在描述算法复杂度时,经常用到 o(1), o(n), o(logn), o(nlogn) 来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示.不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度.O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系.其中的n代表输入数据的量. 比如时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍.比如常见的遍历算法. 再比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线

MySQL最易碰到的性能问题就是数据量逐步增大之后的翻页速度变慢的额问题,而且越往后翻页速度越慢,如果用最快速的办法解决,以下就是解决办法,简单方便. 1.问题现状 现有MySQL数据表 event_data ,数据量 36.7万,如下: mysql> select count(1) from event_data; +----------+ | count(1) | +----------+ | 367961 | +----------+ 1 row in set (0.05 sec) 使用S

limit 翻页原理 limit offset,N, 当offset非常大时, 效率极低, 原因是mysql并不是跳过offset行,然后单取N行, 而是取offset+N行,返回放弃前offset行,返回N行. 效率较低,当offset越大时,效率越低 通过show profile可以查看: mysql> show profiles; +----------+------------+------------------------------------+ | Query_ID | Dura

本文包括 1.快速排序 2.归并排序 3.堆排序 1.快速排序 快速排序的基本思想是:采取分而治之的思想,把大的拆分为小的,每一趟排序,把比选定值小的数字放在它的左边,比它大的值放在右边:重复以上步骤,直到每个区间只有一个数.此时数组已经排序完成. 快速排序最重要的是partition函数功能的实现,也就是将比选定基数小的值放在他的左边,比选定基数大的值放在它的右边的功能函数. 熟悉快速排序的人也许都会有自己的partition函数的写法.此处,提供两种不同的partition函数写法. 例1:

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjUxMzk2NQ==&mid=2247484743&idx=1&sn=04337e020d268a951139ea1b36e74854&chksm=e8d7fa85dfa07393964671f307159a0a6eb13598b242e0b2a674b33d6b672d10383cc9ceb9df&mpshare=1&scene=23&srcid=0309zXCe6mDBW

一.前言 通常,我们分页时怎么实现呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但是,数据量猛增以后呢? 1 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 如上第二条查询时很慢的,直接拖死. 最关键的原因mysql查询机制的问题: 不是先跳过,后查询: 而是先查询,后跳过.(解释如下) 什么意思?比如limit 100000,10,在找到需要的那10条时,先会轮询经过前10W条数据

总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题,与解决方案.由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后在 生成大量的汇总数据然后写入到数据库.基本流程是 读取->处理->写入. 1 读取操作开始遇到的问题是当sql查询数据量比较大时候基本读不出来.开始以为是server端处理太慢.但是在控制台是可以立即返回数据的.于是在应用 这边抓包,发现也是发送sql后立即有数据返回.但是执行ResultSet的next方法确实阻塞的.查文档翻代码原来mysql驱动默

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而

最近在处理DB2 ,查询中,发现如下问题.如果一个查询 count(*),有几十万行,分页如何实现 select row_number() over (order by fid desc ) as row_number,  other_field from   loaddata 如果这个查询的结果会返回几十万行,如何分页: 1  order by fid desc   中 fid 这个字段一定要建立索引,且建立索引时, 要根据sql中的排序方式保持一致            2 如何分页    

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

在实际应用中,我们经常碰到这种情况,即要统计某个对象或者事件独立出现的次数.对于较小的数据量,这很容易解决,我们可以首先在内存中对序列进行排序,然后扫描有序序列统计独立元素数目.其中排序时间复杂度为O(n*log(n)),扫描时间复杂度为O(n),所以总的时间复杂度为O(n*log(n)).当内存非常充裕时,我们还可以考虑使用哈希,将时间复杂度降到O(n).尤其是当元素只能取有限范围的整数值时,我们还可以使用BitMap节约内存.但是在处理数据流序列时,比如,google的独立访问IP统计,由于

参考 ZTree 加载大数据量. 1.一次性加载大数据量加载说明 1).zTree v3.x 针对大数据量一次性加载进行了更深入的优化,实现了延迟加载功能,即不展开的节点不创建子节点的 DOM. 2).对于每级节点最多一百左右,但总节点数几千甚至几万,且不是全部展开的数据,一次性加载的效果最明显,速度非常快. 3).对于某一级节点数就多达几千的情况 延迟加载无效,这种情况建议考虑分页异步加载. 4).对于全部节点都展开显示的情况,延迟加载无效,这种情况建议不要全部展开. 5).显示 checkb

时间复杂度为O(nlogn)的排序算法(归并排序.快速排序),比时间复杂度O(n²)的排序算法更适合大规模数据排序. 归并排序 归并排序的核心思想 采用"分治思想",将要排序的数组从中间分成前后两个部分,然后对前后两个部分分别进行排序,再将排序好的两部分合并在一起,这样数组就有序了. 分治是一种解决问题的思想,递归是一种编程技巧,使用递归的技巧就是,先找到递归公式和终止条件,然后将递归公式翻译成递归代码. 归并排序的递推公式和终止条件: //递归公式 merge_sort(p...r)

本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0

引言 我们在进行 ceph 的 osd 的增加和减少的维护的时候,会碰到迁移数据,但是我们平时会怎么去回答关于迁移数据量的问题,一般来说,都是说很多,或者说根据环境来看,有没有精确的一个说法,到底要迁移多少数据?这个我以前也有思考过这个问题,当时想是对比前后的pg的分布,然后进行计算,正好在翻一些资料的时候,看到有alram写的一篇博客,alram是Inktank的程序员,也就是sage所在的公司,程序是一个python脚本,本篇会分析下这个对比的思路,以及运行效果 计算迁移量只需要一个修改后的

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结