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SQL(及存储过程)跑得太慢怎么办?

但遗憾的是,仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些,并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限,SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难,甚至完全写不出来,只能采用比较笨的低性能算法,眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说,SQL的慢是理论性的,这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善(确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法),而不能根本地解决问题(情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉,只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法)。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决,只要还是用SQL,即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况,在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升,但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。

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    快过C语言?!还有这种操作?!

    Python向来都是开发速度最快,运行速度最慢的编程语言,提升速度的办法我之前讲过几种,比如和C语言交互,使用多进程。仅仅靠这两个方法来提高Python性能可是远远不够的!如果和C语言交互,速度确实得到了提升,但是没办法快过C语言。这就好比一个人跑得快,一个人跑得慢,跑得慢的那个人希望自己跑快点,让那位跑得快的拉着他,这样就会出现这种情况,跑得快的人会比他自己一个人跑慢,跑得慢的那个人会比自己一个人跑快。所以和C语言交互这种方式对运行性能的提升十分有限。下面来简单分析一下多进程是不是完美无缺了呢?其实并不是,创建多个进程系统开销远大于一个进程,而且进程太多可能会出现资源不足的情况,严重可能出现系统崩溃!

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    深度学习经典算法 | 遗传算法详解

    在一定的时间内,有一群兔子,其中一些比另外一些兔子跑得快,而且更聪明,这些兔子被狐狸吃掉的可能性比较小,因此它们中的多数就存活下来并繁殖更多的兔子。当然,一些跑得慢而愚蠢的兔子也会存活下来,只是因为它们比较侥幸,这些存活的兔子群开始生育。生育的结果是兔子遗传材质的充分融合:一些跑得慢的兔子生出了跑得快的兔子,一些跑得快的兔子生出跑得更快的,一些聪明的兔子生出了愚蠢的兔子,等等。在最顶层,自然界不时地变异一些兔子的基因材质。所产生的小兔子平均来说要比原始的群体更快更聪明,因为从狐狸口中生存下来的父代多数是跑得更快、更聪明的兔子。同样,狐狸也经历相似的过程,否则兔子可能跑得太快又太聪明以致狐狸根本抓不到了。

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    写着简单和跑得快是一回事,SQL 为什么不可能跑得快?

    我们讨论过代码编写的难和繁的原理问题,现在关注性能问题,运行速度当然是非常重要的事情。 我们知道,软件不能改变硬件的性能,CPU 和硬盘该多快就多快。不过,我们可以设计出低复杂度的算法,也就是计算量更小的算法,计算机执行的动作变少,自然也就会快了。本来要做 1 亿次运算,如果有个好算法能把计算量降低到 100 万次,那快出 100 倍就不奇怪了。但是,光想出算法还不够,还要把这个算法实实在在地用某种程序语言写出来,否则计算机不会执行。 然而,如果采用的程序语言不给力,就有可能真地写不出来,这时候就干瞪眼忍受低速度。

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