...clean(pointer,size);//...}我可以信任它清理敏感数据的任务吗？ 最佳答案 我不认为优化可以在这里对你耍任何花招。在这种情况下，标准要求值初始化:new(pointer)char[size]{}，因此在此调用后pointer指向
