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搜索关键字:瓶颈    ( 3304个结果
数据库优化策略(草稿)
数据库查询性能优化策略 优化查询 使用Explain语句分析查询语句 Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。 通过对查询语句的分析,可以了解查询语句的执行情况,找出查询语句执行的瓶颈,从而优化查询语句. 使用索引查询 MySql中 ...
分类:数据库   时间:2019-09-21 21:32:21    阅读次数:110
一 Mysql基础
一:Mysql初识 why: 1.1数据文件和程序不应该放在同一台机器上!一旦机器挂了,数据和程序全都挂了不能对外提供服务. 1.2纵向扩展有极限,横向扩展可以解决瓶颈问题. 1.3虽然可以使用代码来对文件里面的数据进行操作,但是代码操作文件里面的数据是很麻烦. 1.4解决文件操作的并发问题,多台部 ...
分类:数据库   时间:2019-09-21 17:05:07    阅读次数:120
mysql数据库优化概述详解
mysql查询的过程图 为什么要优化 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 如何优化 设计数据库时:数据库表、字段的设计,存储引擎 利用好MySQL自身提供的功能,如索引等 横向 ...
分类:数据库   时间:2019-09-16 09:29:10    阅读次数:108
hadoop 集群调优实践总结
调优概述# 几乎在很多场景,MapRdeuce或者说分布式架构,都会在IO受限,硬盘或者网络读取数据遇到瓶颈.处理数据瓶颈CPU受限.大量的硬盘读写数据是海量数据分析常见情况. IO受限例子: 索引 分组 数据倒入导出 数据移动和转换 CPU受限例子: 聚类/分类 复杂的文本挖掘 特征提取 用户画像 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-16 00:53:54    阅读次数:209
【Spring Cloud】Spring Cloud之Spring Cloud Sleuth,分布式服务跟踪(1)
一、Spring Cloud Sleuth组件的作用 为微服务架构增加分布式服务跟踪的能力,对于每个请求,进行全链路调用的跟踪,可以帮助我们快速发现错误根源以及监控分析每条请求链路上的性能瓶颈等。二、项目中如何引入Spring Cloud Sleuth组件1)增加spring-cloud-start ...
分类:编程语言   时间:2019-09-14 13:53:47    阅读次数:112
六省联考2017
"期末考试" sol 因为时间范围很小,所以可以利用单调性求出对于每一个时间$t$,当最晚的成绩公布时间为$t$时学生产生的不满意度总和$f_t$和让所有课程的公布时间不大于$t$的前提下课程产生的最小不满意度$g_t$.复杂度$O(nlogn)$,瓶颈是排序. 但是上面那个做法太不优雅了.我们可以 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-14 13:44:52    阅读次数:136
1.分布式架构的来源演进
架构的本质 一个软件系统随着功能越来越多,调用量急剧增长,整个系统逐渐碎片化,越来越无序,最终无法维护和扩展,所以系统在一段时间的野蛮生长后,也需要及时干预,避免越来越无序。架构的本质就是对系统进行有序化重构,使系统不断进化那架构是如何实现无序到有序的呢? 基本的手段就是分和合,先把系统打散,然后重 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-14 11:54:10    阅读次数:82
5G-Enabled Cooperative Intelligent Vehicular (5GenCIV) Framework: When Benz Meets Marconi
题目:5G支持的协同智能车辆框架:当奔驰遇到马可尼 这篇文章属于介绍性的论文,主要介绍了一种新想法:将5G与车联网联合起来。由于一些瓶颈,环境感知、信息处理、精密仪器花销以及安全保障等问题,车联网一致没有发展起来,然而5G的出现将大大解决这些问题。 论文主要分为四个部分,第一部分介绍了车联网的现状和 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-11 18:18:40    阅读次数:101
分布式数据库中间件对比
原文出自: https://blog.csdn.net/jornada_/article/details/82947677 一般对于业务记录类随时间会不断增加的数据,当数据量增加到一定量(一般认为整型值为主的表达到千万级,字符串为主的表达到五百万)的时候,性能将遇到瓶颈,同时调整表结构也会变得非常困 ...
分类:数据库   时间:2019-09-11 09:21:01    阅读次数:110
GREENPLUM
https://blog.csdn.net/wxwd521/article/details/7991536?locationNum=5&fps=1这个链接基本上可以知道一个大概1)区别只负责应用的连接,生成并拆分执行计划,把执行计划分配给SEGMENT节点,以及返回最终结果给应用,它只存储一些数据库的元数据,不负责运算,因此不会成为系统性能的瓶颈2)MPP架构大规模并行处理这个链接够了ht
分类:其他好文   时间:2019-09-10 01:11:18    阅读次数:112
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