1.更高效率地查询:使用批量查询代替 foreach 查询(多次 io 操作转换为一次 io操作) 如果想要查看更详尽的介绍,可以看看这篇文章 什么是 N+1 问题,以及如何解决 Laravel 的 N+1 问题? 在维护的项目中, 我发现了有不少需要查询关联数据的时候是这样做的:先查询出列表,然后 foreach 列表去查询列表每一条记录的关联数据,好比如这样: $products = \DB::table('product')->where('category_id', 1)->pagin

__index和__newindex都是在table中没有所需访问的index时才发挥作用. 因此,只有将一个table保持为空,才有可能捕捉到所有对它的访问.为了监视一个table的所有访问,就应该为真正的table创建一个代理. 这个代理就是一个空的table,其中__index和__newindex元方法可用于跟踪所有的访问,并将访问重定向到原来的table上. 假设我们要跟踪table t 的访问,可以这样做: t = {} --original table, 在其他地方创建的 loca

在上一篇文章中,分析了haproxy的stick table特性和用法,其中特性之一也是很实用的特性是stick table支持在haproxy多个节点之间进行复制(replication). 本文仅讨论如何配置实现stick table的复制功能,不考虑在什么环境下实现它,以及它的双主模型如何配置. 本文实验环境: 1.stick table复制特性 只要设置好haproxy的节点组,haproxy就会自动将新插入的.刚更新的stickiness记录通过TCP连接推送到节点组中的非本地节点上.

早上到公司,刚准备吃早餐,手机响了,一看是服务器自动重启了.好吧,准备修复数据吧.游戏服的游戏日志使用的是MyISAM.众所周知,MyISAM表在服务器意外宕机或者mysqld进程挂掉以后,MyISAM表会损坏,数据小的话修复还比较快,但是数据如果有10G以上,那就悲剧了.那我们如何加快repair table快速高效执行呢?下面我们来看看解决方法. REPAIR TABLE用于修复被破坏的表.默认情况下,REPAIR TABLE与myisamchk --recover tbl_name具有相同

PHP开发框架比较 Laravel 是一个简单优雅的 PHP WEB 开发框架,将你从意大利面条式的代码中解放出来.通过简单.优雅.表达式语法开发出很棒的 WEB应用!但是通过使用我们发现Laravel在开发效率和运行效率上都存在瓶颈.如此优秀的框架都存在诸多问题,基于此我们在公司现有框架的基础上参照诸多框架(不限于php语言也参照java和ruby)的优点完成一个自主设计的框架.自此,YYUC框架的开发团队征集并完成组建,不断的讨论.编码.测试.内部开发和合作伙伴推广:一个完整的版本就此形成.

do not build indexes unless necessary. 索引是非常占资源的To maintain optimal performance, drop indexes that an application is not using. 不用的索引可以drop掉, 通过toad可以生成监控脚本, 监控一段时间内, 哪些脚本没有被使用 (ALTER INDEX MONITORING USAGE)什么时候创建索引 Consider indexing keys that appear

Lua中提供的元表是用于帮助Lua数据变量完成某些非预定义功能的个性化行为,如两个table的相加.假设a和b都是table,通过元表可以定义如何计算表达式a+b.当Lua试图将两个table相加时,它会先检查两者之一是否有元表,然后检查该元表中是否存在__add字段,如果有,就调用该字段对应的值.这个值就是所谓的“元方法”,这个函数用于计算table的和.    Lua中每个值都有一个元表.table和userdata可以有各自独立的元表,而其它数据类型的值则共享其类型所属的单一元表.缺省情况

在这篇中我将讲述GC Collector内部的实现, 这是CoreCLR中除了JIT以外最复杂部分,下面一些概念目前尚未有公开的文档和书籍讲到. 为了分析这部分我花了一个多月的时间,期间也多次向CoreCLR的开发组提问过,我有信心以下内容都是比较准确的,但如果你发现了错误或者有疑问的地方请指出来, 以下的内容基于CoreCLR 1.1.0的源代码分析,以后可能会有所改变. 因为内容过长,我分成了两篇,这一篇分析代码,下一篇实际使用LLDB跟踪GC收集垃圾的处理. 需要的预备知识 看过BOTR中

总结: 1.全书总览:数据查询.新增.删除:表的新增.更新操作:视图.存储过程.事务.索引的描述,高级sql功能:约束.触发器.索引 2.特色:术语简明定义,讲述最简单化.简而全面. 3.长进的地方:内联结.外联结.组合更加清晰: 4.对一些技术或者语句的使用更加贴近业务层面,所有的数据特殊操作都是针对实际的业务场景去设计实现的. 5.得突破自己一贯的只知道总结,没有自己的思想,或者无法达到与作者进行交流的层面: 6.那就先总结吧:一.查询: select * from table_name;

一.前言 MySQL 提供的非常丰富的存储引擎种类供大家选择,有多种选择固然是好事,但是需要我们理解掌握的知识也会增加很多.本章将介绍最为常用的两种存储引擎进行针对性的优化建议. 二.MyISAM存储引擎优化 我们知道,MyISAM存储引擎是MySQL最为古老的存储引擎之一,也是最为流行的存储引擎之一.对于以读请求为主的非事务系统来说,MyISAM存储引擎由于其优异的性能表现及便利的维护管理方式无疑是大家最优先考虑的对象.这一节我们将通过分析MyISAM存储引擎的相关特性,来寻找提高MyISAM

  1.  dv.Table.Rows[0]["price"].ToString();这种方法虽然很长,但意思很清晰. 2.  dv[0]["price"].ToString();因为dv[i]方法可以为获取到指定的行记录,接下来的["price"],通过指定属性名便可以获取相应列的值了.第二种方法比较短,因为不必获取其Table,效率估计应该会更高一些.      

第11章 常用存储引擎优化 前言: MySQL 提供的非常丰富的存储引擎种类供大家选择,有多种选择固然是好事,但是需要我们理解掌握的知识也会增加很多.每一种存储引擎都有各自的特长,也都存在一定的短处.如何将各种存储引擎在自己的应用环境中结合使用,扬长避短,也是一门不太简单的学问.本章选择最为常用的两种存储引擎进行针对性的优化建议,希望能够对读者朋友有一定的帮助. 11.1 MyI SAM存储引擎优化 我们知道,MyISAM存储引擎是MySQL最为古老的存储引擎之一,也是最为流行的存储引擎之一.对

CoreCLR 在这篇中我将讲述GC Collector内部的实现, 这是CoreCLR中除了JIT以外最复杂部分,下面一些概念目前尚未有公开的文档和书籍讲到. 为了分析这部分我花了一个多月的时间,期间也多次向CoreCLR的开发组提问过,我有信心以下内容都是比较准确的,但如果你发现了错误或者有疑问的地方请指出来,以下的内容基于CoreCLR 1.1.0的源代码分析,以后可能会有所改变. 因为内容过长,我分成了两篇,这一篇分析代码,下一篇实际使用LLDB跟踪GC收集垃圾的处理. 需要的预备知识

分析评价Oracle数据库性能主要有数据库吞吐量.数据库用户响应时间两项指标.数据库用户响应时间又可以分为系统服务时间和用户等待时间两项,即:  数据库用户响应时间=系统服务时间+用户等待时间  因此,获得满意的用户响应时间有两个途径:一是减少系统服务时间,即提高数据库的吞吐量:二是减少用户等待时间,即减少用户访问同一数据库资源的冲突率.  数据库性能优化包括如下几个部分:  调整数据结构的设计 这一部分在开发信息系统之前完成,程序员需要考虑是否使用Oracle数据库的分区功能,对于经常访问的数

-------------------------------------day3------------ --添加多行数据:------INSERT [INTO] 表名 [(列的列表)] --SELECT UNION --SELECT 'HAHA',1,32--UNION ALL --全部显示/显示重复数据 即使集合相同--UNION---------将查询的两个结果集合并.结构必须一致 -->常见面试题 --SELECT 'HEHE',2,33------将查询结果添加到列表中(子查询)IN

JAVA面试.笔试题(2017版)                 欲想成功,必须用功!   目录 一.                  HTML&CSS部分.......................................................................................... 9 1.HTML中定义表格的宽度用80px和80%的区别是什么?...................................... 9 2.CSS样

前言 上篇文章介绍了 HashMap 源码后,在博客平台广受好评,让本来己经不打算更新这个系列的我,仿佛被打了一顿鸡血.真的,被读者认可的感觉,就是这么奇妙. 然后,有读者希望我能出一版 ConcurrentHashMap 的解析.所以,今天的这篇文章,我准备讲述一下 ConcurrentHashMap 分别在JDK1.7和 JDK1.8 的源码.文章较长,建议小伙伴们可以先收藏再看哦~ 说一下为什么我要把源码解析写的这么详细吧.一方面,可以记录下当时自己的思考过程,也方便后续自己复习翻阅:另一

我们遇到了什么? 我们有这么一个业务场景,就是某供应商会去爬取某些数据,爬到后会发到一个FTP上,然后我们定时去获取这些数据 这个数据有大有小,小的30多M数据量百万级,大的数据量能到数百M上千万数据 然后当这些数据到达的时候,我们需要在有限的时间内把这些数据写入到我们自己的数据库里. 而写入的过程包括先进行一轮数据清洗,按照指定的规则映射到我们自己的数据后在写进去并不是简单无脑的数据来了就batch insert那么简单 原来的实现方案 传统的Sql Server硬抗,DBA叫苦连天,经常投诉

Mysql优化(出自官方文档) - 第十篇(优化InnoDB表篇) 目录 Mysql优化(出自官方文档) - 第十篇(优化InnoDB表篇) 1 Optimizing Storage Layout for InnoDB Tables 2 Optimizing InnoDB Transaction Management 3 Optimizing InnoDB Transaction Management 4 Optimizing InnoDB Redo Logging 5 Bulk Data Lo

背景介绍 PolarDB采用了共享存储一写多读架构,读写节点RW和多个只读节点RO共享同一份存储,读写节点可以读写共享存储中的数据:只读节点仅能各自通过回放日志,从共享存储中读取数据,而不能写入,只读节点RO通过内存同步来维护数据的一致性.此外,只读节点可同时对外提供服务用于实现读写分离与负载均衡,在读写节点异常crash时,可将只读节点提升为读写节点,保证集群的高可用.基本架构图如下所示: 传统share nothing的架构下,只读节点RO有自己的内存及存储,只需要接收RW节点的WAL日志进

不同方案效率对比 MySQL各字段默认长度(一字节为8位) 整型: TINYINT 1 字节 SMALLINT 2 个字节 MEDIUMINT 3 个字节 INT 4 个字节 INTEGER 4 个字节 BIGINT 8 个字节 浮点型: FLOAT(X) 4 如果 X < = 24 或 8 如果 25 < = X < = 53 FLOAT 4 个字节 DOUBLE 8 个字节 DOUBLE PRECISION 8 个字节 REAL 8 个字节 DECIMAL(M,D) M字节(D+2