我有一个包含超过10,000,000行的数据库。现在查询它可能需要几秒钟才能找到一些基本信息。这不是可取的，我知道最好的优化方法是尽可能减少行数，但现在我没有时间这样做。优化MySQL的最简单方法是什么？数据库以便在查询时花费的时间很短？我不介意数据库的大小，这并不重要，所以任何增加大小的优化都可以。我不太擅长优化，现在我已经设置了索引，但我不确定我能从那里得到多少。我最终会适本地缩减数据库，但是有没有快速的临时解决方案？ 最佳答案 除了已经建议的索引之外，如果它们很大，您可能还需要查看分区表。PartitioninginMySQL
希望你一切都好。我需要一些关于这个数据库的帮助:这是一个存储选票的数据库。用户选择他们喜欢的音轨，然后为它们投票。他们可以投票“赞成”或“反对”。非常简单。但是，当涉及到计算统计数据时，它就变得毛茸茸了。元这是一个键值样式表，存储最常用的统计信息(只是一种缓存):mysql>SELECT*FROMMeta;+-------------+-------+|Key|Value|+-------------+-------+|TRACK_COUNT|2620||VOTE_COUNT|3821||USER_COUNT|371|+-------------+-------+投票投票表保存投票本身
我有一个每周脚本，它从我们的实时数据库中移动数据并将其放入我们的存档数据库中，然后删除它刚刚从实时数据库中存档的数据。因为它是一个合适的大小删除(大约10%的表被修剪)，我想我应该在这个删除之后运行OPTIMIZETABLE。但是，我正在从mysql文档中阅读此内容，但我不知道如何解释它:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/optimize-table.html"OPTIMIZETABLE应该被使用，如果你已经删除了一个表的很大一部分，或者如果你对一个具有可变长度行的表(具有VARCHAR、VARBINARY、BLOB或TEXT列的表)做了很多
在mysql中我有3个表。一个是50万，另一个是30万，最后是5000左右他们每个人每天可能增加50-500行我应该对它们运行analyze和optimize表吗？如果是，那么多久一次？ 最佳答案 optimizetable为InnoDB重建表，因此它可能需要很长时间才能运行。它用于回收空间和重新创建索引。如果有的话，我会说很少运行。optimizetabledoc只要索引数据的整体分布发生显着变化，就应该重做分析。因此，如果您随着时间的推移以相同的速率插入相同类型的内容——无需经常运行分析——也许每月进行一次。但是，如果情况发生巨
我正在寻找一种好的设计模式或最佳实践，以实现“要么这个查询，要么那个其他查询”的情况，同时具有最佳性能和最少开销。demans的业务逻辑/程序说“自Foo以来的所有项目”，除非返回少于三个项目，然后返回“所有项目”。我正在重构当前的代码，并没有想出一个很好的方法来实现这个逻辑。当前的伪代码(Drupal/PHP):%dGROUPBYn.uid'.'ORDERBYcntDESCLIMIT%d',$group_nid,$since,$limit);while($row=db_fetch_array($result)){$uids[]=$row['uid'];}if(count($uids)
我想使用Python脚本实现TCP服务器。服务器基本上应该完成以下任务:它会被远程客户端循环轮询，然后读取其本地工作站上的某些数据并发送给客户端轮询。可以假设如下:始终只有一个客户端连接到服务器(通过以太网)客户端和服务器运行在Windows平台上将使用Python2.5.1来实现目标:服务器在从客户端读取数据/向客户端写入数据时应尽可能高效服务器应尽可能减少对本地工作站的压力服务器不得造成系统不稳定由于我对这个主题只有一点经验，我想在这里讨论如何优化我当前(非常简单)的代码以满足前面提到的要求。到目前为止，我有以下内容:importsocketimportsysport_number
pythonscipy.optimize.minimize多变量多参数优化x是一维变量，无超参数x是二维变量，无超参数,带boundsx是二维变量，有一个超参数,带boundsx是二维变量，有多个超参数,带bounds自己在用python求解多变量带多超参数输入的最小化问题时，遇到一些问题，在网上找了一下发现也没有特别详细的教程，自己试错之后整理了下minimize的使用说明。话不多说，直接上代码。x是一维变量，无超参数y为优化目标函数，x为待优化的变量。优化前给定x的初始值x_ini，因为现在只有一个待优化的变量，所以先不说明待优化变量的初值给定时必须为什么类型。fromscipy.opti
我正在使用curve_fit拟合曲线。有没有办法读出决定系数和绝对平方和？谢谢，啄木鸟 最佳答案 Accordingtodoc,用curve_fit优化给你Optimalvaluesfortheparameterssothatthesumofthesquarederroroff(xdata,*popt)-ydataisminimized然后，使用optimize.leastsqimportscipy.optimizep,cov,infodict,mesg,ier=optimize.leastsq(residuals,a_guess,
我有一个函数包含:自变量X，因变量Y两个固定参数a和b。使用相同的实验数据，curve_fit和leastsq函数都可以拟合到具有相似结果的函数。使用curve_fit我有:[2.50110215e-04,7.80730380e-05]用于固定参数a和b。使用leastsq我有:[2.50110267e-04,7.80730843e-05]用于固定参数a和b。我想知道这两者是否有区别，如果有，什么情况下应该使用curve_fit，什么情况下应该使用leastsq? 最佳答案 curve-fit使用leastsq进行计算，因此它们应该
此页面(http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.minimize-lbfgsb.html)描述了可以传递给scipy优化包的L-BFGS-B'方法的求解器选项。我正在尝试设置求解器退出容差。文档提到了两个选项，我更愿意使用的是“factr”，求解器在以下情况下退出:(f^k-f^{k+1})/max{|f^k|,|f^{k+1}|,1}(其中epsilon是机器精度)。但是，当我运行我的代码时收到警告:OptimizeWarning:Unknownsolveroptions:factr因此我推测此选项已被弃用，取而代之的是f
