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3-4 列表的子集
#列表的子集 Subsetting List #[[]] / $ / [[]][] / [[]][[]] #嵌套列表 /不完全匹配(partial matching) > x <- list(id=1:4,height=170,gender="male") > x[1] #找第1列的元素 $`id` [1] 1 2 3 4 > x["id"] #两个函数作用相同 $`id` [1] 1 2 3 4 > x[[1]] [1] 1 2 3 4 > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x
89810发布于 2020-09-16 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子
n学习通过文件流FileStream打开文本文件、写入文本文件、设置文件属性、实施对文件的目录操作管理的基本方法
1.2K30发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(4)
/*******************************************************
51830发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(3)
//==============================第二部分：类设计============================
52110发布于 2020-01-08 - 来自专栏python3
3-4 文件流类FileStream
nFileMode和FileAccess，FileShare方法基本介绍及注意事项
97720发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(2)
向项目中添加名为FileOption.cs的类文件，并准备填写关于文件操作的各种方法，如图3－8所示：
54930发布于 2020-01-14 - 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 - 来自专栏用户画像
4.4 文件系统疑难点 3-4
为了创建一个文件，应用程序调用逻辑文件系统。逻辑文件系统知道目录结构形式。它将分配一个新的FCB给文件，把相应目录读入内存，用新的文件名更新该目录和FCB，并将结果写回到磁盘。
70710发布于 2018-08-24 - 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 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-4 spring cloud 问答笔记
B可用性 C分区容错性 口D高性能 2、 Eureka Client从 Eureka Serveri端获取服务列表信息目前主要采用哪种模式()分值7分 A PUSI B POLL C 查询数据库 描述正确的是()分值7分 A 使用时需要暴露服务的 actuator相关端点 口B客户端获取到最新的配置数据后一点也不需要考虑做进一步处理 C客户端获取到最新的配置数据后根据情況看是否需要进一步处理,比如数据库连接池大小的配 3、效果视频验证： 注册新账号 一分钟内只允许获取一次验证码 发邮件功能 校验验证码 验证码超时展示 保存令牌数据库 令牌保存cookie中 跳转到欢迎页面 登录 生成Token保存到令牌表和Cookies http://127.0.0.1:9002/; # 网关地址 } } 配置主机名, 也为了以后避免跨域问题 和 注册登录页面使用. 127.0.0.1 edu.lagou.com 使用前的准备 创建数据库 lagou-service-config-dev.yml (两者选其一就行) 生产环境 http://localhost:9006/lagou-service-config-prod.yml 示例配置 yml 文件如下 spring: # 数据库配置
60320编辑于 2022-05-17 - 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 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
16推荐系统3-4协同过滤算法
假如用户给予了他自身的偏好特征 ,而我们需要根据这些信息求出电影的特征向量 从让所有已经评价过电影的用户 j 的偏好特征和电影的特征相乘算法会预测出一个用户可能对当前电影的评价然后和实际用户对电影的评分相比较，通过优化参数 我们的优化目标便改为同时针对 x 和 θ 进行。 ? 注意 ，此时 x 和 都是 n 维向量，即去掉了截距项 ,因为协同过滤算法可以自行选择和学习特征，所以不需要把 固定为 1。
92611发布于 2020-08-14 - 来自专栏后端架构
数据库索引优化
前言数据库的索引是经在项目中常常使用到的，但索引是吧双刃剑，提高了查询但是也拖慢了修改的速度。索引优化思路原文翻译如下：提高 SELECT 操作性能的最佳方法是在查询中测试的一个或多个列上创建索引。 需要考虑一个业务优化。对于索引的特殊性，它加快了查询，但是拖慢了一些增删改。导致原本有一些频繁更新和查询的业务出现了影响。 这就导致一种新的解决方案产生，对数据库进行一个读写分离或者说分库分表，这也是解决方案的一种。原因是因为当你在对数据进行增删改的时候，会对数据进行上锁，也就是常说的事务隔离级别。 总结首先要确定查询中的关键字段,选择合适的索引类型,优化索引结构,并定期维护索引健康。同时还要结合执行计划进行优化,找出查询瓶颈所在,进一步优化索引设计或查询语句。 总的来说,索引优化需要结合具体的业务需求和数据特点,采取针对性的优化措施。
82110编辑于 2024-07-12 - 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
腾讯云开发者
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