中介模型以及优化查询以及CBV模式 一.中介模型:多对多添加的时候用到中介模型 自己创建的第三张表就属于是中介模型 class Article(models.Model): ''' 文章表 ''' title = models.CharField(max_length=64,verbose_name="文章标题") summary = models.CharField(max_length=244, verbose_name="文章概要") create_time…

一.中介模型:多对多添加的时候用到中介模型 自己创建的第三张表就属于是中介模型 class Article(models.Model): ''' 文章表 ''' title = models.CharField(max_length=64,verbose_name="文章标题") summary = models.CharField(max_length=244, verbose_name="文章概要") create_time = models.DateTimeF…

中介模型: 处理类似搭配 pizza 和 topping 这样简单的多对多关系时,使用标准的ManyToManyField  就可以了.但是,有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上. 例如,有这样一个应用,它记录音乐家所属的音乐小组.我们可以用一个ManyToManyField 表示小组和成员之间的多对多关系.但是,有时你可能想知道更多成员关系的细节,比如成员是何时加入小组的. 对于这些情况,Django 允许你指定一个中介模型来定义多对多关系. 你可以将其他字段放在中介模型里面.源模型的…

1.中介模型 中介模型,这个是在我们创建表格时,多对多添加的时候应用到的,通过制定ManyToManyField字段中的through参数来定义,为两者的关系新建一个中介class 为什么会产生这个中介模型呢?主要还是和业务需求有关系: 我们都知道,建立多对多关系后,django会自动帮我们生成第三张表,对于这张表只包含相关的id.但是由于业务需要,我们现在需要在第三张表添加其它字段,这时候就需要自己去创建第三张表 1.1用法实例 常规多对多创建表模型: class Author(models.…

查询职责分离(CQRS)模式 在常用的三层架构中,通常都是通过数据访问层来修改或者查询数据,一般修改和查询使用的是相同的实体.在一些业务逻辑简单的系统中可能没有什么问题,但是随着系统逻辑变得复杂,用户增多,这种设计就会出现一些性能问题.虽然在DB上可以做一些读写分离的设计,但在业务上如果在读写方面混合在一起的话,仍然会出现一些问题. 本文介绍了命令查询职责分离模式(Command Query Responsibility Segregation,CQRS),该模式从业务上分离修改 (Comman…

QuerySet QuerySet是查询集,就是传到服务器上的url里面的查询内容.其形态类似于Python的列表,列表中的元素是QuerySet对象.支持大部分列表的内置方法. 可切片 QuerySet可以使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 ,它等同于SQL 的limit和offset语句.通常,查询集 的切片返回一个新的查询集 ,但它不会执行查询. 注意:QuerySet的索引不支持负索引,不可以用[ :-1] Book.object.all()[0:5]#顾头不顾尾 可迭代…

笔记如下 一.QuerySet QuerySet是什么? 类似列表里边存着对象 只和ORM有关系 from app01.models import Book def qDemo(request): book_list = Book.objects.all() # 支持切片 print(book_list[1:]) # 支持遍历 for book in book_list: print(book.id) # 惰性查询 (保证内存空间最大使用率) f = open('a.txt', 'r') for…

QuerySet 可切片 使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 .它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句. ? 1 >>> Entry.objects.all()[:5]      # (LIMIT 5) >>> Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5) 不支持负的索引(例如Entry.objects.all()[-1]).通常,查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询. 可迭代…

queryset 方法 ############# 可切片 def queryTest(request): ret = models.Atricle.objects.all() 数据库查询 print[1] pring[0:2] ############# 可迭代 def queryTest(request): ret = models.Atricle.objects.all() 数据库查询 for i in ret: print(i.title) ############# 惰性查询 def…

多年以前,那时我正年轻,做技术如鱼得水,甚至一度希望自己能当一辈子的一线程序员. 但是我又有两个小愿望想要达成:一个是想多挣点钱:另一个就是对项目的技术栈和架构选型能多有点主动权. 多挣点钱是因为当时我刚结婚不久,有自己的家庭规划,所以挣钱的欲望也蛮强. 而想有多点技术主动权的原因则是当时领导很赏识我,有些东西逐渐的放权让我做,我尝到了甜头,所以,也有了自己的一些小野心. 而正巧就在那时候,领导给我了一个现在看来职业生涯中还挺重要的机会. 当时,广告联盟正是发展的如火如荼的时候,公司也想参与进去…

1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询 1.把数据.日志.索引放到不同的I/O…

目录 xBIM 应用与学习 (一) xBIM 应用与学习 (二) xBIM 基本的模型操作 xBIM 日志操作 XBIM 3D 墙壁案例 xBIM 格式之间转换 xBIM 使用Linq 来优化查询 xBIM IFC 输出 Excel 报表 xBIM IFC 层次结构 xBIM 多个IFC文件合并 xBIM 插入复制功能 XBIM 基于 WexBIM 文件在 WebGL 浏览和加载 在前几篇博客中,查询都基本是循环部分案例也使用了Linq.Linq 代表一个语言集成查询.它是从3.5版本开始的.N…

目录: <I/O模型之一:Unix的五种I/O模型> <I/O模型之二:Linux IO模式及 select.poll.epoll详解> <I/O模型之三:两种高性能 I/O 设计模式 Reactor 和 Proactor> <I/O模型之四:Java 浅析I/O模型> 同步IO和异步IO,阻塞IO和非阻塞IO分别是什么,到底有什么区别?不同的人在不同的上下文下给出的答案是不同的.所以先限定一下本文的上下文. 本文讨论的背景是Linux环境下的network…

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:…

Django的生命周期就是你的 一个请求所发生的整个流程 Django的生命周期内到底发生了什么呢?? . 当用户在浏览器中输入url时,浏览器会生成请求头和请求体发给服务端 请求头和请求体中会包含浏览器的动作(action),这个动作通常为get或者post,体现在url之中. . url经过Django中的wsgi,再经过Django的中间件,最后url到过路由映射表,在路由中一条一条进行匹配, 一旦其中一条匹配成功就执行对应的视图函数,后面的路由就不再继续匹配了. . 视图函数根据客户端的…

Sql server2005 优化查询速度50个方法小结   Sql server2005优化查询速度51法查询速度慢的原因很多,常见如下几种,大家可以参考下.   I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.  没有创建计算列导致查询不优化.  内存不足.  网络速度慢.  查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量).  锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷).  sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.  返回了不必要的行和列.  查询语句不…

一.中介模型 我们之前学习图书管理系统时,设计了Publish.Book.Author.AuthorDetail这样几张表,其中Book表和Author表是多对多关系,处理类似这样简单的多对多关系时,使用标准的ManyToManyField就可以了.但是,有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上. 例如,有这样一个应用,它记录音乐家所属的音乐小组.我们可以用一个ManyToManyField 表示小组和成员之间的多对多关系.但是,有时你可能想知道更多成员关系的细节,比如成员是何时加入小组的.…

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(…

索引的概念 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度.在没有索引的情况下,数据库会遍历全部数据后选择符合条件的:而有了相应的索引之后,数据库会直接在索引中查找符合条件的选项.如果我们把SQL语句换成"SELECT * FROM 表名 WHERE id=2000000",那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位…

项目中如果表中的数据过多的话,会影响查询的效率,那么我们需要想办法优化查询,通常添加索引就是我们的选择之一: 1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `ta…

索引和优化查询 恰当的索引可以加快查询速度,可以分为四种类型:主键.唯一索引.全文索引.普通索引. 主键:唯一且没有null值. create table pk_test(f1 int not null,primary key(f1)); alter table customer modify id int not null, add primary key(id); 普通索引:允许重复的值出现. create table tableanme (fieldname1 columntype,fie…

当我还是一个菜鸟的时候,当然现在也是,当我的软件需求发生变化时,并且数据库设计同样要求发生变化,我通常会放弃原有的代码(或者对原有的代码进行大改),先在我知道了两个不破坏应用程序现有查询的修改模式,下面就来一个个介绍! 假设你的公司有一张记录在数据库中的设备登记表: 资产标识    描述              收到日期 50430     桌面PC           2016-5-6 50431     19寸监视器     2016-5-7 现在公司再融资之后,进行了扩张,在另一个地方又…

一次使用 Redis 优化查询性能的实践   应用背景 有一个应用需要上传一组ID到服务器来查询这些ID所对应的数据,数据库中存储的数据量是7千万,每次上传的ID数量一般都是几百至上千数量级别. 以前的解决方案 数据存储在Oracle中,为ID建立了索引: 查询时,先将这些上传的ID数据存储到临时表中,然后用表关联的方法来查询. 这样做的优点是减少了查询次数(不用每个ID都查询一次),减少了解析SQL的时间(只需要执行1次查询SQL,但是多了插入数据的SQL处理时间). 但是这样的设计仍然存在巨…

什么是中介模型 中介模型针对的是ManyToMany(多对多)的时候第三张表的问题, 中介模型其实指的就是我们不通过Django创建第三张表,如果自己不创建第三张表,而是由django给我们创建,那就不存在你中介模型 中介模型示例 普通的ManyToMany示例 class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=32) authors = models.ManyToManyField(to='Author') class…

项目中如果表中的数据过多的话,会影响查询的效率,那么我们需要想办法优化查询,通常添加索引就是我们的选择之一: 1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `ta…

MapReduce 计算模型的优化涉及了方方面面的内容,但是主要集中在两个方面:一是计算性能方面的优化:二是I/O操作方面的优化.这其中,又包含六个方面的内容. 1.任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一环,这个优化又涉及两个方面的内容.计算方面,Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器,使所有的任务能公平地分享系统资源.I/O方面.Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器,以减少网络I/O的消耗. 2.数据预处理与InputSplit的大小 MapReduc…

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效…

一.Elasticsearch生产集群如何部署 (1)es生产集群部署5台机器,若每台机器是6核64G的,那么集群总内存是320G (2)假如我们es集群的日增量数据大概是2000万条,每天日增量数据大概是500MB,每月增量数据大概是6亿,15G.若系统已经运行了几个月,那么es集群里数据总量大概是100G左右. (3)建有5个索引(这个结合自己业务来,看看自己有哪些数据可以放es的),每个索引的数据量大概是20G,所以这个数据量之内,每个索引可以分配8个shard,比默认的5个shard多了…

一:查询语句分析 1.通过create index idx_colunmsName on tableName(columns)为某个表的某些字段创建索引,注意主键和唯一键都会自动创建索引: 如为表student的name和class字段创建联合索引:create index idx_name_class on student(name,class); 2.通过explain或describe来分析查询语句的效率和一些配置属性(临时表也是用这个方法且不需要加temporary关键字): 如:des…