文章目录什么是性能？什么是关系型数据库？数据库设计范式常见的数据库SQL语言结构化查询语言的六个部分版本MySQL数据库故事历史版本5.6/5.7差异5.7/8.0差异什么是性能？吞吐与延迟：有些结论是反直觉的，指导我们关注什么。没有量化就没有改进：监控与度量指标，指导我们怎么去入手。80/20原则：先优化性能瓶颈问题，指导我们如何去优化。过早的优化是万恶之源：指导我们要选择优化的时机。脱离场景谈性能都是耍流氓：指导我们对性能要求要符合实际，在服务器上运行和在笔记本上运行是不一样的。在对大多数情况下，我们面对的是一个老的遗留的业务系统。如果对这个老系统进行优化，一般会涉及它的容量，稳定性以及可
SQL性能优化可能是每个数据库管理员和开发者在日常工作中必不可少的一个环节。在大数据时代，为确保数据库系统的响应速度和稳定性，掌握一些实用的SQL优化技巧至关重要。本文将带着开发人员走进SQL性能优化的世界，深入剖析实用技巧和最佳实践。理解和分析慢查询在确定需要优化的目标时，先了解哪些查询执行速度较慢非常重要。通过分析慢查询日志，找出问题并对症下药。慢查询其实是非常棘手的技术问题，因为他不是毕现的，只有满足一定的数据量和并发请求才会产生。首先，让我们从慢查询背后的原因入手。慢查询通常是由于数据库中大量数据量、复杂查询语句或者索引缺失等问题导致的。了解这些根本原因是解决问题的第一步。接下来，我们
我有一个UIImage实例，其图像大小为200KB，然后我创建了5个UIImageView实例，它们引用了同一个UIImage。我想知道在这种情况下分配了多少内存——只有200KB(一个UIImage实例)或1MB(5个克隆的UIImage实例)？在出现内存浪费的情况下，有没有有效的解决办法？ 最佳答案 几个想法:UIImage是一种引用类型，所以当你引用同一张图片五次时，你通常会在内存中有一个图片对象。这在一定程度上取决于您如何执行此操作。例如，如果您每次都使用UIImage(data:)或类似的东西，则可以每次都实例化一个新对象
Mysql实战-left/right/innerjoin使用详解及索引优化前面我们讲解了B+Tree的索引结构，也详细讲解下Join的底层驱动表选择原理，今天我们来了解一下为什么会出现内连接外连接，两种连接方式，另外实战一下内连接和几种最常用的join语法Leftjoin左表leftjoin右表查询rightjoin左表rightjoin右边查询innerjoin两个表innerjoin查询文章目录Mysql实战-left/right/innerjoin使用详解及索引优化1.建表及测试数据2.为什么会有内连接和外连接2.外连接的连接条件和where条件有什么区别3.左连接leftjoin4.右
PHP作为一种非常流行的服务器端语言，是开发Web应用程序的重要工具之一。尤其是随着互联网的快速发展和Web应用程序的广泛普及，PHP代码的编写变得越来越重要。下面我们将介绍如何规范的编写PHP代码、PHP代码编写性能以及运行效率优化建议、PHP代码的安全性如何优化、以及如何通过最简单的逻辑和代码得到想要的功能。此外，还将分享一些丰富PHP代码编写能力的方法和经典案例。一、规范的编写PHP代码编写规范的PHP代码对于程序的可读性和可维护性等方面都非常重要。规范化的编码风格让PHP代码变得具有清晰度，容易被理解和盘点。下面是一些编写PHP代码的规范：1.使用合适的命名规则：使用一致的变量和函数命
博客后台接口优化-访问记录📜前言博客地址：ZY知识库·ZY-HomePage(pljzy.top)www.pljzy.top一直没有更新文章了，曾梦想着每周更新一篇文章。直到上班之后才知道，根本不想写。我现在的状态就是下班回家吃完晚饭刷会视频看会剧，洗个澡儿，睡觉。下班之后根本不想写代码😮💨。如果是双休的话我可能会一周一更，但是单休的程序员，我真的一点动力都没有，已经被资本家压榨得干干净净了。回到正题，虽然文章没有更新，但是博客还是有收到各大搜索引擎的爬虫（除开百度，因为博客备案到期了，我换到香港服务器了，百度不会爬取），导致访问记录持续增加，现在访问记录已经有172875条记录了问题解析博
1背景2分析原因2.1现象2.2定位问题3解决问题3.1使用hashtag3.2客户端改造4效果展示4.1性能测试4.2结论5总结一、背景Redis是知名的、应用广泛的NoSQL数据库，在转转也是作为主要的非关系型数据库使用。我们主要使用Codis来管理Redis分布式集群，但随着Codis官方停止更新和RedisCluster的日益完善，转转也开始尝试使用RedisCluster，并选择Lettuce作为客户端使用。但是在业务接入过程中发现，使用Lettuce访问RedisCluster的mget、mset等Multi-Key命令时，性能表现不佳。二、分析原因2.1现象业务在从Codis迁移
1、硬件选择 Elasticsearch的基础是 Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的路径可在 ES的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置，如下： #-----------------------------------Paths------------------------------------# #Pathtodirectorywheretostorethedata(separatemultiplelocationsbycomma):##path.data:/path/to/data##Pathtologfiles:##pa
动态规划，DynamicPrograming（简称DP），个人认为是一种算法思想，用来解决多阶段多层次的选择问题，把一个复杂的问题分解成每个小块的子问题然后一个个解决来找到最优解。 DP适用重叠子问题和最优子结构的性质的问题。 DP问题范围分为线性与非线性。线性DP可以顺推可以逆推，在理解过程我们可以尝试画出二维图进行理解；非线性DP类似树形图，可以从根到叶，也可以从叶到根。 在学习DP的过程我们或多或少的会遇到背包问题，咱们这里就谈谈01背包的想法与思路吧。作者是大一新生，发表文章表达自己对于背包问题的看法，希望高手可以指出不足，感谢！话不多说进入正题......01背包是最经典的
1、聚合为什么慢？大多数时候对单个字段的聚合查询还是非常快的，但是当需要同时聚合多个字段时，就可能会产生大量的分组，最终结果就是占用Elasticsearch大量内存，从而导致OOM的情况发生。实践应用发现，以下情况都会比较慢：1）待聚合文档数比较多（千万、亿、十亿甚至更多）；2）聚合条件比较复杂（多重条件聚合）；3）全量聚合（翻页的场景用）。2、聚合优化方案探讨优化方案一：默认深度优先聚合改为广度优先聚合。"collect_mode":"breadth_first"复制depth_first直接进行子聚合的计算breadth_first先计算出当前聚合的结果，针对这个结果在对子聚合进行计算。
