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MySQL千万级数据从190优化1全过程

也就是where和join、sum涉及的知道。...通常情况下,数据库查询需要根据索引定位对应的数据行,然后再从数据行中获取所需的列值。...mysql执行顺序如下:fromonjoinwheregroup byhavingselectdistinctunion (all)order bylimit可以看到在覆盖索引使用过程先是where,再是...这个过程通常发生在某些查询中,特别是涉及覆盖索引无法满足查询需求时。当一个查询不能完全通过索引满足时,MySQL 就需要回到主表中查找更多的信息。...使用索引范围条件: 当查询中使用了范围条件(例如 BETWEEN、>、< 等),而索引只能定位范围起始位置时,MySQL 需要回到主表中检查满足范围条件的完整行。

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【数字信号处理】相关函数应用 ( TDOA 时差估计 | 时间差与距离差 | 方向定位与精准定位 | 信号描述 | 通过相关函数时间差 )

文章目录 一、TDOA 时差估计 1、信号相关函数 2、时间差与距离差 3、方向定位与精准定位 4、2 个信号的函数描述 5、通过相关函数时间差 一、TDOA 时差估计 ---- 假设有一个 " 信号源...近场位置是一个球面 , 一旦到达远场 , 10 \lambda 以上距离 , 就可以看做一个平面 , 1、信号相关函数 信号传播 , 先达到 " 接收机2 " , 再到达 " 接收机1 " , ...信号源 接收机1 的信号 , 称为 信号1 ; 信号源 接收机2 的信号 , 称为 信号2 ; 信号1 和 信号2 事先有一定的差别 , 这两个信号 相关性最大 时的 m 值 , 可以求出时间差...是发出的信号 , 时间少了 D , N_2(t) 是 " 信号2 " 中掺杂的噪声 ; 两个信号中的噪声 是 互相独立的 , 没有关联 ; 理想情况下 , 噪声为 0 ; 5、通过相关函数时间差...信号2 的公式如下 : x_2(t) = s(t - D) + N_2(t) 其中 D 时间差 , 通过两个信号的相关性得出 , 信号1 和 信号2 相关性最大时 , 此时的 \tau 就是时间差

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【性能】688- 前端性能优化——从 10 多 1.05

总请求个数 51 , 而 js 的请求个数是 8 , css 的请求个数是 3 (其实就 all.css 一个,其它 2 个是 Google浏览器加载的), 而没使用 压缩、合并 时候,请求时间是 10 多,...如图,有缓存下的首页效果: 基本都是开 ?。 Tips:在 压缩、合并 后,单个文件控制在 25 ~ 30 KB左右,同一个域下,最好不要多于5个资源。...,从 4.59 s 缩短 1.70 s, 性能又提升一倍。 再看看有缓存情况如何 ?: 请求时间是 1.05 s ,有缓存和无缓存基本差不多。...Tips:大的图片在不同终端,应该使用不同分辨率,而不应该使用缩放(百分比) 整个 压缩、合并 (js、css、img) 再放入 CDN ,请求时间从 10 多 ,到最后的 1.70 s,性能提升 5...现在,我们了解浏览器缓存机制分为 强缓存、协商缓存,再来看看他们的区别 ?

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压缩20M文件从301的优化过程

之前没有接触过用Java压缩文件的,所以就直接上网找了一个例子改了一下用了,改完以后也能使用,但是随着前端所传图片的大小越来越大的时候,耗费的时间也在急剧增加,最后测了一下压缩20M的文件竟然需要30的时间...打印的结果如下,时间大概是30。 fileSize:20M consum time:29599 第一次优化过程-从302 进行优化首先想到的是利用缓冲区BufferInputStream。...输出 ------Buffer fileSize:20M consum time:1808 可以看到相比较于第一次使用FileInputStream效率已经提升了许多了 第二次优化过程-从2...1 使用缓冲区buffer的话已经是满足了我的需求了,但是秉着学以致用的想法,就想着用NIO中知识进行优化一下。...} }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } } 总结 生活处处都需要学习,有时候只是一个简单的优化,可以让你深入学习各种不同的知识

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