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3-3 数据框的子集
> x <- data.frame(v1=1:5,v2=6:10,v3=11:15) > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 > x$v3[c(2,4)] <- NA > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 NA 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > #找出第2列 > x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[
81500发布于 2020-09-16 - 来自专栏python3
3-3 SQL Server 2005数
3-3 SQL Server 2005数据库优化 了解数据库引擎优化顾问基本内容 掌握数据库引擎优化顾问的使用 掌握通过命令行的方式进行索引的优化——DTA 一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置 SQL Server 2005提供了一套综合的工具，用于优化物理数据库的设计，其中数据库引擎优化顾问，是分析一个或多个数据库上工作负荷（对要做出优化的数据库而编写的一组T-SQL语名句）的性能效果的工具 本节主要介绍数据库引擎优化顾问的使用。 3-3-1 数据库引擎优化顾问概述 数据库引擎优化顾问是一种工具，用于分析在一个或多个数据库中运行的工作负荷的性能效果。 实现这些结构之后，数据库引擎优化顾问使查询处理器能够用最短的时间性执行工作负荷任务。 3-3-2 数据库引擎优化顾问的使用 数据库引擎优化顾问提供了两种使用方式： 1． 图形界面。 随后启动数据库引擎优化顾问，如图3-10所示。数据库引擎优化顾问主要用于优化数据库以及查看优化的建议和报告的单独图形化用户界面。 ?
85220发布于 2020-01-07 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-3 dubbo 笔记
Apache Dubbo是一款高性能的 Java RPC 框架。其前身是阿里巴巴公司开源的一个高性能、轻量级的开源 Java RPC框架，可以和 Spring 框架无缝集成。
64110编辑于 2022-05-17 - 来自专栏悟道
3-3欧几里得求最大公因子
最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个 private static int gc(int a, int b) { if(b==0){ return a; } if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } return gc(b,a%b); }
53120发布于 2021-03-16 - 来自专栏Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
【数据库】数据库优化（SQL优化）
【数据库】数据库优化（SQL优化） sql语句优化 1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。 例子 SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER) 优化 SELECT 11.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 23.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的
6K40发布于 2018-03-15 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-3 NumPy数据基础
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。
92300发布于 2019-11-13 - 来自专栏JAVA杂谈
数据库优化 - SQL优化
是时候 关注 我们一波了 前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。 本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。 获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具 Oracle AWR （每个数据库的执行计划都不一样，需要自行了解） explain sql ? 每个被独立执行的操作标识，标识对象被操作的顺序，id值越大，先被执行，如果相同，执行顺序从上到下 接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。
2.2K20发布于 2019-11-06 - 来自专栏JAVA杂谈
数据库优化 - 实例优化
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。 数据库优化目标 目标 根据角色的不同，数据库优化分为以下几个目标： 业务角度（关键用户）： 减少用户页面响应时间 数据库角度（开发）： 减少数据库SQL响应时间 数据库服务器角度（运维）： 充分使用数据库服务器物理资源 减少数据库服务器CPU使用率 减少数据库服务器IO使用率 减少数据库服务器内存使用率 指标 SQL平均响应时间变短 优化前：数据库平均响应时间500ms 优化目标：数据库平均响应时间200ms 数据库服务器 CPU占用率变少 优化前：数据库高峰期CPU使用率70% 优化目标：数据库高峰期CPU使用率50% 数据库服务器IO使用率变低 优化前：数据库IO WAIT为30% 优化目标：数据库IO WAIT低于10% 数据库优化误区 在进行数据库优化的时候可能会有以下几个误区： 优化之前一定要深入了解数据库内部原理 优化是有“套路”的，照着这些“套路”你也可以很好的完成数据库优化 不断调整数据库参数就可以最终实现优化
1.9K30发布于 2019-10-30 - 来自专栏python3
34补3-3 rhcs集群基础应用
[root@node1 ~]# ansible ha -m shell -a 'service NetworkManager stop'
95800发布于 2020-01-15 - 来自专栏全栈程序员必看
数据库优化 – SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。 获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具 Oracle AWR报告 测试工具loadrunner等 相关内部视图如v、session_wait等 GRID CONTROL监控工具 达梦数据库 AWR报告 执行计划 完成SQL优化一定要先读执行计划，执行计划会告诉你哪些地方效率低，哪里可以需要优化。 接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。
4.1K10编辑于 2022-10-04 - 来自专栏sofu456
数据库优化
mysql配置优化数据库 提高读取速度 表建索引 分区表 优化查询语句 insert table values select * from table limit 1 delete from table 数据量到了100万条后，查询时间可以很明显的对比出来，设置事务有的数据库不一定能提高写入效率，例如redis redis事务 multi\exec //redis事务不能提高写入效率，反而降低，使用 pipeline命令可以提高写入效率 多线程 多线程访问数据库使用多个数据库连接，不要跨线程使用同一个数据库连接，可以同netstat命令查看连接
1.1K10编辑于 2022-05-06 - 来自专栏盛开在夏天的太阳
数据库优化
、 数据库优化方案(百万级数据量) 1. 对sql语句进行优化, 首先对where和order by涉及的列加索引。 尽量避免在where子句中进行null值判断, 数据库中的值尽量保证都是非空的。备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。 然而当通配符出现在字符串其他位置时，优化器就能利用索引。
1.3K20发布于 2020-09-27 - 来自专栏cwl_Java
性能优化-MySQL数据库优化
2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库的优化？如下图所示： ? 这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式，设计表结构，表结构设计的好直接关系到写SQL语句。 C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上，如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制，因此我们要对这些配置进行相应的优化。 D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu，更快的IO，更高的内存；cpu并不是越多越好，某些数据库版本有最大的限制，ＩＯ操作并不是减少阻塞。 注：通过上图可以看出，该金字塔中，优化的成本从下而上逐渐增高，而优化的效果会逐渐降低。
4.8K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏ellipse数据库技术
数据库优化
是时候 关注 我一波了 1.SQL优化 1.SQL优 1）应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描， 2.索引优化 创建索引可以大大提高系统的性能。 01 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 02 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 3.数据库结构优化 拆分表：分区将数据在物理上分隔开， 拆分 1.对表进行垂直分割后，如果需要查询原表的全部数据，需要使用join操作 2.对表进行水平分割后，查询所有数据需要使用Union操作 4.服务器硬件优化 砸钱完事 END 点击文末右下角的 “在看” 解锁更多惊喜哦！
1.2K20发布于 2019-08-16 - 来自专栏架构驿站
【DB优化】MySql数据库优化概述
多端口绑定监听 II 操作系统级优化 使用64位的操作系统，更好的使用大内存。 III.1存储引擎的选择 Myisam：数据库并发不大，读多写少,而且都能很好的用到索引，sql语句比较简单的应用，TB数据仓库 Innodb：并发访问大，写操作比较多，有外键、事务等需求的应用，系统内存较大 IV Mysql软件优化 开启mysql复制，实现读写分离、负载均衡，将读的负载分摊到多个从服务器上，提高服务器的处理能力。 尽量不要在数据库中做运算。 3. 避免负向查询和%前缀模糊查询。 4. 不在索引列做运算或者使用函数。 5. 不要在生产环境程序中使用select * from 的形式查询数据。 开启慢查询，定期用explain优化慢查询中的SQL语句。
3K60编辑于 2022-03-25 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
数据库优化小计
周一夜间进行了一次XX业务相关的数据库表优化。 原因： 一共4张表，数据量不大，最小的40万记录，最大的300万，大小不超过300MB。 对于数据库表的优化，以上操作其实已经精简到最简单的语句了，我觉得优化操作不在于多么的复杂，最重要的是简单、有效、安全，何况是没有用户驱动的优化，做好了可能不会说你什么，但做错了就有人叫了，得不偿失，因此不同的优化操作
1K70发布于 2019-01-29 - 来自专栏Java面试教程
浅谈数据库优化
浅谈数据库优化 面试官： 平时项目中用到了哪些数据库优化的方法？ 了不起： 建索引 面试官： 除了建索引呢？ 优化策略 数据类型优化 数据类型的优化主要是指选取什么类型。需要遵循“小而简单”的原则。 log-slow-queries ：旧版（5.6以下版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。 可以不设置该参数，系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log slow-query-log-file：新版（5.6及以上版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。 SELECT * from test where b = '4' （b不是索引，全表扫描后，通过过滤获取所需数据） 总结 本文先介绍了MySQL的架构，然后从数据类型、索引、性能分析三个角度描述如何进行数据库优化 相信当面试官再问你如何进行数据库优化的时候。你不会简单的回答“建索引”。最后提醒大家：提测前请explain
88710编辑于 2024-02-22 - 来自专栏java一日一条
数据库查询优化
<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'"，通常（但不总是）会阻止查询优化器使用索引执行搜索。 尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。 当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。 如果SQLServer在Master数据库里不能找到存储过程，那么接下来会将存储过程的拥有者作为DBO去解析。如果存储过程在目前的数据库里，那么它会执行。 15 在SQL中捕捉异常： 这一条准则应该不能算是优化方面的，只是编写要求。
5.8K20发布于 2018-09-19 - 来自专栏开源部署
MySQL数据库优化
引言： 关于数据库优化，网上有不少资料和方法，但是不少质量参差不齐，有些总结的不够到位，内容冗杂偶尔发现了这篇文章，总结得很经典，文章流量也很大，所以拿到自己的总结文集中，积累优质文章，提升个人能力，希望对大家今后开发中也有帮助 5、锁定表 尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。 如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。 尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。 8、优化的查询语句 绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。 下面是应该注意的几个方面。
2.1K20编辑于 2022-08-18 - 来自专栏Kevin-ZhangCG
数据库优化总结
1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 最好不要给数据库留 NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库。 因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。 所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。
1K20发布于 2019-01-28
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