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6 图助你理解 SQL 优化策略
如果你认识轮子哥，你可以求证下，当年他在 SQL Server 做过优化器的引擎开发。我在他隔壁 ：）。言归正传，我用图证明： ? 因为我们一直在优化部分强调不要用 order by 来进行排序，尽量避免 sort 操作。对于 rewind, rebind 来说，情况变了 ?
56430发布于 2019-12-25 - 来自专栏k8s技术圈
6个优化策略，助你降低K8s成本
因此，Kubernetes 成本管理和优化亟需得到系统管理员的重视。本文我们将了解6个优化 Kubernetes 成本的策略和方法。 4、为 K8s 工作负载选择不同的购买策略 对于 AWS 或者 GCP 来说，按需实例是最昂贵的选项。因此，我们应该充分利用预留的实例甚至是 Spot instances（竞价型实例）。 为每个节点都规划购买策略，并在可能的情况下优先使用 Spot 实例，以充分利用购买折扣。如果 Spot 实例不适合你的工作负载，比如你的容器正在运行数据库，那么可以购买具备稳定可用性的节点。 Kubernetes 提供诸如 nodeSelector、亲和性以及污点和容忍等特性以解决此类问题并优化调度。 6、简化开发 尽管容器化的浪潮愈演愈烈，但并不意味着一切都需要容器化。一些开发团队试图为了容器化而容器化应用程序或工作负载，这可能会导致在 Kubernetes 集群上运行不必要的工作负载。
97010编辑于 2023-08-21 - 来自专栏yaphetsfang
mysql优化策略
MYSQL优化主要分为以下四大方面： 设计：存储引擎，字段类型，范式与逆范式 功能：索引，缓存，分区分表。 架构：主从复制，读写分离，负载均衡。 合理SQL：测试，经验。 TIME占用3个字节，包含时分秒，长度0到6之间，用于设置微秒。对于TIME的范围的时是-838到838的原因，是因为TIME类型不但可以保存一天的时，还可以包含时间之间的间隔。 （6）Explain 执行计划 可以通过在select语句前使用 explain，来获取该查询语句的执行计划，而不是真正执行该语句。 （在所有的where字段上增加索引，就是不合理的） 6.前缀索引 前缀索引是建立索引关键字一种方案。通常会使用字段的整体作为索引关键字。有时，即使使用字段前部分数据，也可以去识别某些记录。 八、SQL优化 1.对于并发性的SQL 少用（不用）多表操作（子查询，联合查询），而是将复杂的SQL拆分多次执行。如果查询很原子（很小），会增加查询缓存的利用率。
92510编辑于 2022-05-10 - 来自专栏只喝牛奶的杀手
性能优化策略
三个“要”原则是： 要优先查最大的性能瓶颈， 性能分析要确诊性能问题的根因， 性能优化要考虑各种的情况。 三个“不要”的原则是： 不要做过度的、反常态的优化， 不要过早做不成熟的优化， 不要做表面的肤浅优化 防止顾此失彼，一定要分析清楚，再动手。性能优化的目标，是追求最合适的性价比或最高的投入产出比。 性能优化五个类别是： 时空相互转换 并行 / 异步操作 预先 / 延后处理 缓存 / 批量合并 算法设计和数据结构 如何分析一个线上及性能问题？ dump文件分析工具：https://fastthread.io/、jvisualvm.exe，开发关注机器的什么指标（CPU、内存、网络、IO）等，性能优化问题一定避免饮鸩止渴，往往满足于一个能够解决眼前问题的答案
39430编辑于 2023-04-07 YashanDB数据库的6个扩展性优化策略
本文结合YashanDB的体系架构和技术特性，深入分析六大扩展性优化策略，以助力数据库性能的稳步提升。1. 合理的部署架构规划，是扩展性优化的基础，能够充分利用硬件和集群资源，达到横向和纵向的扩容。2. 支持读已提交与可串行化隔离：满足不同业务一致性需求，优化资源竞争和事务等待，提升系统整体的并发处理能力。该机制有效降低锁等待和事务冲突，改善系统扩展时的并发性能表现。6. 这种灵活并行执行策略提升了处理效率，减少了系统扩容时的性能瓶颈。总结与建议选择合适部署架构，结合业务需求合理规划单机、分布式或共享集群。 YashanDB结合多样的部署形态、先进的存储结构和高效的调度及执行机制，通过上述六大扩展性优化策略有效提升了系统的伸缩能力和性能表现。
16510编辑于 2025-11-20- 来自专栏冷冷
缓存策略优化
0x0000000737ff37d0, 0x0000000737f88f08, 0x0000000737f817c8, 0x00000007fc8ba580, 0x0000000725d8e638, 0x0000000725d8e6e0 0x000000072329db00, 0x000000073186ee08, 0x0000000725b7b928, 0x0000000725b7bb98, 0x0000000738066408, 0x00000007230a6ef8 , 0x00000007230a0160, 0x0000000738191a18, 0x0000000737f619e8, 0x0000000737f5a6d8, 0x00000007fc8b9518, 0x00000007230c47e8, 0x00000007230c4890, 0x0000000731907c58, 0x00000007005345a0, 0x000000070052d098, 0x0000000731a6d400 com.xxxx.xxxx.web.controller.login.LoginController.login(LoginController.java:119) 分析 仔细分析对应代码逻辑，可发现有如下的缓存策略
1.2K80发布于 2018-02-08 - 来自专栏云计算D1net
加入云计算成本优化策略的6个长期计划
真正的云计算成本优化需要长期计划和明智的决策。 降低成本主要有三种策略，尽管它们只针对短期支出： (1)调整规模。成本管理工具评估给定的配置对于特定工作负载是否是最经济的方法。 六种长期优化策略 为了控制云计算预算，企业必须采用长期的云计算成本优化策略。但是，与大多数短期方案不同，这些方法无法采用单个工具实现。 尽管云计算成本优化策略会因组织而异，以下六种常见方法可以使许多企业受益。 1.选择合适的云计算提供商 考虑到云计算账单中涉及的所有变量，寻找可以削减更多成本的云计算提供商说起来容易做起来难。 因此，成本优化需要找到在成本和其他需求之间达到最佳平衡的服务类型。 3.选择经济高效的冗余策略 如今，有多种方法可在云中实现冗余。 6.不要忽视内部基础设施 尽管云计算技术进行了大肆宣传，但企业在规划最具成本效益的策略时，不要忽视内部部署选项。 云计算的功能强大，但对于某些工作负载而言，它并不是一种成本低廉的选择。
83820发布于 2019-11-04 - 来自专栏Java架构师历程
6、选择部署策略
在本章中，我们将介绍部署微服务的策略。 6.1、动机 部署单体应用程序意味着运行一个或多个相同副本的单个较大的应用程序。 图 6-1 展示了该模式的结构： ? 这种模式有几个变体。一个变体是每个服务实例都是一个进程或进程组。 图 6-2 展示了该模式的结构： ? 这是 Netflix 部署其视频流服务的主要方式。Netflix 使用 Aminator 将每个服务打包为 EC2 AMI。 图 6-3 展示了该模式的结构： ? 要使用此模式，请将您的服务打包成一个容器镜像。容器镜像是由运行服务所需的应用程序和库组成的文件系统镜像。一些容器镜像由完整的 Linux 根文件系统组成。
1.4K30发布于 2018-09-26 - 来自专栏瓜大三哥
优化策略之PowerOptimization
进行多次优化 2.2ExploreArea Runs multiplepasses of optimization with emphasis on reducing combinational logic 进行多次优化，重点是减少组合逻辑 2.3AddRemap Runs the defaultlogic optimization flow and includes LUT remapping to reduce 将LUT重新优化到逻辑单元内部。 更快通过优化来替代设计性能 2.6NoBramPowerOpt Runs all thedefault opt_design optimizations except block RAMPower Optimization 对BRAM不做功耗优化 2.7ExploreWithRemap Same as the Explore directive but includes the Remap optimization.
87121发布于 2018-12-13 Tomcat 性能优化策略
Tomcat优化从两个方面进行 JVM虚拟机优化(优化内存模型) Tomcat自身配置的优化(比如是否使用了共享线程池?IO模型?) 二、虚拟机运行优化(参数调整) Java 虚拟机的运行优化主要是内存分配和垃圾回收策略的优化: 内存直接影响服务的运行效率和吞吐量 垃圾回收机制会不同程度地导致程序运行中断(垃圾回收策略不同，垃圾回收次数和回收效率都是 不同的) 1、 Java 虚拟机内存相关参数 参数 参数作用 优化建议 -server 启动Server，以服务端模式运行 服务端模式建议开启 -Xms 最小堆内存 建议与-Xmx设置相同 -Xmx Xms2048m -Xmx2048m -XX:MetaspaceSize=256m - XX:MaxMetaspaceSize=512m" 4、调整后查看可使用JDK提供的内存映射工具 5、垃圾回收(GC)策略
27510编辑于 2025-11-20- 来自专栏全栈程序员必看
雅虎前端优化策略
Minimize DOM Access [减少Dom访问] Develop Smart Event Handlers [使用智能事件处理] Images ·「图片 Optimize Images [优化图片 ] Optimize CSS Sprites [优化雪碧图] Do Not Scale Images in HTML [不要在html中缩放图片] Make favicon.ico Small and
93520编辑于 2022-09-14 - 来自专栏大数据成神之路
6-Flink重启策略
概述 Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启 集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。 如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。 配置参数 restart-strategy 定义了哪个策略被使用。 restart) 策略。 如果启用了 checkpointing，但没有配置重启策略，则使用固定间隔 (fixed-delay) 策略 重启策略可以在flink-conf.yaml中配置，表示全局的配置。
59670发布于 2019-03-07 - 来自专栏JavaEdge
JVM频繁fullgc优化策略
前者则修复问题，后者则增加内存 如果没有增加内存的条件，则考虑重构优化，比如原来的进程内缓存改为远程缓存，以减少内存使用 如果不能通过简单的手段减少内存使用，则需要做架构层面的重构，将功能拆分成多个服务
60620发布于 2021-03-28 - 来自专栏Leetcode名企之路
索引使用策略及优化
索引使用策略及优化 基于以上explain的基础，我们对mysql索引进行优化。 MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。 本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。 示例数据库 为了讨论索引策略，需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。 2+--------------------+ 3| title | 4+--------------------+ 5| Senior Engineer | 6|
82931发布于 2018-10-25 - 来自专栏光城(guangcity)
短板原理之优化策略
图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下，容器能够容纳水（表示为蓝色部分）的最大值为 49。 示例: 输入: [1,8,6,2,5,4,8,3,7] 输出: 49 2.思路算法 思路一：暴力法 直接暴力解决这道题。 选择最优面积策略是，当左边比右边高度小，则更新左边，否则更新右边，这样遍历保证了可以使得面积最大被找出来！ low+=1 else: high-=1 return maxArea 提交结果 思路三：思路二优化 这个算法是对上述算法二的优化，优化策略在于移动次数！
60610发布于 2019-09-20 - 来自专栏互扯程序
索引使用策略及优化
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。 本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。 示例数据库 为了讨论索引策略，需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。 所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。 有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引，就是用列的前缀代替整个列作为索引key，当前缀长度合适时，可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引，同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销
82321发布于 2019-08-08 - 来自专栏音视频技术
Hulu 视频QoS优化策略
尽管Hulu提供服务的网络环境与国内大相径庭，但其相关QoS保障策略依然值得借鉴。 其次会分享对QoS优化和用户体验之间关系的基本理解，最后结合Hulu的技术实践介绍在客户端通过自适应码率调解的方法优化QoS的基本思路和原理，以及构建的一整套QoS优化框架。 从这些问题中，我们可以发现：QoE是我们希望优化的目标，QoS是比较可行的手段。那么能否把QoS和QoE连接起来，通过优化QoS来实现优化QoE？ 三、流媒体服务质量优化 前面主要介绍了为什么QoS优化能做，有必要去做 , 接下来从三个方面介绍如何进行QoS优化。 流媒体服务质量优化的挑战 接下来结合Hulu的技术实践介绍我们在优化时遇到的一些挑战，虽然这些挑战主要是我们从优化ABR算法中总结出来的，但其实对于所有QoS类的优化都适用，基本上是一些常见的痛点和通用的解决方法
78460发布于 2021-09-01 - 来自专栏进击的多媒体开发
GLSL 的若干优化策略
一个好的 Shader，特别是在低端机上跑效果，性能往往会有很大的提升，那么，就很有必要学习一下 GLSL Shader 性能优化的策略。 下面整理了一些优化的策略。 1. 另外，因为是海量计算，所以细徽的优化会带来革命性的性能改善。 4. 使用 glsl_optimizer 优化工具进行优化 glsl_optimizer 是一个免费开源的glsl优化器。 可以生成GPU无关的shader优化代码。 可以进行非常多的优化项目，比如 函数内联，死代码删除，常量折叠，常量传递，数学优化等等。 5. buffer中, 这样可以减少传输的数据量; 避免过多的顶点计算,比如过多的光源, 过于复杂的光照计算(复杂的光照模型); 避免 VS 指令数量太多或者分支过多, 尽量减少 VS 的长度和复杂程度; 6. 动态分支和代码优化难度有相关性 这一点经常被忽视，就是有动态分支的代码，因为没准你要读写点什么，前后还可能有依赖，往往也难以被优化。
1.2K20编辑于 2022-10-31 - 来自专栏《活动征集》
常见的查询优化策略：JOIN优化与子查询优化！
如果你的JOIN条件没有经过优化，数据库引擎可能会进行全表扫描，代价可想而知！ 优化建议： 确保JOIN条件中的字段具有索引，特别是用于连接的字段。 1. ⏳ 使用联接代替子查询 一个常见的子查询优化策略是将子查询替换为JOIN操作。因为JOIN操作通常比子查询执行得更快，特别是在需要多次查询同一个表的情况下。 总结：性能优化，永远在路上！ 今天我们聊了关于JOIN优化和子查询优化的那些事儿，掌握这些技巧，你就可以让你的SQL查询飞起来！ 而对于子查询，不要盲目使用，要考虑将其优化为JOIN操作，减少查询的复杂性。 这些优化策略看似简单，但却能为你带来显著的性能提升，确保你的数据库查询像闪电一样高效⚡！加油，未来的数据库优化大师！ 小提示： 没有最好的查询，只有最适合你的查询策略，记得根据具体场景灵活应用哦！-End-
1.2K21编辑于 2025-04-21 - 来自专栏JavaEdge
短链系统设计性能优化-分片策略优化
4.5 基于 base62 的分片策略 Hash(long_url)%62作为分片键 并将 hash(long_url)%62直接放到 short url 若原来的 short key 是 AB1234 所以，最后最佳架构： 4.6 还能优化吗？ web server 和 database 之间的通信。 就中国 server 访问美国 db，也不会慢太多 中访中是用户主流，优化系统就是针对主要需求 于是，得到最终架构： 还可以维护一份域名白名单，访问对应地域的 DB。
57030编辑于 2022-09-14
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