1.慢查询 简介 慢查询顾名思义是将redis执行命令较慢的命令记录下来,redis处理慢查询时是将慢查询记录到慢查询队列中 慢查询配置 slowlog-max-len 慢查询队列长度(记录多少条慢查询,默认128) slowlog-log-slower-than 慢查询阀值(单位:微秒,默认10000) slowlog-log-slower-than=0, 记录所有命令 slowlog-log-slower-than<0, 不记录任何命令 查看当前配置 127.0.0.1:6379> con

目录 一.如何开启自己的测试脚本? 二.对表数据的添加.更新.删除 1.create() 变态操作之批量插入数据 2.update() 3.delete() 4.如何查看QuerySet对象执行的sql语句? 5.如何配置文件自动查看sql语句? 三. 单表查询13个操作 返回QuerySet对象的方法有: 1.all() 查询所有结果 2.filter() 条件匹配 3.exclude() 取反 4.order_by() 排序 5.reverse() 反转 6.distinct() 去重 特殊

谁谁谁手机那边支付宝支付成功扣钱了,游戏里面却没有充钱,唯有写个补单程序. 首先要查单,查单接口(交易信息查询接口:https://mapi.alipay.com/gateway.do),服务名称:single_trade_query. 这个接口权限要到支付宝联系客服开通 用4点积分去CSDN下载了个demo,我共享吧:https://yunpan.cn/cqavWFY3Tccua  访问密码 2860 demo是web形式的,我要的是winfrom效果,在服务器每隔几分钟就运行一次,实现自动补

修改表结构 修改表名 alter table 表名 rename 新名 增加字段 alter table 表名 add 字段名 数据类型 约束 删除字段 alter table 表名 drop 字段名 修改字段 alter table 表名 change 旧字段名 新字段名 数据类型 约束条件 修改字段顺序 alter table 表名 add 字段名 数据类型 约束条件 first #将该字段放在第一行 alter table 表名 add 字段名 数据类型 约束条件 after 字段名2 #

当数据量大(10W单位级)的时候,join的优势,会被单表查询超过. 以下是两张表单查和两张表联查的时间对比,同时,这样的记录有局限性的. 一.数据量少时: 单表查: 表一:显示行 0 - 2 ( 3 总计, 查询花费 0.0010 秒) 表二:显示行 0 - 18 ( 19 总计, 查询花费 0.0090 秒) 联表查: 显示行 0 - 18 ( 19 总计, 查询花费 0.0115 秒) 二.数据量较多时(与上面的表不同): 单表查: 表一:显示行 0 - 29 ( 6,001 总计, 查询

转自:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/38020265 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. “ARM Advanced SIMD”,nick-named “NEON”, it provides:(1).A set of interesting scalar/vectorinstructions and registers(the latter are mapped to the same chip area a

个128位四字寄存器Q0-Q15,32个64位双字寄存器D0-D31,两个寄存器是重叠的,在使用的时候须要特别注意,不小心就会被覆盖掉. NEON的数据类型:无符号整数.有符号整数.未指定类型的整数.浮点数.{0,1}上的多项式.数据类型针对的是操作数,而不是目标数.NEON中的数据类型说明符由一个指示数据类型的字母构成,该字母通常后跟一个指示宽度的数字. NEON指令可处理:(1).由下面内容构成的双字向量:八个8位元素.四个16位元素.两个32位元素.一个64位元素:(2).由下面内容构成的

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都

转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. 2.=和in可以乱序,比如

原文地址: http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,

add by zhj:这是美团点评技术团队的一篇文章,讲的挺不错的. 原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和

原文链接:美团点评技术团队:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是

MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更 好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所 以查询语句的优化显然是重中之重. 本人从13年7月份起,一直在

1.MySQL基础操作 一:MySQL基础操作 1:MySQL表复制 复制表结构 + 复制表数据 create table t3 like t1; --创建一个和t1一样的表,用like(表结构也一样) insert into t3 select * from t1; --t1的数据全部拿过来,注意是表结构一致才select* ,否则选择相应的的字段列插入 create table t1( id int unsigned not null auto_increment primary key,

索引目的 索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者w开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成? 索引原理 除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,

背景: Redis 3.0之后支持了Cluster,大大增强了Redis水平扩展的能力.Redis Cluster是Redis官方的集群实现方案,在此之前已经有第三方Redis集群解决方案,如Twenproxy.Codis,与其不同的是:Redis Cluster并非使用Porxy的模式来连接集群节点,而是使用无中心节点的模式来组建集群.在Cluster出现之前,只有Sentinel保证了Redis的高可用性. Redis Cluster实现在多个节点之间进行数据共享,即使部分节点失效或者无法进

在讲解聚合管道(Aggregation Pipeline)之前,我们先介绍一下 MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档. MongoDB 提供了非常强大的聚合操作,有三种方式: 聚合管道(Aggregation Pipeline)

今天在写一个混合开发版的app,其中一个功能是扫描快递单号,客户要求不能扫描重复的快递单号!所有就验证查出. 首先实现思路就是: 1.定义一个全局数组变量:var nubList = []; 2.进入该扫描页面先查找已扫描的数据. 3.扫描快递单号成功回调里根据当前扫描结果查重.存在择提示已存在.不存在择进行添加快递单列表. 这就是一个简单的实现思路.本篇不是一个什么记录就是一个随笔记录. 以前我查重大多是使用循环进行遍历对比.下面是我这次使用的数组示例find方法. 数组示例find:用于查找

问题: 开发中常使用Navicat查询数据库,并修改数据库中的值.今天发现查询结果为只读,不能修改.一般连表查不能修改我是知道的,但是单表查居然不能修改. 解决方法: 查了下,有说表是只读,也有说是权限不够.后来发现都不是,是因为该表没有设置主键.

guava cache的优点和使用场景,用来判断业务中是否适合使用此缓存 介绍常用的方法,并给出示例,作为使用的参考 深入解读源码. guava简介 guava cache是一个本地缓存.有以下优点: 很好的封装了get.put操作,能够集成数据源. 一般我们在业务中操作缓存,都会操作缓存和数据源两部分.如:put数据时,先插入DB,再删除原来的缓存:ge数据时,先查缓存,命中则返回,没有命中时,需要查询DB,再把查询结果放入缓存中. guava cache封装了这么多步骤,只需要调用一次get

优化的步骤: 0.先sql运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE 1.where条件单表查,锁定最小返回记录表.这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高 2.explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询) 3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查 4.了解业务方使用场景 5.加索引时参照建索引的几大原则 6.观察结果,不符合预期继续从0分析 对优