1.默认 query_cache 是打开的 你使用 show global variables like '%query_cache%'; 确认一下有没有打开,如果打开了.第一次查询读数据文件,第二次就会走query_cache,所以就会很快.当然,如果数据更新了,要重新再缓存. 2.第二种情况 ,查询表引擎:show variables like '%storage_engine%',表引擎使用innodb.第一次查询也会走数据文件,第二次直接走buffer_pool,也比直接查询数据文件要快

回到目录 SQL中对于求表记录总数的有count这个聚合命令,这个命令给我们感觉就是快,比一般的查询要快,但是,当你的数据表记录比较多时,如百万条,千万条时,对于count来说,就不是那么快了,我们需要掌握一些技巧,来优化这个count. 有人说: select count(1) from table select count(primarykey) from table 比较快,一定不要用 select count(*) from table 可我要说的是,count(*)更快一些,为什么呢,

表结构如下: mysql> show create table user\G; *************************** 1. row *************************** Table: user Create Table: CREATE TABLE `user` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) NOT NULL, `pwd` varchar(50) NOT N

在mysql中 FOUND_ROWS()与COUNT(*)都可以统计记录,如果都一样为什么会有两个这样的函数呢,下面我来介绍SELECT FOUND_ROWS()与COUNT(*)用法区别   SELECT语句中经常可能用LIMIT限制返回行数.有时候可能想要知道如果没有LIMIT会返回多少行,但又不想再执行一次相同语句.那么,在SELECT查询中包含SQL_CALC_FOUND_ROWS选项,然后执行FOUND_ROWS()就可以了:  代码如下 复制代码 mysql> SELECT SQL_

在mysql中 FOUND_ROWS()与COUNT(*)都能够统计记录.假设都一样为什么会有两个这种函数呢.以下我来介绍SELECT FOUND_ROWS()与COUNT(*)使用方法差别 SELECT语句中常常可能用LIMIT限制返回行数. 有时候可能想要知道假设没有LIMIT会返回多少行,但又不想再运行一次同样语句.那么,在SELECT查询中包括SQL_CALC_FOUND_ROWS选项,然后运行FOUND_ROWS()就能够了:  代码例如以下 复制代码 mysql> SELECT SQ

1.关于count(1),count(*),和count(列名)的区别 相信大家总是在工作中,或者是学习中对于count()的到底怎么用更快.一直有很大的疑问,有的人说count(*)更快,也有的人说count(列名)更快,那到底是谁更快,我将会在本文中详细介绍一下到底是count(1),count(*)和count(列明)的区别,和更适合的使用场景. 往常在工作中有人会说count(1)比count(*)会快,或者相反,首先这个结论肯定是错的,实际上count(1)和count(*)并没有区别

  count函数是用来统计表中或数组中记录的一个函数,下面我来介绍在MySQL中count函数用法与性能比较吧. count(*) 它返回检索行的数目, 不论其是否包含 NULL值. SELECT 从一个表中检索,而不检索其它的列,并且没有 WHERE子句时, COUNT(*)被优化到最快的返回速度. 例如:SELECT COUNT(*) FROM student; COUNT(DISTINCT 字段),返回不同的非NULL值数目:若找不到匹配的项,则COUNT(DISTINCT)返回 0 .

要对数据库里面的数据数量进行统计使用,数据库的大概有2000w多的数据.数据库是mysql5.6 用的是远程连接测试 ELECT COUNT(*) 执行语句: select count( *) from t_banlong_push_regdev 执行5次,平均耗时17.5s SELECT COUNT(1) select count( 1) from t_banlong_push_regdev 执行5次,平均耗时 18.2s SELECT COUNT (0) select count( 0) f

min/max优化 在表中,一般都是经过优化的. 如下地区表 id area pid 1 中国 0 2 北京 1 ... 3115 3113 我们查min(id), id是主键,查Min(id)非常快. 但是,pid上没有索引, 现在要求查询3113地区的min(id); select min(id) from it_area where pid=69; 试想 id是有顺序的,(默认索引是升续排列), 因此,如果我们沿着id的索引方向走, 那么  第1个 pid=69的索引结点,他的id就正好是

转自:https://www.cnblogs.com/Caucasian/p/7041061.html 1.关于count(1),count(*),和count(列名)的区别 相信大家总是在工作中,或者是学习中对于count()的到底怎么用更快.一直有很大的疑问,有的人说count(*)更快,也有的人说count(列名)更快,那到底是谁更快,我将会在本文中详细介绍一下到底是count(1),count(*)和count(列明)的区别,和更适合的使用场景. 往常在工作中有人会说count(1)比c

1. 选用适合的ORACLE优化器         ORACLE的优化器共有3种: a. RULE (基于规则)   b. COST (基于成本) c. CHOOSE (选择性) 设置缺省的优化器,可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明,如RULE,COST,CHOOSE,ALL_ROWS,FIRST_ROWS . 你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖. 为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer) ,

Oracle sql 性能优化调整  1. 选用适合的ORACLE优化器        ORACLE的优化器共有3种:a. RULE (基于规则)   b. COST (基于成本) c. CHOOSE (选择性)    设置缺省的优化器,可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明,如RULE,COST,CHOOSE,ALL_ROWS,FIRST_ROWS . 你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖.    为了使用基于成本的优化器(CBO,

学习路线 Day1 Day2 Day3 Day4 Day5 ...待续 一.了解开发语言 1.高级语言:Python,Java,C++,C#,PHP,JS,Go,Ruby,SQL,Swift,Perl,Objective-C,R等等: 2.低级语言:C语言.汇编: PS:为了好分类,这里说的高级.低级不是说语言本身的高低级,高级语言更抽象化,更靠上层,低级语言更靠计算机底层硬件,所有的高级语言内部都是依赖C语言来实现的.高级语言---->背后是C语言---->背后是汇编(0101机器码)---

1. 题目 2. 解答 2.1 方法 1 定义快慢两个指针,慢指针每次前进一步,快指针每次前进两步,若链表有环,则快慢指针一定会相遇. 当快慢指针相遇时,我们让慢指针指向头节点,快指针不变,然后每次快慢指针都前进一步,当两个指针再次相遇时,两个指针所指向的节点就是入环节点. 将链表的环向后展开,如上图所示,假设第一次相遇时慢指针走过了 a 个节点,即图中 s 节点,可知此时快指针指向同一个节点,即图中的 f 节点. 然后,假设慢指针从链表头到入环节点共有 b 个节点,快指针从快慢指针相遇节点到入

1.为什么写这个随笔? 前几天参加一个电面,被问到这个问题,想总结一下. 2.为什么标题强调C#? 想在网上看看代码,却没找到C#版的,于是自己用C#实现一下. 一.解决问题的思路 1.一种比较耗空间的做法是,从头开始遍历链表,把每次访问到的结点存入一个集合(hashset)或字典(dictionary),如果发现某个结点已经被访问过了,就表示这个链表存在环,并且这个结点就是环的入口点. 空间复杂度为O(n),时间复杂度为O(n) 2.追赶法:使用两个slow, fast指针从头开始扫描链表.指

文档首页 英文版文档 本作品采用知识共享署名-非商业性使用 3.0 未本地化版本许可协议进行许可. Node.js v0.10.18 手册 & 文档 索引 | 在单一页面中浏览 | JSON格式 目录 关于本文档 稳定度 JSON 输出 概述 全局对象 global process console 类: Buffer require() require.resolve() require.cache require.extensions __filename __dirname module e

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行

前言 今天大伙还在热议关于.NET Core的东西,我只想说一句:在.NET 跨平台叫了这么多年间,其实人们期待的是一个知名的跨平台案例,而不是一堆能跨平台的消息. 好,回头说说框架: 在框架完成数据库读写分离的功能后,开始回想起2年前所构思的:关于框架集成分布式缓存MemCached的实现. 之前一直没动手,是因为思路比较飘,秉承着框架应该简单干净轻量引用无依赖和使用不复杂的思维: 看着MemCached的服务端协议,整天思考着自己用Socket写一个客户端. 后来可能是没激情,迟迟没动手.

DOM(文档对象模型)是一个独立的语言,用于操作XML和HTML文档的程序接口(API).在游览器中,主要用来与HTML文档打交道,同样也用在Web程序中获取XML文档,并使用DOM API用来访问文档中的数据.尽管DOM是个与语言无关的API,它在游览器中的接口却是用Javascript实现的.客户端脚本编程大多数的是在和底层文档打交道. DOM的访问和修改是有代价的.打个比方:DOM和js各自为一个岛屿,之间仅有一个收费桥梁连接.每次js访问DOM的时候就相当于途径一次这座桥,并交纳过桥费.

<?php /* MySQL_5.5中文参考手册 587开始 与GROUP BY子句同时使用的函数和修改程序 12.10.1. GROUP BY(聚合)函数 12.10.2. GROUP BY修改程序 12.10.3. 具有隐含字段的GROUP BY 12.10.1. GROUP BY(聚合)函数 本章论述了用于一组数值操作的 group (集合)函数.除非另作说明, group 函数会忽略 NULL 值. 假如你在一个不包含 ROUP BY子句的语句中使用一个 group函数,它相当于对所有行

请仔细理解相关参数,如端口设置.IP设置.COM口设置......等等.....不要盲目COPY.....这涉及2台电脑和一个单片机,其中一台电脑作为服务器并与单片机相连,负责通过网络与客户端通信(socket)和通过数据线与单片机通过COM口通信(我实验时用的是COM9,其他电脑可能不同需要调整:具体在设备管理器中查看). 1.Arduino板待烧入代码:(这里硬件的代码没啥好说的,只要你会写个简单Arduino代码并且自己烧过就知道该怎么做啦) ///////////////////////