一些聚合函数的结果跟流入数据的顺序有关,CH文档明确说明这样的函数的结果是不确定的.这是为什么呢?让我们用explain pipeline来一探究竟. 以一个很简单的查询为例: select any( step ) from events group by request_id; events表的定义如下: CREATE TABLE default.events ( `ID` UInt64, `request_id` String, `step_id` Int64, `step` String

项目中使用到了分页查询,形式如下 select * from ( select row_number() over (order by a.id0) as seq,a.* from PMS_T_D_StakeCoordinate a left join ZY_T_D_Route b on a.route_code=b.route_code ) as T 本来分页查询应该是很快的,但是随着项目的进展,数据量逐步增加到了百万级,此查询直接报错“服务器连接超时” 于是将SQL考到SqlServer里面

在复现Meta-SR的过程中,发现如果嵌套多个for 循环会使速度过慢.这是下面实验得出的结论: import time t1 = time.time() a = range(3000) b = range(3000) c = [[i,j] for i in a for j in b] t2 = time.time() print('生成式%',str(t2-t1)) t3 = time.time() ret = [] for i in range(3000): for j in range(3

如果要插入一大批数据,千万不要一条一条的execute, commit.而应该是先全部execute,最后统一commit!!! 千万注意,时间差距还是很大的!! 正确示范:快 ): sql = "INSERT INTO test(a) VALUES(i) self.c.execute(sql) self.db.commit() 错误示范:慢 ): sql = "INSERT INTO test(a) VALUES(i) self.c.execute(sql) self.db.comm

一.序言 面向大数据量查询数据库,优点是在较大数据量(千万级)的前提下具有较好的查询性能. 1.应用场景 ClickHouse应用于OLAP(在线分析处理)领域,具体来说满足如下特点使用此技术比较合适: 事务型数据库表通过连表查询转换成宽表 聚合(统计)计算使用较多 对查询效率要求较高,有限时间范围内能够容忍非幂等性查询(最终一致性) 2.学习姿势 大多数学习ClickHouse是从OLTP数据库开始的,比如Mysql数据库.对于千万级别的数据,以InnoDB为存储引擎的表,仅仅是统计表行数这一

相关查询非常慢,通过程序拿到了相关sqlexplainexplain SELECT DISTINCT(o.orders_id), o.oa_order_id, customers_email_address, o.order_type, ot.text AS total_value, o.track_number, o.date_purchased, o.orders_status, o.specialOperate, o.isSpecialParent, o.pay_ip, o.supply_

参考:  https://blog.csdn.net/wuseyukui/article/details/72627667 order by示例 示例数据: Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 结论:order by子句,尽量使用Index方式排序,在索引列上遵循索引的最佳左前缀原则. 复合(联合)索引形如 key (‘A1’,’A2’,’A3’ ),排序的思路一般是,先按照A1来排序,A1相同,然后按照A2排序,以此类推,这样对于(A1),(A1,A2), (A1,A2,A

1.ORDER BY子句,尽量使用Index方式排序,避免使用FileSort方式排序 2.建表SQL CREATE TABLE tblA( id int primary key not null auto_increment, age INT, birth TIMESTAMP NOT NULL, name varchar(200) ); INSERT INTO tblA(age,birth,name) VALUES(22,NOW(),'abc'); INSERT INTO tblA(age,b

自从开始考虑代码的运行效率和性能以后,写代码考虑的东西越来越多了,比如什么时候应该加try/catch?加太多的try/catch会不会降低性能?今天就来分享一下对try/catch对性能影响的一些看法.下面先来看三个问题: 问题一:当一段代码被try块包围后与不加try时在没有异常发生的情况下,执行过程是否有区别? 问题一的回答: 1. try{ }部分和不加try/catch语句块的效率几乎一样, catch{}部分似乎需要100倍以上的时间 ,所以只要不把try{}catch{}作为你的程

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/aliasing.html Understanding Memory Aliasing for Speed and Correctness 内存的重用是theano提升代码运行速度的一种方法,而且理解theano如何别名(alias)缓冲区对编写的程序速度的提升和正确性的保证很重要. 这部分是基于theano处理内存的基础上来说明原则的,而且解释了为了获得更快的性能,在什么时候该改变某些函数默

VR的基本渲染方法掌握起来并不难,但是最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,我们从三个影响速度的参数结合网上一些高手的教程来分析一下. 一.Irradiance map(发光贴图)二.Light cahe(灯光缓存)三.图形抗锯齿方面Image sampler (Antialiasing) 一.Irradiance map(发光贴图) 大家都知道,rate中对速度影响最大的是min值,那么我们就在max固定的情况先来测试一下改变min值所需要花费的时

提高VR渲染速度的关键,这个教程比以往的教程都要重要很多,如果你是刚刚步入学习和上升阶段那么这将是你必须要看的东西,他会让你迅速提升技能达到比你死看书本好很多的效果,不多说上教程   VR的基本渲染方法已经掌握,虽然材质和灯光方面还有许多不足,但是当前最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,不管是练习还是真正的做方案都是漫长的等待,这样修改起来也不方便.因此当务之急是要弄清楚影响VR速度的根本原因,优化参数. 最近的几个例子来看,GI的时间都不长,就是

怎样提高VR渲染速度分析!<经验之谈>!!!VR的基本渲染方法掌握起来并不难,但是最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,我们从三个影响速度的参数结合网上一些高手的教程来分析一下.一.Irradiance map(发光贴图)二.Light cahe(灯光缓存)三.图形抗锯齿方面虽然只测试了发光贴图,灯光缓存两组数据,不过我们不难得出结论,在图象品质过得去的情况下min=-4是最快的.所以测试用min=-4,而出图时也可以考虑用min=-3. min值

上一节,我们整理了一个游戏开发的新框架(即:Game类),本节将运用这个框架,实现基本的加速度及摩托力效果. 先定义游戏的精灵(下面代码命名为sprites.py) from part_02.settings import * import pygame as pg # Vector可以看成(x,y)的封装 vec = pg.math.Vector2 class Player(pg.sprite.Sprite): def __init__(self): pg.sprite.Sprite.__in

1.添加索引 ALTER TABLE `cw_base_house` ADD INDEX idx_house ( `villageCode`, `buildingNo`, `unitNo`, `houseNo` ) USING BTREE; 2.左右连接 左连接,左边放小表(数据少),左边和右边比较. 但需谨慎数据丢失. 3.order by后速度变慢 强制索引 FORCE INDEX(idx_bo_order_book_local) FORCE INDEX(索引) select t.order

今天阅读了spring的官方代码,(大概)理解了@Bean和@Order如何使用. @Bean 官方代码解读: 0.@Bean的注入,用于表示这个bean被spring容器管理(创建.销毁)(官方英文:Indicates that a method produces a bean to be managed by the Spring container. ). 1.如果有相同的bean,需要在每个bean上加上@Qualify 注解 2.单例的bean不受@Order注解影响,只会受其本身的b

1. MySQL的架构介绍1.1 MySQL简介: MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle公司. MySQL是一种关联数据库管理系统,将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性. Mysql是开源的,所以你不需要支付额外的费用. Mysql支持大型的数据库.可以处理拥有上千万条记录的大型数据库. MySQL使用标准的SQL数据语言形式. Mysql可以允许于多个系统上,并且支持多种语言.这些编程语言

20 分区 20 分区 20.1 MySQL的分区概述 20.2 分区类型 20.2.1 RANGE分区 20.2.2 LIST分区 20.2.3 COLUMNS分区 20.2.3.1 RANGE COLUMNS分区 20.2.3.2 LIST COLUMNS分区 20.2.4 Hash分区 20.2.4.1 LINEAR HASH分区 20.2.5 Key分区 20.2.6 子分区 20.2.7 MySQL分区如何处理NULL 20.3 分区管理 20.3.1 RANGE和LIST分区管理 2

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

[client] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock [mysqld] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/mysql pid-file = /data/mysql/mysql.pid user = mysql bind-address = 0.0.0.0 server-id = 1 #表示是本机的序号为1,一般来讲就是master的意

调优,安全如果是运维一个网站,PHP搭建的话,可能会出现500的错误,白页怎么去排查呢,今天就涉及到这方面的东西 http://blog.csdn.net/bsi_l4/article/details/49632729 关于Ctrl+R的http://blog.csdn.net/jiazhen/article/details/3488956 以及/etc/inputrc文件详解 ///////////////////////////查找我们的php配置文件在哪方法1:/usr/local/php