mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。
内置有自定义的Trainer，像pytorch一样使用tensorflow1.14，具体使用下边会介绍。
随着互联网技术的快速发展，数据的规模和增长速度也在迅猛增长。在大数据时代，如何高效地处理海量数据成为了互联网专家面临的一个重要挑战。本文将围绕一个具体案例，讨论如何通过SQL优化来提高对一张1100万大表的查询速度，从而提升系统性能。
就需要服务器引入nginx，Nginx官方宣传5W并发量，利用其反向代理，可以加入很多台Tomcat处理。但是有个问题，多机器Tomcat的Session之间共享问题。这个时候就需要引入Redis作为存储各个Tomcat之间的Session共享问题，同时 redis 也可作为下面的优化使用。一些经常查询的热点数据，可以存入Redis，加快相应速度，也就不用直接取数据库查询了。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
在这篇文章中，我将介绍如何识别导致性能出现问题的查询，如何找出它们的问题所在，以及快速修复这些问题和其他加快查询速度的方法。 📷 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢，可以帮助网站从Google
英文：Delicious Brains，翻译：开源中国 www.oschina.net/translate/sql-query-optimization 📷 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢
前言 你一定知道，一个快速访问的网站能让用户喜欢，可以帮助网站从Google 上提高排名，可以帮助网站增加转化率。如果你看过网站性能优化方面的文章，例如设置服务器的最佳实现、到干掉慢速代码以及 使用CDN 加载图片，就认为你的 WordPress 网站已经足够快了。但是事实果真如此吗？ 使用动态数据库驱动的网站，例如WordPress，你的网站可能依然有一个问题亟待解决：数据库查询拖慢了网站访问速度。 在这篇文章中主要介绍如何识别导致性能出现问题的查询，如何找出它们的问题所在，以及快速修复这些问题和其他加快
Hive使用MapReduce作为底层计算框架，是专为批处理设计的。但随着数据越来越多，使用Hive进行一个简单的数据查询可能要花费几分到几小时，显然不能满足交互式查询的需求。
引出 你有没有想过既然有了if elseif, 为什么还要设计一个switch case的语法出来呢? 按理说, 一个语言的设计角度来说, 关键词越少越好吧, 而且多出来一种选择分支也没有看出太大用处
多维数组架构使用多维数组来存储数据，以提高查询和分析性能。例如，MOLAP（多维在线分析处理）数据库采用这种架构。
毫无疑问，MongoDB 是当前较为流行的可用于构建应用程序的一种 NoSQL 数据库。但就像许多以电子表格开始的“初学者”进行数据分析项目一样，当需要深入时，也需要进行升级。当公司的应用程序从“个人作坊”推广至企业规模运行时，他们经常会发现 MongoDB 已开始无法满足他们的业务诉求。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更 新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引 擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。存储引擎主 要有： 1. MyIsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Archive, 5. Federated 。
当你发现数据库查询特别慢的时候，并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因，那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。
由于存储的特性，选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。避免采用*读取所有字段。
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考，具体如下： 前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身，而在于数据库。我们都知道，PHP开发中，数据的增删改查是核心。为了提升PHP的运行效率，程序员不光需要写出逻辑清晰，效率很高的代码，还要能对query语句进行优化。虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力，但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下，PHP也能达到更快的存取速度，所以了解学习这些扩展也是非常必要，这一篇先说一下MySQL常见的优化策略。 几条MySQL小技巧 1、SQL语句中的关键词最好用大写来书写，第一易于区分关键词和操作对象，第二，SQL语句在执行时，MySQL会将其转换为大写，手动写大写能增加查询效率(虽然很小)。 2、如果我们们经对数据库中的数据行进行增删，那么会出现数据ID过大的情况，用ALTER TABLE tablename AUTO_INCREMENT=N，使自增ID从N开始计数。 3、对int类型添加 ZEROFILL 属性可以对数据进行自动补0 4、导入大量数据时最好先删除索引再插入数据，再加入索引，不然，mysql会花费大量时间在更新索引上。 5、创建数据库书写sql语句时 ，我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件，IDE会识别sql语法，更易于书写。更重要的是，如果你的数据库丢失了，你还可以找到这个文件，在当前目录下使用/path/mysql -uusername -ppassword databasename < filename.sql来执行整个文件的sql语句（注意-u和-p后紧跟用户名密码，无空格）。 数据库设计方面优化 1、数据库设计符合第三范式，为了查询方便可以有一定的数据冗余。 2、选择数据类型优先级 int > date,time > enum,char>varchar > blob，选择数据类型时，可以考虑替换，如ip地址可以用ip2long()函数转换为unsign int型来进行存储。 3、对于char(n)类型，在数据完整的情况下尽量较小的的n值。 4、在建表时用partition命令对单个表分区可以大大提升查询效率，MySQL支持RANGE，LIST，HASH，KEY分区类型，其中以RANGE最为常用，分区方式为：
MongoDB是一种非关系型数据库，它的数据建模原则与传统的关系型数据库略有不同。在使用MongoDB进行数据建模时，需要遵循以下基本原则：
数据库永远是应用最关键的一环，同时越到高并发阶段，数据库往往成为瓶颈，如果数据库表和索引不在一开始就进行良好的设计，则后期数据库横向扩展，分库分表都会遇到困难。
第一个，数据存储的方式不同，MyISAM 中的数据和索引是分开存储的，而 InnoDB 是把索引和数据存储在同一个文件里面。
官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/
要知道为什么使用索引，要知道如何去使用好索引，使自己的查询达到最优性能，需要先了解索引的数据结构和磁盘的存取原理 1. 不使用顺序查找，因为顺序查找比较慢，通过特定数据结构的特点来提升查询速度，这种数
原文 http://blog.csdn.net/fangjian1204/article/details/39085941
➢ 第 2 规范 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大
MySQL-性能优化-索引和查询优化 要知道为什么使用索引，要知道如何去使用好索引，使自己的查询达到最优性能，需要先了解索引的数据结构和磁盘的存取原理 参考博客：MySQL索引背后的数据结构及算法原理
当然，本篇也是关于性能优化的，那性能优化就应该一把梭子吗？还是要符合一些规范和原则呢？
之前几期的监控肯能有人不大认同，你这一个是特殊时期分析问题的，一个是分析日志的，我要的是正常人用的那种监控，正常人的那种
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似与Google，百度等。
mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
Power Query提供了大量数据连接器。 这些连接器从 TXT、CSV 和Excel文件等数据源到Microsoft SQL Server等数据库，以及 Microsoft Dynamics 365 和 Salesforce 等常用 SaaS 服务。 如果未在 “获取数据 ”窗口中看到数据源，则始终可以使用 ODBC 或 OLEDB 连接器连接到数据源。
Google Analytics 发布了新版本，并且中文版也部署了，新版 Google Analytics（分析）有三项重大改进：
随着公司规模越来越大，业务线越来越多，公司的指标规模也在急速增长，现有的基于storm实时计算的指标计算架构的缺点越来越凸显，所以我们急需对现有的架构进行调整。
事务特性ACID：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
译自 A Brief DevOps History: Databases to Infinity and Beyond ，还有第二部分，敬请期待。
在软件设计中有一个原则，那就是任何复杂的操作或计算都不要重复计算两次，于是在软件工程中就有了一种非常重要的设计，那就是缓存。缓存广泛实施在各种应用中用于加快系统效率，提升用户体验，例如CDN就是显著例子。
Vitess自2011年以来一直为YouTube的所有数据库流量提供服务，目前已被许多企业采用，以满足其生产需求。
233酱工作中开始接触Presto等大数据分析场景下的内容，列式存储属于OLAP中重要的一环。这周主要花时间搜索阅读网上的相关资料，发现一众大数据、数据库开发等大佬们的总结文章，如知乎专栏：「分布式数据系统小菜」、「数据库内核」、「Presto」、「尬聊数据库」...这对我这种想要入门的小白是很好的读物。本篇文章是我主要基于上述专栏中的一些资料的笔记总结，因为能力有限，很难跳脱于本文参考资料的总结。希望本篇文章能对和我一样的小白起到科普作用，想要了解更多的小伙伴请移步以上专栏。另外，对OLAP/Presto等感兴趣的小伙伴也欢迎和233酱多多交流，一起学习进步，求抱大腿，hhh~~
“ MySQL是一个开源的关系型数据库，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。”
通过直接使用plocal，这些设置对于Java应用程序在嵌入模式下使用OrientDB运行的服务器组件和JVM都有效。
字段大小是文本、数字和自动编号等数据类型的字段，可以指定其字段的大小。【短文本】类型最长255个字符，如果超过255个字符，数据类型使用【长文本】。
联合索引可以测试包含索引中所有列的查询，或仅测试第一列、前两列、前三列等等的查询。如果在索引定义中以正确的顺序指定列，则复合索引可以加快对同一表的多种查询的速度。
1）合理设置分区 与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。 2）使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。 3）使用压缩 数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力，对于即席查询需要快速解压，建议采用Snappy压缩。 4）预先排序 对于已经排序的数据，在查询的数据过滤阶段，ORC格式支持跳过读取不必要的数据。比如对于经常需要过滤的字段可以预先排序。
【数据库】MySQL进阶二、索引简易教程 Mysql索引简易教程 基本概念 索引是指把你设置为索引的字段A的内容储存在一个独立区间S里，里面只有这个字段的内容。在找查这个与这个字段A的内容时会直接从这个独立区间里查找，而不是去到数据表里查找。找到的这些符合条件的字段后再读取字段A所指向真实的数据记录的物理地址，再把对应的数据内容输出。如果你查找的不是索引的字段那么他会从数据表里面查找。因为数据表有很多不相关的字段，数据库程序是不会省略不查找。要判断那些不相关的字段以及多次在记录中跳转是花费
最开始，我们是将数据保存在 内存 中，这能够保证我们十分 快速存取，但是一旦断电，数据就丢失了，无法永久保存。 于是我们将数据存放在 文件 中，这样一来我们就 能够将数据永久保存，但每次都要进行频繁的 IO 操作，相对于内存来讲速度就慢了许多，而且进行查询操作也不方便。 于是，我们转移到了 数据库 存储，通过这种方式不但 能将永久保存数据，而且查询管理也更加高效方便。
作者：matrix 被围观: 1,094 次 发布时间：2011-10-03 分类：Wordpress 兼容并蓄 | 无评论 »
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