1.WHERE字句的查询条件里有不等于号(WHERE column!=…),MYSQL将无法使用索引 2.类似地,如果WHERE字句的查询条件里使用了函数(如:WHERE DAY(column)=…),MYSQL将无法使用索引 3.在JOIN操作中(需要从多个数据表提取数据时),MYSQL只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引,否则即使建立了索引也不会使用 4.如果WHERE子句的查询条件里使用了比较操作符LIKE和REGEXP,MYSQL只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使

Which is Faster For Loop or For-each in Java 对于Java中的Loop或Foreach,哪个更快 通过本文,您可以了解一些集合遍历技巧. Java遍历集合有两种方法.一个是最基本的for循环,另一个是jdk5引入的for each.通过这种方法,我们可以更方便地遍历数组和集合.但是你有没有想过这两种方法?哪一个遍历集合更有效? for-each实现方法 For-each不是一种新语法,而是Java的语法糖(语法糖百度百科).在编译时,编译器将此代码转换

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此示例演示如何使用名为“更快r-cnn(具有卷积神经网络的区域)”的深度学习技术来训练对象探测器. 概述 此示例演示如何训练用于检测车辆的更快r-cnn对象探测器.更快的r-nnn [1]是r-cnn [2]和快速r-nnn [3]对象检测技术的引伸.所有这三种技术都使用卷积神经网络(cnn).它们之间的区别在于它们如何选择要处理的区域以及如何对这些区域进行分类.r-cnn和快速r-概算在运行美国有线电视新闻网之前使用区域建议算法作为预处理步骤.提议算法通常是技术例如edgox [4]或选择性搜

最近v8团队发表一篇博客Faster async functions and promises, 预计在v7.2版本实现更快的异步函数和promise. 文章内容看起来不是很容易理解,背后的原理比较隐蔽,不过博客提到的一些ECMAScript 标准文档中的操作.任务,实际上都有已经实现的 built-in api, 因此我们可以借助我们比较熟悉的语法.api 来理解其中的原理, 也许本文有些说法不够准确,欢迎纠正 Example 首先看下博客开篇提到的代码: const p = Promise.

前不久参加了华为的Dev Summit 2020开发者大会,听到了关于5G的一些分享,刚好最近对5G有一些自己的思考,在此分享给大家. 什么是5G 在这里我不想列举各种晦涩难懂的术语,简单说来,5G就是新一代的通信技术,拥有更快的网速.更低的延迟.更低的成本.支持更大的系统容量和大规模设备连接.再直白一些,表象上看,就是你以后用5G手机下载王者荣耀更新包更快了,打荣耀网不卡了. 对5G的看法 目前对于5G大概有三种看法: 第一类是迷茫派.不知道5G会带来什么变化. 第二类是悲观派.认为5G只不过

周末被 maven-mvnd 刷屏了,于是我也下载了一个 mvnd 体验了一把.虽然测试的数据都是基于我本地项目,不具备普适性和权威性,但也足以说明问题.它的测试结果远远超出我的预期,下面一起来看. 什么是 mvnd? mvnd 是 Maven Daemon 的缩写 ,翻译成中文就是 Maven 守护进程. ​ mvnd 是 apache/maven 的一个子项目,它并不是一个全新的构建工具,而是对 maven 的扩展.它内置了 maven,其实现原理是构建了一个或者多个 maven 守护进程来

SQL语句优化 1 企业SQL优化思路 1.把一个大的不使用索引的SQL语句按照功能进行拆分 2.长的SQL语句无法使用索引,能不能变成2条短的SQL语句让它分别使用上索引. 3.对SQL语句功能的拆分和修改 4.减少"烂"SQL由运维(DBA)和开发交流(确认),共同确定如何改,最终由DBA执行 5.制定开发流程 2 不适合走索引的场景 1.唯一值少的列上不适合建立索引或者建立索引效率低.例如:性别列 2.小表可以不建立索引,100条记录. 3.对于数据仓库,大量全表扫描的情况,建索

随着容量和负载的增加,MySQL 的性能会日趋缓慢.这里有七点建议能够保证 MySQL 的平稳运行. 性能是我们衡量应用的一种方式,而应用性能的一项指标就是用户体验,也就是平时我们常说的:“用户需要等待超过合理的时间,才能获得他们想要的东西吗?” 在不同的情况和场景下,该指标会有所不同.比如说:对于移动购物应用来说,其响应时间不能超过几秒钟:而对于一个员工的人力资源页面而言,其响应时间则允许比几秒钟更长. 因此,不管是什么样的标准,维持应用程序的良好性能都是至关重要的,否则就会引发用户的抱怨(或

Basic Compaction 为了保持LSM的读操作相对较快,维护并减少sstable文件的个数是很重要的,所以让我们更深入的看一下合并操作.这个过程有一点儿像一般垃圾回收算法. 当一定数量的sstable文件被创建,例如有5个sstable,每一个有10行,他们被合并为一个50行的文件(或者更少的行数).这个过程一 直持续着,当更多的有10行的sstable文件被创建,当产生5个文件时,它们就被合并到50行的文件.最终会有5个50行的文件,这时会将这5个50 行的文件合并成一个250行的文

来源: 前些天说了一下如何修复损坏的MyISAM表,可惜只会修复并不能脱离被动的境地,只有查明了故障原因才会一劳永逸. 如果数据库服务非正常关闭(比如说进程被杀,服务器断电等等),并且此时恰好正在更新MyISAM表,那么发生损坏的概率就比较大.今天我要说的是另一种情况:频繁的打开关闭MyISAM表文件造成MyISAM表损坏. 什么时候会出现频繁的打开关闭MyISAM表文件的情况呢? 先查看当前系统的table_cache设置,它的作用就是缓存表文件描述符,降低打开关闭表的频率,如果这个参数设置得

本文作者康祥,华为云数据库内核开发工程师,研究生阶段主要从事SPARQL查询优化相关工作.目前在华为公司参与华为云GaussDB(for MySQL) HTAP只读内核功能设计和研发. 1. 引言 HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)这个词相信大家最近经常会听到,它能够同时支撑在线事务处理(On-Line Transactional Processing, 简称OLTP) 和在线数据分析 (On-Line Analytical Proc

其实,我不是专业的DB管理同学,甚至算不上会了解.只是在最近的工作中,遇到了DB server端优化的契机,所以把这些手段记录下来: 通过调整这个参数的值,可以让DB更给力: 这两个参数的含义: 1. sync_binlog 设置为1,this makes MySQL synchronize the binary log's contents to disk each time it commits a transaction. 设置为1000,那么意味着缓存里缓存了1000条数据,如果此时se

mysql删除大表更快的drop table办法 参考资料:https://blog.csdn.net/anzhen0429/article/details/76284320 利用硬链接和truncate降低drop table对线上环境的影响 在DROP TABLE的时候,所有进程不管是DDL还是DML都被HANG起:直到DROP结束才继续执行:这是因为INNODB会维护一个全局独占锁(在table cache上面), 直到DROP TABLE完成才释放.在我们常用的ext3,ext4,ntf

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1.1 id列 数字越大越先执行,如果说数字一样大,那么就从上往下依次执行,id列为null的就表是这是一个结果集,不需要使用它来进行查询. 1.2 select_type列 常见的有: ◆ simple:表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询.有连接查询时,外层的查询为simple,且只有一个 ◆ primary:一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的select_type即为primary.且只有一个 ◆ union:union连接

慢SQL消耗了70%~90%的数据库CPU资源: SQL语句独立于程序设计逻辑,相对于对程序源代码的优化,对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低: SQL语句可以有不同的写法: 1 不使用子查询 例:SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name=’hechunyang’); 子查询在MySQL5.5版本里,内部执行计划器是这样执行的:先查外表再匹配内表,而不是先查内表t2,当外表的数据很大时,查询速度会非常慢.在Mari

Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能. 欢迎大家加我微信itsoku一起交流java.算法.数据库相关技术. 这是Mysql系列第24篇. 学习索引,主要是写出更快的sql,当我们写sql的时候,需要明确的知道sql为什么会走索引?为什么有些sql不走索引?sql会走那些索引,为什么会这么走?我们需要了解其原理,了解内部具体过程,这样使用起来才能更顺手,才可以写出更高效的sql.本篇我们就是搞懂这些问题. 读本篇文章之前,需要先了解一些知识: 什么是索

比Redis更快:Berkeley DB面面观 Redis很火,最近大家用的多.从两年前开始,Memcached转向Redis逐渐成为潮流:而Berkeley DB可能很多朋友还很陌生,首先,我们简单的介绍一下. Berkeley DB介绍 历史悠久.Berkeley DB1991年发行第一版, 2006年被Oracle收购: Berkeley DB是一个嵌入式数据库系统,将其归类到内存数据库范畴没有问题: 使用Key-Value结构存储,本身不支持SQL,5.5版以后整合了SQLite,可使用

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没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索