文章每次点击增加随机访问浏览量 ---- 修改方法 b2/Modules/Common/Post.php 531行换成以下代码 update_post_meta($post_id,'views',$views
三、性能测试 创建了一张测试表 my_test 进行测试，总数据量为 27w 条，分别使用以下4个测试用例进行测试： 大数据量普通查询(27w条) 大数据量流式查询(27w条) 小数据量普通查询(10...条) 小数据量流式查询(10条) 3.1....查询耗时 27w 数据量用时 38 秒 ? 3.1.2. 内存占用情况 使用将近 1G 内存 ? 3.2....查询耗时 10 条数据量用时 1 秒 ? 3.4....查询耗时 10 条数据量用时 1 秒 ? 四、总结 MySQL 流式查询对于内存占用方面的优化还是比较明显的，但是对于查询速度的影响较小，主要用于解决大数据量查询时的内存占用多的场景。
如果我们的出价明显低于对手，那么我们的排名必然不好，排在靠下的位置，甚至是搜索结果的右边，在这种情况下我们的关键词展现量再高，作用也不会太大，通常获得点击最多的只是排名在前三名的网页，而排在后面的网页点击率会成几何级下降...提高竞价广告的点击量，并不是仅仅靠排名的高低，就能决定的。排名靠前必然会增加点击率，但如果能有一个十分好的创意的广告，才会事半功倍。...3.利用竞价中的展现量和点击量进行账户调整 展现量低+点击量低=账户关键词的设置不合理或者关键词没有排名; 展现量高+点击量低=创意广告不够吸引人或者关键词有排名但相对靠后; 展现量低+点击量高=...关键词的搜索量低或关键词竞争低(此类关键词根据转化率再去决定是否舍弃); 展现量高+点击量高=此类关键词挺好(如何做细节处理还是要根据转化率来决定)。...怎么表达才能获得用户的喜好，进行点击并且成交，这才是提高竞价点击的终极武器。 蝙蝠侠IT https://www.batmanit.com/h/112.html 转载需授权！
查询数据库数据量大小 -- SHOW TABLE_SCHEMA; -- use information_schema; SELECT concat( round( sum(data_length
Mysql查询数据库数据量 SELECT table_name AS '表名', table_rows AS '记录数', TRUNCATE (data_length / 1024
Elasticsearch作为一款功能强大的分布式搜索引擎，支持近实时的存储、搜索数据，在京东到家订单系统中发挥着巨大作用，目前订单中心ES集群存储数据量达到10亿个文档，日均查询量达到5亿。...分片数越大，集群横向扩容规模也更大，根据分片路由的单ID查询吞吐量也能大大提升，但聚合的分页查询性能则将降低；分片数越小，集群横向扩容规模也更小，单ID的查询性能也会下降，但分页查询的性能将会提升。...所以归档机制中增加删除备集群文档的逻辑，让新搭建的备集群存储的订单数据与订单中心线上数据库中的数据量保持一致。同时使用ZK在查询服务中做了流量控制开关，保证查询流量能够实时降级到备集群。...集群数据量小，在相同的集群部署规模下，备集群的性能要优于主集群。 然而在线上真实场景中，线上大部分查询流量也来源于热点数据，所以用备集群来承载这些热点数据的查询，而备集群也慢慢演变成一个热数据集群。...之前的主集群存储的是全量数据，用该集群来支撑剩余较小部分的查询流量，这部分查询主要是需要搜索全量订单的特殊场景查询以及订单中心系统内部查询等，而主集群也慢慢演变成一个冷数据集群。
用dedecms建站都知道有一个文章点击量这个参数，我们可不可以用这个浏览量做些延伸扩展呢？比如加上一个固定值变成另外一个指标。...很多朋友已经想到了，如下图，我们将本文浏览量286设为点击量，加上300000得到的结果为全站总浏览量300286，感觉有点邪恶。只是打比方，大家不要去作恶哈。...那么如何让dedecms文章点击量增加一个固定值呢？ ? ...ytkah找到了一个方法，对，就直接用下面的代码进行调用 {dede:field.click runphp="yes"}@me=@me+300000;{/dede:field.click} 原来的文章点击量用.../}&mid={dede:field name='mid'/}" type='text/javascript' language="javascript"> 让dedecms文章点击量增加一定的数值不是很难
.'); /** * 点击统计 */ $db = ''; $db = pc_base::load_model('hits_model'); $ids=$_GET['ids']; $data=explode...;\n\r"; } } /** * 获取点击数量 * @param $hitsid */ function get_count($hitsid) { global $db;
功能 自己主动获取CSDN文章列表，并对每篇文章添加点击量.
最近在忙其他项目，偶然发现之前的项目中，有个定时刷新告警信息的模块查询比较慢，简单的一个关联查询，尽然耗了20多秒才能出来， 才发现表的数据量已经达到了700万，我擦，我这暴脾气，不知道我强迫症吗，于是下定决心...，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引， 如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用...23.在新建临时表时，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 ，以提高速度； 如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create...30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。...handler_read_rnd_next:这个值越高，说明查询低效 案例分析 一张告警信息表，数据量为620万 查询数量,用时1s image.png 添加内连接，用时5s (device表700
数据量：5709294 MySQL版本：5.7.16 线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。...： 3040 ms 3063 ms 3018 ms 针对这种查询方式，下面测试查询记录量对时间的影响： select * from orders_history where type=8 limit 10000,1...3468ms 3394ms 查询10000条记录：3749ms 3802ms 3696ms 另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大...针对查询偏移量的测试： select * from orders_history where type=8 limit 100,100; select * from orders_history where...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。
Mysql的分页查询十分简单，但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了。...传统分页查询：SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit工作原理就是先读取前面n条记录，然后抛弃前n条，读后面m条想要的，所以n越大，偏移量越大，...推荐分页查询方法： 1、尽量给出查询的大致范围 利用表的覆盖索引来加速分页查询 我们都知道，利用了索引查询的语句中如果只包含了那个索引列(覆盖索引：索引的数据覆盖了需要查询的所有数据），那么这种情况会查询很快...现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何： 之前,我们取最后一页记录的时间 select * from product limit 866613, 20 37.44秒 这次我们查询最后一页的数据...当然JOIN操作也可以通过子查询实现，不过书中介绍5.6之前版本的mysql相比子查询还是优先使用JOIN。
刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？...： 3040 ms 3063 ms 3018 ms 针对这种查询方式，下面测试查询记录量对时间的影响： select * from orders_history where type=8 limit 10000,1...3468ms 3394ms 查询10000条记录：3749ms 3802ms 3696ms 在查询记录量低于100时，查询时间基本无差距，随查询记录量越来越大，消耗时间越多。...针对查询偏移量的测试： select * from orders_history where type=8 limit 100,100; select * from orders_history where...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 数据表的id 一般在DB建立表时，强制为每一张表添加 id 递增字段，方便查询。 像订单库等数据量很大，一般会分库分表。
在数据规模很大（比如万恶的trace日志）的时候我们有时候会发现第一次访问查询特别慢，可能有几秒钟的样子，然后后面的访问就很快了，这是为啥？...hbase的特点是适用于海量数据的在线存储，就是对hbase可以写入海量数据，不要做复杂的搜索，就是做很简单的一些根据id或者范围进行查询的这么一个操作就可以了 2.数据预热 如果确实内存不足，但是我们又存储了比较多的数据...10%，此时数据量很少，几乎全都保留在filesystem cache里面了，就可以确保热数据的访问性能是很高的。...4.尽量不走多索引的关联查询 尽量做到设计document的时候就把需要数据结构都做好，这样搜索的数据写入的时候就完成。...举个例子吧，假如你每页是10条数据，你现在要查询第100页，实际上是会把每个shard上存储的前1000条数据都查到一个协调节点上，如果你有个5个shard，那么就有5000条数据，接着协调节点对这5000
有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107...ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)； 操作：查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段...我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程： 查询到索引叶子节点数据。根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。...像上面这样，需要查询300005次索引节点，查询300005次聚簇索引的数据，最后再将结果过滤掉前300000条，取出最后5条。...MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。
会员中心中点击跟踪包裹，显示链接错误。
作者：悠悠i 原文：cnblogs.com/youyoui/p/7851007.html 当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询...： 3040 ms 3063 ms 3018 ms 针对这种查询方式，下面测试查询记录量对时间的影响： select * from orders_history where type=8 limit 10000,1...3468ms 3394ms 查询10000条记录：3749ms 3802ms 3696ms 另外我还做了十来次查询，从查询时间来看，基本可以确定，在查询记录量低于100时，查询时间基本没有差距，随着查询记录量越来越大...针对查询偏移量的测试： select * from orders_history where type=8 limit 100,100; select * from orders_history where...这样能够极大的提高传统的分页查询速度，尤其是数据量上千万的时候。 关于数据表的id说明 一般情况下，在数据库中建立表的时候，强制为每一张表添加 id 递增字段，这样方便查询。
上方蓝色“捡田螺的小男孩”，选择“设为星标” 原文： blog.csdn.net/xhaimail/article/details/119386460 大数据量操作的场景大致如下： 数据迁移 数据导出...举例： 假设单表 100w 数据量，一般会采用分页的方式查询： @Mapper public interface BigDataSearchMapper extends BaseMapper<BigDataSearchEntity...流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。...ResultSet.SCROLL_INSENSITIVE：结果集的游标可以上下移动，当数据库变化时，当前结果集不变 ResultSet.SCROLL_SENSITIVE：返回可滚动的结果集，当数据库变化时，当前结果集同步改变 fetchSize：每次获取量...非流式查询和流式查询区别： 非流式查询：内存会随着查询记录的增长而近乎直线增长。 流式查询：内存会保持稳定，不会随着记录的增长而增长。
大数据量操作的场景大致如下： 数据迁移 数据导出 批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时，我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。...举例： 假设单表 100w 数据量，一般会采用分页的方式查询： @Mapper public interface BigDataSearchMapper extends BaseMapper<BigDataSearchEntity...流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。...ResultSet.SCROLL_INSENSITIVE：结果集的游标可以上下移动，当数据库变化时，当前结果集不变 ResultSet.SCROLL_SENSITIVE：返回可滚动的结果集，当数据库变化时，当前结果集同步改变 fetchSize：每次获取量...非流式查询和流式查询区别： 非流式查询：内存会随着查询记录的增长而近乎直线增长。 流式查询：内存会保持稳定，不会随着记录的增长而增长。
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