Saxon XQueryCompiler的优化 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python下运行 XQuery 的方法

Saxon-HE 是一个开源的 XQuery 和 XSLT 处理器，它是用 Java 编写的，并提供了 Python 绑定。...使用 Jython 运行 XQuery 的优点是，它可以访问 Java 世界中的一些 XQuery 处理器，例如 Saxon。...Saxon 是一个功能强大的 XQuery 处理器，支持 XQuery 3.0 标准。...net.sf.saxon.s9api.XQueryCompilerimport net.sf.saxon.s9api.XQueryEvaluator# 创建一个 Saxon 处理器processor...= Processor(False)# 编译 XQuery 查询compiler = XQueryCompiler(processor)xquery_source = StreamSource(StringReader

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执行XSLT转换

Saxon处理器支持XSLT 2.0。%XML.XSLT2程序包为该处理器提供API。XML.XSLT2 API通过到XSLT 2.0网关的连接向Saxon发送请求。网关允许多个连接。...使用Saxon处理器，编译的样式表和isc：Evaluate缓存是特定于连接的；必须管理自己的连接才能利用这两个特性。...如果使用的是Saxon处理器，则可以选择创建%Net.Remote.Gateway的实例，表示到XSLT网关的单个连接。...调用适用API的转换方法之一。如果使用的是Saxon处理器，则在调用Transform方法时可以选择指定网关参数。可以选择调用其他转换方法。...重用XSLT网关服务器连接(XSLT 2.0)如果使用的是Saxon处理器，InterSystems IRIS将使用之前配置的XSLT 2.0网关。

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Java XML和JSON：Java SE的文档处理，第1部分

首先，我将向您展示如何覆盖Xalan，它是Java 11的标准XSLT实现，具有XSLT 2.0+和XPath 2.0 +兼容的替代方案，在本例中为SAXON。...第3章还介绍了DOM的加载和保存，范围和遍历API。第6章介绍了如何使用SAXON超越XSLT / XPath 1.0。第11章是探索杰克逊的一个新的（冗长的）章节。...要访问以后的XSLT 2.0+和XPath 2.0+功能，您需要使用SAXON等替代方法覆盖Xalan实现。..."net.sf.saxon.TransformerFactoryImpl"); 您实际上不需要此方法调用，因为SAXON的TransformerFactory实现在...但是，如果TransformerFactory类路径上有多个实现JAR文件，并且Java运行时选择非SAXON服务作为转换器实现，则可能存在问题。包括上述方法调用将覆盖SAXON的选择。

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Java XML和JSON：Java SE的文档处理，第1部分

首先，我将向您展示如何覆盖Xalan，它是Java 11的标准XSLT实现，具有XSLT 2.0+和XPath 2.0 +兼容的替代方案，在本例中为SAXON。...第3章还介绍了DOM的加载和保存，范围和遍历API。第6章介绍了如何使用SAXON超越XSLT / XPath 1.0。第11章是探索杰克逊的一个新的（冗长的）章节。...要访问以后的XSLT 2.0+和XPath 2.0+功能，您需要使用SAXON等替代方法覆盖Xalan实现。..."net.sf.saxon.TransformerFactoryImpl"); 您实际上不需要此方法调用，因为SAXON的TransformerFactory实现在...但是，如果TransformerFactory类路径上有多个实现JAR文件，并且Java运行时选择非SAXON服务作为转换器实现，则可能存在问题。包括上述方法调用将覆盖SAXON的选择。

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添加和使用XSLT扩展函数

自定义错误处理当出现错误时，XSLT处理器(Xalan或Saxon)执行当前错误处理程序的error()方法，将消息作为参数发送到该方法。...要自定义错误处理，请执行以下操作：对于Xalan或Saxon处理器，在创建%XML.XSLT.ErrorHandler的子类。...parameter named by parameter_name添加和使用XSLT扩展函数可以在InterSystems IRIS中创建XSLT扩展函数，然后在样式表中使用它们，如下所示：对于XSLT2.0(Saxon...要添加和使用XSLT扩展函数，请执行以下操作：对于Xalan或Saxon处理器，在创建%XML.XSLT.CallbackHandler的子类。在这个子类中，根据需要实现evaluate()方法。...将函数名添加到筛选器列表不会限制求值缓存的大小。可以对同一函数进行任意数量的调用，但具有不同的参数和返回值。函数名和参数的每个组合都是求值缓存中的一个单独条目。

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性能优化-group by的优化

4、group by的优化最好使用同一表中的列，需求：每个演员所参演影片的数量-（影片表和演员表） explain select actor.first_name,actor.last_name,...优化后的SQL： explain select actor.first_name,actor.last_name,c.cnt from sakila.actor inner join ( select...说明：从上面的执行计划来看，这种优化后的方式没有使用临时文件和文件排序的方式了，取而代之的是使用了索引。查询效率老高了。...这个时候我们表中的数据比较大，会大量的占用IO操作，优化了sql执行的效率，节省了服务器的资源，因此我们就需要优化。...其实还有一个更方便的关键字，那就是Using。 3、如果两个表的关联字段名是一样的，就可以使用Using来建立关系，简洁明了。

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优化更须要优化的Query

什么样的Query更须要优化呢？这个问题须要从对整个系统的影响来考虑。哪个Query的优化能给系统整体带来更大的收益，就更须要优化。...消耗来分析两个Query每小时所消耗的IO总数目是一样的，都是200000 IO/小时假设优化第一个 Query，从20个IO降低到18个IO，也就是降低了2个IO，则节省了2×10000 =...20000 （IO/小时）而如果希望通过优化第二个Query达到相同的效果，必须要让每个Query减少20000 / 10 = 2000 IO 可以看出第一个Query节省2个IO即可达到第二个Query...（3）从对整个系统的影响来分析一个频繁执行的高并发Query的危险性比一个低并发的Query要大很多当一个低并发的Query执行计划有误时，所带来的影响只是该Query请求者的体验会变差，对整体系统的影响并不会特别突出...，但是，如果一个高并发的Query执行计划有误，它带来的后果很可能就是灾难性的

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性能优化-Limit查询的优化

5、Limit查询的优化 Limit常用于分页处理，时长会伴随order by从句使用，因此大多时候回使用Filesorts这样会造成大量的IO问题。...在查看一下它的执行计划： ? 对于这种操作，我们该用什么样的优化方式了？...优化步骤1：使用有索引的列或主键进行order by操作，因为大家知道，innodb是按照主键的逻辑顺序进行排序的。可以避免很多的IO操作。...随着我们翻页越往后，IO操作会越来越大的，如果一个表有几千万行数据，翻页越后面，会越来越慢，因此我们要进一步的来优化。优化步骤2 记录上次返回的主键，在下次查询时使用主键过滤。...（说明：避免了数据量大时扫描过多的记录）上次limit是50,5的操作，因此我们在这次优化过程需要使用上次的索引记录值， select film_id,description from sakila.film

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性能优化中的配置优化

JVM配置优化合理的分配堆与非堆的内存，配置合适的内存回收算法，提高系统服务能力。...优化方案：通过调整JVM的堆内存大小（包括初始堆大小和最大堆大小）来优化性能。例如，可以将初始堆大小（-Xms）和最大堆大小（-Xmx）设置为相同的值，以避免堆内存的动态扩展和收缩带来的性能损耗。...连接池优化数据库连接池可以减少建立连接与关闭连接的资源消耗。...缓存机制优化通过数据的缓存来减少磁盘的读写压力，缩小存储与CPU的效率差。优化方案：配置缓存机制，将经常访问的数据缓存在内存中，以减少对数据库的访问次数。...硬件资源配置优化增加CPU核心数问题描述：CPU核心数不足会导致应用程序在处理高并发请求时性能受限。优化方案：根据应用程序的并发需求和性能要求，增加服务器的CPU核心数。

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优化算法——凸优化的概述

一、引言在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子...，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题主要有三类优化问题：无约束优化问题含等式约束的优化问题含不等式约束的优化问题针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；对于含等式约束的优化问题，主要通过拉格朗日乘数法将含等式越是的优化问题转换成为无约束优化问题求解；对于含有不等式约束的优化问题，主要通过KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker...为了避免过拟合的情况，通常的做法就是在损失函数的基础上加上一个关于特征权重的限制，主要用于限制他的模不要太大。可以表示为一个带约束的优化问题，具体的形式如下： ? ? 其中， ? 是损失函数， ?

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优化算法——凸优化的概述

一、引言在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法...，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题主要有三类优化问题：无约束优化问题含等式约束的优化问题含不等式约束的优化问题针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；对于含等式约束的优化问题，主要通过拉格朗日乘数法将含等式越是的优化问题转换成为无约束优化问题求解；对于含有不等式约束的优化问题，主要通过KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker...为了避免过拟合的情况，通常的做法就是在损失函数的基础上加上一个关于特征权重的限制，主要用于限制他的模不要太大。可以表示为一个带约束的优化问题，具体的形式如下： ? ? 其中 ? 是损失函数 ?

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性能优化-子查询的优化

3、子查询的优化子查询是我们在开发过程中经常使用的一种方式，在通常情况下，需要把子查询优化为join查询但在优化是需要注意关联键是否有一对多的关系，要注意重复数据。...接下来我们用join的操作来进行操作 select id from t join t1 on t.id =t1.tid; ?...通过上面结果来看，查询的结果是一致的，我们就将子查询的方式优化为join操作。...在这种情况下出现了一对多的关系，会出现数据的重复，我们为了方式数据重复，不得不使用distinct关键词进行去重操作 select distinct id from t join t1 on t.id...注意：这个一对多的关系是我们开发过程中遇到的一个坑，出现数据重复，需要大家注意一下。

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Android 性能优化——之控件的优化

Android 性能优化——之控件的优化　　前面讲了图像的优化，接下来分享一下控件的性能优化，这里主要是面向自定义View的优化。...另外尽量使用GPU来进行UI的渲染，这样能够极大的提高程　　　　序的整体表现性能。...下面我介绍一下关于优化的东西　　1、避免在onDraw()方法中执行导致内存分配的操作，例如new Paint()。　　...设备有一定的刷新频率，导致View的onDraw方法会被频繁的调用，如果onDraw方法效率低下，在频繁刷新累积的效应下，效率低的问题会被扩大，然后会对性能有严重　　的影响。　　...另外一个例子是包含阴影区域的View，这种类型的View并不会出现我们前面提到的问题，因为他们并不存在层叠的关系。

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性能优化-慢查询的优化案例

3、慢查询的优化案例 1、函数Max()的优化用途：查询最后支付时间-优化max（）函数语句： select max(payment_date) from payment; ?...可以看到显示的执行计划，并不是很高效，可以拖慢服务器的效率，如何优化了？创建索引 create index inx_paydate on payment(payment_date); ? ?...索引是顺序操作的，不需要扫描表，执行效率就会比较恒定， 2、函数Count()的优化需求：在一条SQL中同时查处2006年和2007年电影的数量错误的方式：语句： select count(release_year...正确的编写方式： select count(release_year='2006' or null) as '06films',count(release_year='2007' or null) as...说明： Count（id）是不包含null的值 Count（*）是包含null的值

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Android 性能优化——之图片的优化

Android 性能优化——之图片的优化在Android性能优化中，我们会发现占内存最大的和对性能影响最大的往往是图片资源，其次是控件资源。相对来说，其他的资源的影响会小一点。...这里我就先对图片资源的优化进行一下讲解，如果有什么说的不对的，希望大神指正一下。　　1、首先我们可以对图片进行二次采样，从本质上减少图片的内存占用。...网络就是访问网络下载图片，进行图片的加载。　　3、常见的png，JPG，webp等格式的图片在设置到UI上之前需要经过解码过程，而图片采用不同的码率，也会造成对内存的占用不同。...对于半透明颜色的图片来说，该格式的图片能够达到比较好的呈现效果，相对于ARGB_8888来说也能减少一半的内存开销，因此它是一　　个不错的选择。　　...总的来说，比较推荐用最后一种，性能较好，且没有alpha值，系统不用进行二次的渲染，可以很大的提高效率和性能。　　4、最后一点，也是图片优化最重要的一点。重用Bitmap.

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使用 Optuna 优化你的优化器

5）快速可视化：各种可视化功能也可用于可视化分析优化结果。在开始本教程之前，我们必须了解一些 Optuna 术语和约定。...Optuna 术语在 Optuna 中，有两个主要术语，即： 1) Study：整个优化过程基于一个目标函数，即研究需要一个可以优化的函数。 2) Trial：优化函数的单次执行称为trial。...，我们必须在其中决定优化所依据的指标。..., 'valid/l2': model.best_score['valid_1']['l2']} return model, y_pred_valid, log 现在是优化的时候了...做“学习”，优化！在使用“trial”模块定义目标函数并找到超参数后，我们都准备好进行调整了。只需 2 行代码，所有的超参数调优就可以完成了!

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性能优化中的系统架构优化

系统架构优化是性能优化的一个重要方面，它涉及到对整个IT系统或交易链上各个环节的分析与改进。通过系统架构优化，可以提高系统的响应速度、吞吐量，并降低各层之间的耦合度，从而更好地应对市场的变化和需求。...业务增长导致的性能问题推动架构的发展，系统架构的演变过程来分析系统性能与调优方式。系统性能优化的核心思想主要包括节约和平衡两个方面。...随着业务的增长，单节点的Web服务或者APP服务不堪重负，毕竟机器硬件提供的性能服务是有限的。在程序无法优化的情况下，最直接的办法是增强机器性能。或者把web服务和APP服务拆分。...为了满足性能要求，通常我们会进行性能优化，当我们进行单系统性能调优后仍然无法满足性能要求时，我们只有分而治之的方法，于是就有了集群架构方案。...另外，还可以采用读写分离的方式来减轻单台服务器的IO负担，相当于增加了机器的处理能力。读写分离比较适合以读操作为主的应用，可以减轻写服务器的压力，但是读服务器会有一定的延迟。

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性能优化-索引优化SQL的方法

4、索引优化SQL的方法 1、索引的维护及优化（重复及冗余索引）增加索引会有利于查询效率，但会降低insert，update，delete的效率，但实际上往往不是这样的，过多的索引会不但会影响使用效率...，同时会影响查询效率，这是由于数据库进行查询分析时，首先要选择使用哪一个索引进行查询，如果索引过多，分析过程就会越慢，这样同样的减少查询的效率，因此我们要知道如何增加，有时候要知道维护和删除不需要的索引...2、如何找到重复和冗余的索引重复索引：重复索引是指相同的列以相同的顺序建立的同类型的索引，如下表中的 primary key和ID列上的索引就是重复索引 create table test( id...，又人为的把主键包含进去，那么这个时候就是一个冗余索引。...4、索引维护的方法由于业务变更，某些索引是后续不需要使用的，就要进行删除。

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常见的查询优化策略：JOIN优化与子查询优化！

不过，别急，今天咱们来聊聊如何在这种看似复杂的场景中，巧妙地使用 JOIN 和子查询优化，达到减少不必要的数据扫描，提高查询效率的目标。 JOIN优化：如何高效地连接多张表？ ...优化子查询中的数据量在子查询中，尤其是SELECT语句中的数据量过大时，数据库必须进行更多的计算和存储操作。这会严重影响查询的效率。 ...优化建议：尽量减少子查询中返回的数据量，使用LIMIT或者更精确的条件限制子查询的结果集。...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！...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！

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锁的优化

在前几天的文章：浅谈Java中的锁：Synchronized、重入锁、读写锁中我们学习了多线程环境下为了保证线程安全需要加各种各样的锁，但是加锁势必会带来性能的损耗，此篇文章就讨论一下如何优化加锁后的程序...◆ 锁优化策略 ◆ 1....），以减少锁的请求及释放的时间。...◆ 虚拟机对锁优化做的努力 ◆ 1. 锁偏向当一个线程获得锁之后，锁就会进入偏向模式。接下来这个线程如果再次请求锁的时候就不需要再做同步操作了。...锁偏向的优化适用于锁竞争不是很强的场景，如果是竞争激烈的场景则偏向锁会一直处于失效状态。 2.

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