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php代码优化，思维扩展
正文共：4696 字 预计阅读时间： 12 分钟 benny最近看到一篇博客上关于php代码规划和优化的文章，感觉还不错，在这里分享给大家，原作者为博客为： http://tigerb.cn/2017
82130发布于 2018-07-26 【GEO优化助手】GEO优化人才策略思维维度
生成式引擎优化（GEO）：解码GEO优化人才策略的思维维度引言：GEO时代的认知重构在2025年全球GEO技术市场规模突破89亿美元的背景下，企业正面临从传统SEO向AI驱动的内容战略转型的关键节点。 这场变革不仅需要技术工具的迭代，更要求优化人才建立"语义战略思维"，重构内容生产与AI生态的交互方式。本文将从思维认知、技术架构、行业实践三个维度，系统解析GEO优化人才的核心能力模型。 72小时，优化策略需建立实时反馈机制：毫秒级响应：通过API生态实现内容动态调整（GlobalSemantic Tech支持200+标准化接口）跨平台适配：验证内容在GPT-4、文心一言等24个平台的呈现效果多语言管理 实践建议：建立"技术+业务+合规"的复合型团队参与行业标准制定（如移山科技参与的4项GEO标准）定期进行技能认证（如CDA数据分析师认证）构建语义资产管理系统，实现知识积累与复用在AI重构信息分发规则的进程中 ，掌握GEO优化思维的人才将成为企业数字战略的核心驱动力。
48410编辑于 2025-09-02- 来自专栏Java冰冻三尺
SQL优化 21 连击 + 思维导图
4、数据量大的话，容易把CPU打满 如果你删除数据量很大时，不加 limit限制一下记录数，容易把cpu打满，导致越删越慢。 FROM employee WHERE NAME='哪吒编程' 3、没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效 SELECT * FROM employee WHERE salary=5000 4、 实际sql优化中，最后达到ref或range级别。 4、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择 5、where后面的字段，留意其数据类型的隐式转换。 如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log； （3）如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert； （4）
1K20编辑于 2022-09-23 - 来自专栏程序猿DD
SQL优化 21 连击 + 思维导图
4、数据量大的话，容易把CPU打满 如果你删除数据量很大时，不加 limit限制一下记录数，容易把cpu打满，导致越删越慢。 FROM employee WHERE NAME='哪吒编程' 3、没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效 SELECT * FROM employee WHERE salary=5000 4、 十八、优化like语句 模糊查询，程序员最喜欢的就是使用like，但是like很可能让你的索引失效。 实际sql优化中，最后达到ref或range级别。 4、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择 5、where后面的字段，留意其数据类型的隐式转换。
50141编辑于 2023-04-24 - 来自专栏AustinDatabases
MySQL SQL优化快速定位案例 与 优化思维导图
MySQL的SQL优化相对于其他的数据库来说，应该是简单的主要的原因有以下 1 业务简单：使用MySQL的业务一般为互联网业务，且在拆库，分表的基础上语句必然变得简单，更多的复杂性是在程序和架构设计的层面 很多MySQL的文盲，还在MySQL上施加了复杂的SQL语句，这就需要进行查询的优化和分析了。一般针对MySQL的分析我们怎么来做。 FKD55C954DA4BA8D24 | FKD55C954DA4BA8D24 | 98 | cloudplat.p.ID | 103 | Using index 所以这里并不能再这个表进行更多的优化。同时经过语句的分析，发现这里有一个表的条件可以过滤更多的数据。 （初级版） 结语：SQL的优化也是分等级，快速的优化解决大部分的问题，针对少量的SQL难点进行细致的优化和问题的解决，如逻辑法，业务法，SQL改写法，HINT 重定index 大法，后期有了相应的案例可以继续和大家进行探讨
26800编辑于 2025-02-21 - 来自专栏机器学习与统计学
4 幅思维导图：学会 Python 爬虫
原创：ZOE酱 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36204695 这次给大家带来的是4 幅思维导图，梳理了 Python 爬虫部分核心知识点：网络基础知识，Requests， 本文思维导图仅仅涉及了爬虫最核心基础的部分，但足够应对入门所需了~ 1 爬虫基础知识 ? 2 Requests 库 ? 3 BeautifulSoup & urllib ? 4 Scrapy 爬虫框架 ?
79730发布于 2019-07-05 - 来自专栏二进制文集
思维导图学《Linux性能优化实战》
https://github.com/LjyYano/Thinking_in_Java_MindMapping
1.1K32发布于 2020-04-15 - 来自专栏河湾欢儿的专栏
4.页面优化
为什么要优化？ 优化的好处 1.提升网页响应速度 2.有利于搜索引擎搜索 3.对后期维护比较方便 怎么优化？ 1.减少请求 2.减少文件的大小 3.页面性能 4.可读性、维护性 1.图片合并 2.css文件合并 （多个css文件合并为一个、少量的行内样式、避免import的方式引入文件） 3.减少图片的大小 （选择合适的图片格式） 4.css值缩写 5.0px 中px省略 0% 0 0.5可以写成.5 6.选择器合并 7.link标签引入样式放到head标签中 8.js脚本建议放在底部，等页面加载完之后再处理 尽量用语义化的标签来编写，有利于seo 15.类型和id名，以内容语义来命名 16.避免hack 17.模块化（一系列相关的结构做成一个模块来处理） 18.必要的时候添加注释，可读性比较好 比如说代码优化 ，大家试着说一下怎么优化？
51320发布于 2018-09-06 - 来自专栏技术杂记
Mysql 优化存储4
优化脚本 一般此过程会非常漫长，可以写一个脚本来后台运行，或简单的控制一下IO [hunter@opti-slave ~]$ cat opti.bash #! opti.bash >> /path/to/optimize.log 2>&1 & 通过监控 optimize.log 来判断执行完成状态 也可以通过查看监控，IOPS很能反映问题 ---- 恢复备份 优化完成后 ，立刻恢复备份 start slave; 通过对比前后数据文件大小，可以明显看到优化效果 一般少也能缩减5%的空间，平均在10%左右，我自己经历最明显效果的是减少了32%的空间，对于一个大库来说，能节省不少磁盘空间 ，并且对查询性能也有一定优化效果 ---- 命令汇总 pt-table-checksum --nocheck-replication-filters --nocheck-binlog-format --
41620编辑于 2022-03-21 - 来自专栏Java 汇总
4.Mysql 优化
1.ORDER BY的优化 某些情况下，MySQL使用索引排序，尽量避免使用 filesort 即使ORDER BY与索引不完全匹配，也可以使用索引，只要索引的未使用部分和额外的 如果是这样，优化器可能不使用索引。如果SELECT*只选择索引列，则使用索引并避免排序。 * FROM t1 WHERE key_part1 = constantORDER BY key_part2; ---- 假设 key_part1不是索引或索引的一部分，在条件中作为常量条件存在，则优化器也会使用索引 为了获得文件排序操作的内存，从MySQL8.0.12开始，优化器会根据需要递增地分配内存缓冲区，直到达到sort_buffer_size系统变量指定的大小，而不是像MySQL8.0.12之前那样预先分配固定数量的
1K20发布于 2020-10-29 - 来自专栏技术、架构与思维
后端思维之数据库性能优化方案
以最底层的具体实现为例，那么索引的优化的成本应该是最小的，可以说加了索引后无论是CPU消耗还是响应时间都是立竿见影降低；然而一个简单的语句，无论如何优化加索引也是有局限的，当在具体实现这层没有任何优化空间的时候就得往上一层 而关系型数据库，查找算法与存储结构是可以优化的空间比较少，因此咱们一般思考出发点只有从如何减少数据量的这个角度进行选择优化，因此本类型的优化方案主要针对关系型数据库进行处理。 这种方案我认为属于一种临时性的优化方案，无论是从序列化后丢失了部份字段的查询能力，还是这方案的可优化性都是有限的。 分库分表 分库分表作为数据库优化的一种非常经典的优化方案，特别是在以前NoSQL还不是很成熟的年代，这个方案就如救命草一般的存在。 对于已经服务化的项目来说领域事件是一种比较舒服的方式，因为CDC是需要数据库额外开启功能或者部署额外的中间件，而领域事件则不需要，从代码可读性来看会更高，也比较开发人员的维护思维模式。
1.5K83编辑于 2022-05-10 - 来自专栏捡田螺的小男孩
后端思维篇：如何应用设计模式优化代码
本文是后端思维专栏的第三篇哈，本文内容就是：在原有代码基础上，如何一步步通过设计模式去优化代码？日常工作中，我们用得最多的设计模式，就是策略模式、工厂模式和模板方法模式啦。 最近刚好用这几种模式优化了代码，所以今天跟大家聊聊，我是怎么优化的，思路是怎么样的。希望本文对大家有帮助哈。 优化前伪代码的流程 策略模式是如何应用进去的 工厂设计模式是怎么使用的 模板方法模式又是怎么应用进去的。 唠叨几句 1. 优化前伪代码流程 大家先看下，优化前，原有代码的大概逻辑哈。 策略模式是如何应用进去的 大家是否还记得，如果代码中有多个if...else等条件分支，并且每个条件分支，可以封装起来替换的，我们就可以使用策略模式来优化。 回忆一下，什么是策略模式呢？ return groupLabelStrategyServiceFactory.processBiz(dto); } 4.
71720编辑于 2022-05-23 - 来自专栏技术、架构与思维
后端思维之数据库性能优化方案
以最底层的具体实现为例，那么索引的优化的成本应该是最小的，可以说加了索引后无论是CPU消耗还是响应时间都是立竿见影降低；然而一个简单的语句，无论如何优化加索引也是有局限的，当在具体实现这层没有任何优化空间的时候就得往上一层 而关系型数据库，查找算法与存储结构是可以优化的空间比较少，因此咱们一般思考出发点只有从如何减少数据量的这个角度进行选择优化，因此本类型的优化方案主要针对关系型数据库进行处理。 这种方案我认为属于一种临时性的优化方案，无论是从序列化后丢失了部份字段的查询能力，还是这方案的可优化性都是有限的。 分库分表 分库分表作为数据库优化的一种非常经典的优化方案，特别是在以前NoSQL还不是很成熟的年代，这个方案就如救命草一般的存在。 对于已经服务化的项目来说领域事件是一种比较舒服的方式，因为CDC是需要数据库额外开启功能或者部署额外的中间件，而领域事件则不需要，从代码可读性来看会更高，也比较开发人员的维护思维模式。
70841编辑于 2022-05-11 - 来自专栏mathor
枚举+优化（4）——哈希表优化实例2
例3.四平方和 思路1：枚举abcd，判断a^2^+b^2^+c^2^+d^2^是否等于N 分析规模 a：0 ~ sqrt(500000 / 4) b：0 ~ sqrt(500000 / 3 font color = red>经验：1秒=10^8^ 思路2：枚举abc，判断N-a^2^-b^2^-c^2^是不是完全平方数 分析规模 a：0 ~ sqrt(500000 / 4) * d) == f.end()) f[c * c + d * d] = c; //枚举a，b的值 for(int a = 0;a * a <= n / 4; << c << " " << d << endl; return 0; } } } return 0; } 例4. ; return 0; } 第一次作业 先说说的思路，当时看到这题有点懵，可能还是对哈希算法掌握的不够，怎么都想不到用哈希的方法去做，索性先写了个O(N^2^)的两重循环，想着这几天学的优化
83050发布于 2018-06-08 - 来自专栏个人分享
思维体系---技术思维、业务数据思维、产品思维、复合思维
那么总的来说，我分为四种思维模式： 一、技术思维 卧槽！干代码！出bug了！没错，这就是你进步的源头。 那么我们冷静下来想想，技术虽然日新月异，但你仔细研究会发现，其本质并没有改变，无论是分布式技术也好，数据技术也好，系统技术也好，都是在基于其本质的原理，进行顺应时代背景的更新迭代，进行的优化及改造。 我们能为现有系统进行更好地优化吗？ 很多有心的小伙伴，真的会这样做。 二、业务数据思维 业务思维上，更多会考虑到业务本身的价值，具有较强的业务敏感度。 三、产品思维 对于产品思维，很多人会想到，程序员总想砍死产品经理，改来改去哈哈。。但是其实产品思维的核心在于 与人打交道、与业务打交道、与技术打交道 以及 事物的推动作用。
1.4K10发布于 2018-09-06 - 来自专栏技术杂记
一个运维人员的编程思维4
Growth hacking 就是一个很典型的例子，通过关键动作的大数据分析，和AB测试以数据来驱动增长
52630编辑于 2021-11-26 - 来自专栏开发随笔
构建优化高性能（WEB）软件系统-思维导图
分治和思维导图是很有用的两个工具，这里推荐下 学习观 分治引用其中的一段话 将问题拆分成，脑中存有的，能直接从输入得到输出的小问题来解决。 但其实人类天生习惯于搜索能直接从输入得到输出的知识，这也是新人在面对编程问题常常束手无策的原因，因为根本搜索不到 分治和思维脑图是解决问题的两大利器 这篇文章不对每一个点进行展开，主要通过用思维导图来整理整体体系 ，本篇也是对前一段时间老师来了-《构建高性能的软件系统》的课后归纳整理，要学会复盘回顾 导图如果看不太清，可以下载到本地用图片软件打开查看，或者单独放大查看 构建优化高性能(WEB)软件系统.png 基本上整体的思路如上，主要从整体步骤，性能指标，整体分层几个方面展开，当然其中每一个部分的优化都可以单独展开进行深入探讨。
1.1K30发布于 2019-05-16 - 来自专栏数林觅风——数据科学思维导图笔记
4 幅思维导图：Python 爬虫 | Requests，BeautifulSoup，Scrapy
这次给大家带来的是4 幅思维导图，梳理了 Python 爬虫部分核心知识点：网络基础知识，Requests，BeautifulSoup，urllib 和 Scrapy 爬虫框架。 第一次抓到数据时，感觉世界都明亮了呢~ 由于日常项目要求不高，本文思维导图仅仅涉及了爬虫最核心基础的部分，但足够应对入门所需了~ P.S.由于平台对图片有一定程度的压缩，建议下载高清原图（公众号后台回复 工具：XMind ▍思维导图 1 爬虫基础知识 ? 2 Requests 库 ? 3 BeautifulSoup & urllib ? 4 Scrapy 爬虫框架 ? 不感兴趣的朋友直接跳过即可~ 最近在忙着写英文稿子，等弄完这段，就正式开始分享思维导图精读类笔记，不再只局限于编程这一小领域了~我也会陆续把自己学习思维导图的经验分享给大家。希望大家喜欢。 哎，ZOE 酱也很想快点有这个和大家交流的机会呢~目前还不清楚开通的硬性标准是什么……运营时间太短，关注量也比较少 ~可能还需要大家等待一些时日~ 对思维导图有任何意见都可以反馈给 ZOE 酱哦~感谢
1.2K30发布于 2018-07-20 - 来自专栏keyWords
4、React组件之性能优化
React组件的性能优化 高德纳: "我们应该忘记忽略很小的性能优化，可以说97%的情况下，过早的优化是万恶之源， 而我们应该关心对性能影响最关键的另外3%的代码。" 不要将性能优化的精力浪费在对整体性能提高不大的代码上，而对性能有关键影响的部分， 优化并不嫌早。因为，对性能影响最关键的部分，往往涉及解决方案核心，决定整体的架构， 将来要改变的时候牵扯更大。 1. 单个React组件的性能优化 React利用Virtual DOM来提升渲染性能，虽然每一次页面更新都是最组件的从新渲染， 但是并不是将之前的渲染内容全部抛弃重来，借助Virtual DOM，React 对多个React组件的性能优化 当一个React组件被装载、更新和卸载时，组件的一序列生命周期函数会被调用。 对于卸载阶段，只有一个生命周期函数componentWillUnmount,这个函数只是清理componentDidMount添加的事件处理监听等收尾工作， 所以，也没有什么可优化的空间； 4.
75610发布于 2018-09-19 - 来自专栏江歌闲谈
Webpack4 性能优化实践
为什么需要性能优化 在使用 Webpack 时，如果不注意性能优化，可能会产生性能问题，会导致在开发体验上不是非常丝滑，性能问题主要是编译速度慢，打包体积过大，因此性能优化也主要从这些方面来分析。 本文主要是自己平时的工作积累和参考别人的文章，而进行总结，基于 Webpack4 版本。 构建分析 编译速度分析 对 Webpack 构建速度进行优化的首要任务就是去知道哪些地方值得我们注意。 打包体积如下： [image] 如何优化 缩小构建目标 优化 resolve.modules 配置（减少模块搜索层级和不必要的编译工作） 优化 resolve.extensions 配置 增加缓存 const loader (e.g babel-loader) ], }, ], }, }; 使用 hard-source-webpack-plugin 在 Webpack4 script> </head> <body>
</body> </html> JS 压缩 从 Webpack41.5K00发布于 2021-06-14
腾讯云开发者
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