ORACLE自下而上分析顺序WHERE条款,根据这一原理,表之间的连接必须写在其它WHERE先决条件, 这些条件可以过滤掉要被写入记录的最大数目WHERE在条款结束. 比如:        (低效,运行时间156.3秒) SELECT - FROM EMP E WHERE SAL > 50000 AND JOB = 'MANAGER' AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO); (高效,运行时间10.6秒) SELECT -

此优化的前提可以称之为最近流行的头条人物“许三多”,总数据多,查询条件多,返回列多 优化前分页查询内部select列为需要的全部列,优化后内部select只返回ID主键,外部查询关联原数据表,然后查出所需要的列 例子1 优化前: select t.* from ( select r.* ,row_number() over(order by r.id desc) row from tab(nolock) r where 1=1 and r.IsDelete=0 and r.Status>0 an

第一个比第二个性能高. 查询语句意义: 如果codelist中tablecode配置为0时, t.Table_Code = 'SV_RETURN_BILL'不生效. 如果codelist中tablecode配置为1时 条件t.Table_Code = 'SV_RETURN_BILL'生效 SELECT * FROM Sm_Affix t AND (t.Table_Code = 'SV_RETURN_BILL' OR (SELECT COUNT(*) FROM Ad_Lov_Code_v t WH

近期计划写一套书目,也就是关于mysql的优化的.那么首先在博客上写写,然后整理成pdf的文档的形式,当然也期待各位的关注了.对于mysql的优化是一个比較大的话题.可优化的地方也非常多,大致想了一下,能够从这些地方下手. 首先就是硬件层次,包含选择合适的操作系统.选择合适的硬件,然后就是源码层次,只是尽管mysql是开源的,可是可以改动其源码的公司尽管不少,可是也没有那么多,可是我们可以选择更加合适的编译器又一次编译其源码,然后就是设计到表的设计.也就数据库建模. 其次能够考虑使用一些其它技术

速度优化的方向: 1.减少输入图片的尺寸, 但是相应的准确率可能会有所下降2.优化darknet工程源代码(去掉一些不必要的运算量或者优化运算过程)3.剪枝和量化yolov3网络(压缩模型---> 减枝可以参考tiny-yolo的过程 , 量化可能想到的就是定点化可能也需要牺牲精度)4.darknet -----> caffe/tensorflow + tensorrt(主要是针对GPU这块的计算优化) 精度优化的方向: 1.增加数据量和数据种类(coco + voc + kitti数据集训练

目录 1,前言 2,多条件if语句优化 3,参数默认值 4,Switch语句优化 1,前言 今早看了一篇文章<JavaScrip实现:如何写出漂亮的条件表达式>,原创于:华为云开发者社区,作者:查尔斯.抱着随便逛逛的心态看了一下,受益匪浅,于是记录一下,我认为对我有用的几点. 2,多条件if语句优化 在写业务代码的过程中,经常会碰到需要判断多个条件的if语句,如下: function zoo(animal) { if (animal === "dog" || animal

为什么要提升web性能? Web性能黄金准则:只有10%~20%的最终用户响应时间花在了下载html文档上,其余的80%~90%时间花在了下载页面组件上. web性能对于用户体验有及其重要的影响,根据著名的`2-5-8`原则: 当用户在2秒以内得到响应,会感觉系统的响应非常快 当用户在2-5秒之内得到响应,会感觉系统的响应速度还可以 当用户在5-8秒之内得到响应,会感觉系统的响应非常慢,但还可以接受 当用户在8秒之后都没有得到响应,会感觉系统糟透了,甚至系统已经挂掉:要么打开竞争对手的网站,要么

一.前言 随着项目版本的迭代,App的性能问题会逐渐暴露出来,而好的用户体验与性能表现紧密相关,从本篇文章开始,我将开启一个Android应用性能优化的专题,从理论到实战,从入门到深挖,手把手将性能优化实践到项目中,欢迎持续关注! 那么第一篇文章我就从应用的启动优化开始,根据实际案例,打造闪电般的App启动速度. 二.初识启动加速 来看一下Google官方文档<Launch-Time Performance>对应用启动优化的概述: 应用的启动分为冷启动.热启动.温启动,而启动最慢.挑战最大的就

    这篇博文中直观上讲解了拉格朗日乘子法和 KKT 条件,对偶问题等内容.     首先从无约束的优化问题讲起,一般就是要使一个表达式取到最小值: \[min \quad f(x)\]     如果问题是 \(max \quad f(x)\) 也可以通过取反转化为求最小值 \(min \quad-f(x)\),这个是一个习惯.对于这类问题在高中就学过怎么做.只要对它的每一个变量求导,然后让偏导为零,解方程组就行了. 极值点示意图     所以在极值点处一定满足 \(\frac {df(x)}

Mysql优化是一个老生常谈的问题, 优化的方向也优化很多:从架构层;从设计层;从存储层;从SQL语句层; 今天讲解一下从索引和字段: 字段优化: ①  尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED; ②  VARCHAR的长度只分配真正需要的空间; ③  使用枚举或整数代替字符串类型; ④  尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME; ⑤  单表不要有太多字段,建议在20以内; ⑥  避免使用NULL字段,很难查询优

前言:在现实项目中,我们可能很少需要从头开始去配置一个webpack 项目,特别是webpack4.0发布以后,零配置启动一个项目成为一种标配.正因为零配置的webpack对项目本身提供的“打包”和“压缩”功能已经做了优化,所以实际应用中,我们可以把精力更多专注在业务层面上,而无需分心于项目构建上的优化.然而从学习者的角度,我们需要了解webpack在项目的构建和打包压缩过程中做了哪些的优化,以及在原有默认配置上,还可以做哪些性能方面上的改进.       最近在完成vue的单页面应用后萌生了一

在项目开发过程中,经常会遇到HANA模型运行效率的问题: 以我们项目为例,HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒,但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下(例如:ERP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条),HANA模型的运行时间基本上都在1分钟以上.在不关联其它表,单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL,运行时间都超过1分钟.鉴于这种情况,项目组对HANA模型是否存在优化空间,进行了分析和探讨,也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议. 最终的分析结

1.介绍 它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 2.求解过程 1.数据分类—SVM引入 假设在一个二维平面中有若干数据点(x,y),其被分为2组,假设这些数据线性可分,则需要找到一条直线将这两组数据分开.这个将两种数据分割开的直线被称作分隔超平面(separating hyperplane),当其在更加高维的空间中为超平面,在当前的二维平面为一条直线. 这样的直线可能存在很多条,则我们

1.概述 1.1.编译器的分类 前端编译器:Sun的Javac. Eclipse JDT中的增量式编译器(ECJ)[1].  把*.java文件转变成*.class文件 JIT编译器:HotSpot VM的C1. C2编译器.是指虚拟机的后端运行期编译器 ,把字节码转变成机器码 AOT编译器:GNU Compiler for the Java(GCJ)[2]. Excelsior JET[3] .静态提前编译器 ,直接把*.java文件编译成本地机器代码 1.2.编译期优化的方向 虚拟机设计团队

条件随机场真是把我给折磨坏了啊,本以为一本小小的<统计学习方法>攻坚剩下最后一章,心情还是十分愉悦的,打算一口气把它看完,结果真正啃起来真是无比的艰难啊,每一句对我都好像是天书一般,怎么这么多没有接触过的概念啊!什么无向图?什么最大团?搞什么鬼啊,真让人头大现在想想可能就是被这些概念吓到了当时,等你仔细的弄懂了它们是什么意思,理解起来难度就会小很多啦,所以,我决定先从概念开始说起,捋顺一下思路,至于条件随机场先表过不谈! 我们先来看一下整个大框架下,条件随机场在什么位置,让读者心中有数,知道自

版权声明:本文为博主转载文章,原博主地址: https://blog.csdn.net/u013087513/article/details/77899412 MySQL优化三大方向 ① 优化MySQL所在服务器内核(此优化一般由运维人员完成). ② 对MySQL配置参数进行优化(my.cnf)此优化需要进行压力测试来进行参数调整. ③ 对SQL语句以及表优化. MySQL参数优化 1:MySQL 默认的最大连接数为 100,可以在 mysql 客户端使用以下命令查看mysql> show va

开始之前先分享几款性能优化的插件: 1.SimpleLOD : 除了同样拥有Mesh Baker所具有的Mesh合并.Atlas烘焙等功能,它还能提供Mesh的简化,并对动态蒙皮网格进行了很好的支持. 该插件可在Run-time和Editor中都可以使用,同时开放了源码,大家可以根据项目的实际情况而作修改. http://download.csdn.net/download/jasonczy/10178526 一. 转载自 http://blog.csdn.net/game_jqd/articl

在上一篇文章中,我和你介绍了 join 语句的两种算法,分别是 Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL). 我们发现在使用 NLJ 算法的时候,其实效果还是不错的,比通过应用层拆分成多个语句然后再拼接查询结果更方便,而且性能也不会差. 但是,BNL 算法在大表 join 的时候性能就差多了,比较次数等于两个表参与 join 的行数的乘积,很消耗 CPU 资源. 当然了,这两个算法都还有继续优化的空间,我们今天就来聊聊这个话

35 怎么优化join 上一篇介绍了join的两种算法:nlj和bnl create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a)); create table t2 like t1; drop procedure idata; delimiter ;; create procedure idata() begin declare i int; ; )do -i, i); ; end while; ; )do insert into t2

http://tech.meituan.com/namenode-restart-optimization.html 一.背景 在Hadoop集群整个生命周期里,由于调整参数.Patch.升级等多种场景需要频繁操作NameNode重启,不论采用何种架构,重启期间集群整体存在可用性和可靠性的风险,所以优化NameNode重启非常关键. 本文基于Hadoop-2.x和HA with QJM社区架构和系统设计(如图1所示),通过梳理NameNode重启流程,并在此基础上,阐述对NameNode重启优化

Alink漫谈(十一) :线性回归 之 L-BFGS优化 目录 Alink漫谈(十一) :线性回归 之 L-BFGS优化 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 优化基本思路 1.2 各类优化方法 0x02 基本概念 2.1 泰勒展开 如何通俗推理? 2.2 牛顿法 2.2.1 泰勒一阶展开 2.2.2 泰勒二阶展开 2.2.3 高维空间 2.2.4 牛顿法基本流程 2.2.5 问题点及解决 2.3 拟牛顿法 2.4 L-BFGS算法 0x03 优化模型 -- L-BFGS算法 3.1 如何分布