for循环里的查询,只是为了赋值对象中的一个字段,如果每一个都重新查一下数据库,影响效率 应该先进行查询,然后再循环里组装自己需要的业务数据 如下代码:list1 查询出对象的一部分内容,list2 查询出对象的另一部分内容,然后在for循环里组装这个对象. 其中关键点是:循环里嵌套的循环,每次遍历完数据以后,再remove掉,注意list的remove方法 public List<Timetable> listTimetableByUserAndTime(Long userId, Integ

背景 今年3月份时候,线上发生一次大事故.公司主要后端服务器发生宕机,所有接口超时.宕机半小时后,又自动恢复正常.但是过了2小时,又再次发生宕机. 通过接口日志,发现MySQL数据库无法响应服务器.在阿里云的技术支持的帮助下,发现了MySQL数据库中存在大量慢查询,导致CPU负载过高.最后,根据慢查询日志,定位到了出问题的SQL和业务接口. 业务接口是一个分页接口,莫名被刷到7000多页,偏移量(offset)高达20w多.每当这条SQL执行时,数据库CPU直接打满.查询时间超过1分钟才有响应.

代码(操纵全局变量) xiaojie=1 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy):

原文:Linq to Sql:N层应用中的查询(上) : 返回自定义实体 如果允许在UI层直接访问Linq to Sql的DataContext,可以省去很多问题,譬如在处理多表join的时候,我们使用var来定义L2S查询,让IDE自动推断变量的具体类型(IQueryable<匿名类型>),并提供友好的智能提示:而且可以充分应用L2S的延迟加载特性,来进行动态查询.但如果我们希望将业务逻辑放在一个独立的层中(譬如封装在远程的WCF应用中),又希望在逻辑层应用Linq to sql,则情况就比

在java程序中,性能的大部分原因并不在java与语言,而是程序本身.养成好的编码习惯非常重要,能够显著地提升程序性能. 1:尽量在合适的场合使用单例 使用单利可以减轻加载的负担,缩短加载时间,提高加载的西欧阿古,但不是所有的地方都适用于单例,简单来说,单例主要使用于以下三个方面: 第一,控制资源的使用,通过线程同步来控制资源的并发访问: 第二,控制实例的产生,以达到节约资源的目的: 第三:控制数据共享,在不建立直接关联的条件下,让多个不相关的进程或线程之间实现通信. 2:尽量避免使用静态变量

在上一篇文章MySQL查询语句执行过程及性能优化-基本概念和EXPLAIN语句简介中介绍了EXPLAIN语句,并举了一个慢查询例子:

1.优化COUNT()查询 COUNT()可能是被大家误解最多的函数了,它有两种不同的作用,其一是统计某个列值的数量,其二是统计行数.统计列值时,要求列值是非空的,它不会统计NULL.如果确认括号中的表达式不可能为空时,实际上就是在统计行数.最简单的就是当使用COUNT(*)时,并不是我们所想象的那样扩展成所有的列,实际上,它会忽略所有的列而直接统计所有的行数. 我们最常见的误解也就在这儿,在括号内指定了一列却希望统计结果是行数,而且还常常误以为前者的性能会更好.但实际并非这样,如果要统计行数,

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有

前言 查询处理及优化是关系数据库得以流行的根本原因,也是关系数据库系统最核心的技术之一.SQLite的查询处理模块很精致,而且很容易移植到不支持SQL的存储引擎(Berkeley DB最新的版本已经将其完整的移植过来). 查询处理一般来说,包括词法分析.语法分析.语义分析.生成执行计划以及执行计划几个部分.SQLite的词法分析器是手工写的(比较简单),语法分析器由Lemon生成,语义分析主要是进行语义方面的一些检查,比如table是否存在等.而执行计划的生成及执行是最核心的两部分,也是相对比较

1.尽量在合适的场合使用单例 使用单例可以减轻加载的负担,缩短加载的时间,提高加载的效率,但并不是所有地方都适用于单例,简单来说,单例主要适用于以下三个方面: (1)控制资源的使用,通过线程同步来控制资源的并发访问: (2)控制实例的产生,以达到节约资源的目的: (3)控制数据共享,在不建立直接关联的条件下,让多个不相关的进程或线程之间实现通信. 2.尽量避免随意使用静态变量 要知道,当某个对象被定义为stataic的变量所引用,那么GC通常是不会回收这个对象所占有的内存,如 public cl

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

现在计算机的处理性能越来越好,加上JDK升级对一些代码的优化,在代码层针对一些细节进行调整可能看不到性能的明显提升, 但是我觉得在开发中注意这些,更多的是可以保持一种性能优先的意识,对一些敲代码时间比较短的同学挺有意义的. 一 条件控制语句中的优化 1.在循环中应该避免使用复杂的表达式. 在循环中,循环条件会被反复计算,应该避免把一些计算放在循环进行的部分中,程序将会运行的更快.比如: for(int i=0;i<list.size();i++) 可以改为 //我的电脑上,测试数量级在10^7,

JDBC最基础的For循环处理SQL的方式 以及执行时间 package javaee.net.cn.jdbc; import java.sql.*; public class TestTransaction { public static void main(String[] args) { Long startTime = System.currentTimeMillis(); Connection conn = null; PreparedStatement stmt = null; tr

虽然使软件正确是一个工程合乎逻辑的最后一个步骤,但是在嵌入式的系统开发中,情况并不总是这样的.出于对低价产品的需求,硬件的设计者需要提供刚好足够的存储器和完成工作的处理能力.所以在嵌入式软件设计的最后一个阶段则变成了对代码的优化. 现代的C和C++编译器都提供了一定程度上的代码优化.然而,大部分由编译器执行的优化仅涉及执行速度和代码大小的一个平衡.你的程序能够变得更快或者更小,但是不可能又变快又变小.经过本人在嵌入式系统设计和实现过程中实践,下面介绍几种简单且行之有效的C/C++代码的优化方法.

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---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)

IT蓝豹强烈推荐:符合1-2年工作经验,开发中的难点及相关优化: IT蓝豹 ------------------> sqlite数据库版本升级 1.sqlite升级步骤: 1.自己写一个类继承自SqliteOpenHelper 2.会实现SqliteOpenHelper的两个方法 onCreate与onUpgrade,google文档对两个回调方法的解释是创建数据库的时候调用与更新数据库的版本的时候调用 3.Sqlite数据库主要是用来缓存应用的数据,而应用却是一直在更新版本,相应的数据的表的字

1. 什么时候出现死锁,如何解决?mysql 引擎? 多个like or 查询sql如何优化? 资源竞争导致死锁,比如A B 同时操作两条记录,并等待对方释放锁. 优化sql, 加缓存,主从(如读写分离) , 分区, 垂直拆分(业务拆分分布式), 最后才考虑水平拆分分表. 什么是常量池? 常量池指的是在    编译期已经确定     并保存到.class 文件中的一些数据,包含常量和符号引用量: for条件执行顺序? for(A ; B ; C){ D } A只在第一次循环时执行(就像初始化),

一. 优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候.磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态. 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内

简单的node爬虫练手,循环中的异步转同步 转载:https://blog.csdn.net/qq_24504525/article/details/77856989 看到网上一些基于node做的爬虫项目,自己也想写一下练手,正好同事需要各省市的信息 一.开发环境搭建 node 安装最新版 后面会用到async.await webstrom编辑器 新建reptitle文件夹 --> npm init (初始化工程) 二.爬取页面分析 入口 ,获取该页面所有的省市,记录下省市名称,及html地址

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)