dij的复杂度为v*v,通过优先队列优化后为e*logv. (第一次写,没有过多的测试,不保证对.只当是测试blog了!) #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; struct edge { int v,w,next; }e[20000]; typedef struct nd { int dis,v; nd(int d…

输入数据: 4 61 21 32 33 42 44 2 4 61 21 32 33 42 41 2 topo排序为偏序: #include<stdio.h> #include<queue> #include<string.h> using namespace std; ] ; queue<int>q; int n , m ; ][] ; ] ; int topo(int n) { ; while (!q.empty ()) q.pop () ; ; i &l…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…

SQL索引一步到位(此文章为“数据库性能优化二:数据库表优化”附属文章之一) SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例, 一个好的索引的设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍,在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱. 1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…

转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…

多表优化及细节详讲 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 注:本文章需要MySQL数据库优化基础或观看前几篇文章,传送门: B树索引详讲(初识SQL优化,认识索引):https://www.cnblogs.com/StanleyBlogs/p/10413349.html B树索引进阶(索引分类.创建方式.删除索引.查看索引.SQL性能问题):https://www.cnblogs.com/StanleyBlogs/p/10416865.html SQL执行计划于笛卡尔…

单表优化及细节详讲 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 注:本文章需要MySQL数据库优化基础或观看前几篇文章,传送门: B树索引详讲(初识SQL优化,认识索引):https://www.cnblogs.com/StanleyBlogs/p/10413349.html B树索引进阶(索引分类.创建方式.删除索引.查看索引.SQL性能问题):https://www.cnblogs.com/StanleyBlogs/p/10416865.html SQL执行计划于笛卡尔…

首先考虑如下因素: 1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,如:SELECT:UPDATE+DELETE:INSERT=多少? 6.预计大表及相关联的SQL,每天总的执行量在何数量级? 7.表…

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用…

http://poj.org/problem?id=1821 当我们在考虑内层循环j以及决策k的时候,我们可以把外层变量i看作定值,以此来优化dp状态转移方程. 题意 有n个工人准备铺m个连续的墙,每个工人有他必须图的一面墙壁Si,最多连续铺Li,每铺一个就花费Ci的钱,问最多要多少钱: 朴素算法很好想,就dp[i][j]维护i工人到这j层墙壁的最大值,对于每个工人去枚举他涂墙壁的开头和结尾然后更新即可. 时间复杂度O(NMM) M的范围是16000,很显然会T,我们考虑状态转移方程. 对于每个…

<题目链接> 题目大意:FJ想按照奶牛产奶的能力给她们排序.现在已知有N头奶牛$(1 ≤ N ≤ 1,000)$.FJ通过比较,已经知道了M$1 ≤ M ≤ 10,000$对相对关系.每一对关系表示为“X Y”,意指X的产奶能力强于Y.现在FJ想要知道,他至少还要调查多少对关系才能完成整个排序. 解题分析: 因为完全图只需要$n*(n-1)/2$对关系就能确定所有的所有节点的顺序,所以这里我们只需要求出传递闭包之后,能够确定的关系数,然后相减即可.因为本题 $n\leq10^3$,$O(n^3…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1.尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED 2.VARC…

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SM…

原文链接: https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALL…

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信…

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)…

表优化 altering table OPTIMIZE TABLE `sta_addr_copy` [总结] 1.实际测试的结果是,在state sqlaltering table OPTIMIZE TABLE `test`insert成功: MySQL 8.0 Reference Manual  /  ...  /  OPTIMIZE TABLE Syntax 13.7.3.4 OPTIMIZE TABLE Syntax OPTIMIZE [NO_WRITE_TO_BINLOG | LOCAL…

MySQL千万级大表优化解决方案 非原创,纯属记录一下. 背景 无意间看到了这篇文章,作者写的很棒,于是乎,本人自私一把,把干货保存下来.:-) 问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维…

单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 转自:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT…

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c…

本文转载自segmentfault,原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186. 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段…

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第二部分 数据库性能优化二:数据库表优化 优化①:设计规范化表,消除数据冗余 数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要.避免数据库操作异常的数据库设计方式.满足范式要求的表,称为规范化表,范式产生于20世纪70年代初,一般表设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式 先给大家看一下百度百科给出的定义: 第一范式(1NF)无重复的列 所谓第一范式(1NF)是指在关系模型中,对域添加的一个规范要求,所有的域…

目录 背景 分析 select xxx_record语句 delete xxx_record语句 测试 实施 索引优化后 delete大表优化为小批量删除 总结 背景 XX实例(一主一从)xxx告警中每天凌晨在报SLA报警,该报警的意思是存在一定的主从延迟(若在此时发生主从切换,需要长时间才可以完成切换,要追延迟来保证主从数据的一致性) XX实例的慢查询数量最多(执行时间超过1s的sql会被记录),XX应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务 分析 使用pt-query-digest工具分析最…

01 引言 随着用户的增长.业务的发展,大型企业用户的业务系统的数据量越来越大,超大数据表的性能问题成为阻碍业务功能实现的一大障碍.其中,流水表作为最常见的一类超大表,是企业级用户经常碰到的性能瓶颈. 本文就以流水类的超大表,探讨基于SequoiaDB巨杉数据库存储的超大表进行的性能调优.SequoiaDB 巨杉数据库,作为新一代 OLTP 的分布式数据库,被广泛使用于海量数据存储与高并发操作场景中.对于海量数据的存储和高并发操作,分布式数据库相较于传统数据库有着天然的优势,合理利用Sequoi…

表优化 1.单表优化 建立索引 根据sql的实际解析顺序建立复合索引 最佳左前缀,保持索引的定义和使用顺序一致 2.多表优化 连接查询 小表驱动大表:对于双层循环来说,外层循环(数据量)越小,内层循环(数据量)越大,程序性能越高.一般左外连接左表为驱动表,右外连接右表为驱动表,内连接选结果集小的为驱动表. 索引建立在经常使用的字段上,给被驱动表建立索引 一般我们将小表当做驱动表(指定了联接条件时,满足查询条件的记录数少表为「驱动表」,未指定联接条件时,行数少的表为「驱动表」) 3.避免索引失效原…

题目链接:http://poj.org/problem?id=1511 题目大意:给你n个点,m条边(1<=n<=m<=1e6),每条边长度不超过1e9.问你从起点到各个点以及从各个点到起点的最小路程总和. 解题思路:这里用了优先队列优化的dijkstra复杂度mlogn,从起点到个点最短路径直接算就好了,算各个点到起点的最短路径,只要把边的方向反一下,再算一次从起点到个点最短路径就好了. Dijkstra: #include<iostream> #include<cs…

公司的短信平台,数据量越来越大了,需要对数据进行一些优化,下面是拆分后的数据库量参考. 新开发的软件模块,必须支持分表,拆表的功能一个数据表里,不适合保存1000万以上的记录新开发的业务模块,能分表的全分表,否则,将来我们无法用其他小型数据库,例如mysql 现在系统的短信已经进行了拆表接着打算把日志也进行拆表确保数据库里,没有庞大的表,随时可以切换数据库 每个人把自己负责的事情,做到自己能力的及至,做到部门能力的及至,公司能力的及至,就很有希望了有时候我说话很随意,但是一般会注意,我说出去的话…