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搜索关键字:优化器    ( 885个结果
MySQL 的基本架构示意图
MySQL 的基本架构示意图 MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。 server 存储引擎 连接器 连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接 注意: 长链接: 查询缓存 执行步骤1:查询缓存 缓存中没有 是否使用缓存 按需使用 分析器 词法分析 语法分析 优化器 优 ...
分类:数据库   时间:2020-03-01 22:00:07    阅读次数:310
Mysql8和Mysql5的区别
区别: 1.mysql8性能是mysql5的两倍。 2.mysql8支持创建隐式索引,当索引被隐藏的时候查询数据不会被优化器使用。可以隐藏索引测试下 效率是否降低,如果查询效率一样说明索引没用,可以考虑删除索引。 3.窗口函数,更多函数可以少写代码多实现功能。 参考网址: https://blog. ...
分类:数据库   时间:2020-03-01 12:39:10    阅读次数:800
一份超详细的MySQL高性能优化实战总结!
MySQL 对于很多 Linux 从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。 在进行 MySQL 的优化之前必须要了解的就是 MySQL 的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让 MySQL 的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 My ...
分类:数据库   时间:2020-02-27 19:00:31    阅读次数:79
Flink1.9重大改进和新功能
一、Flink1.9.0的里程碑意义 二、重构 Flink WebUI Flink社区讨论了现代化 Flink WebUI 的提案,决定采用 Angular 的最新稳定版来重构这个组件。从Angular 1.x 跃升到了 7.x 。重新设计的 UI 是 1.9.0 的默认UI,不过有一个按钮可以切换 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-25 21:48:34    阅读次数:89
常用的分布式锁和redis和zk两种分布式锁的对比
常用的分布式锁 一、.基于数据库实现分布式锁 1. 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 注意: 其他附加功能与实现一基本一致,这里需要注意的是“where name=lock ”,name字段必须要走索引,否则会锁表。有些情况下,比如表不大,mysql优化器会 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-24 09:22:34    阅读次数:116
02-msyql-存储引擎
1.优化器针对索引算法 1.1MySQL索引自优化-AHI(自适应HASH索引) MySQL的InnoDB引擎,能够创建只有Btree。 AHI作用: 自动评估"热"的内存索引page,生成HASH索引表。 帮助InnoDB快速读取索引页。加快索引读取的所读。 相当与索引的索引。 1.2MySQL索 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-21 14:27:34    阅读次数:66
2 (mysql实战) 日志系统
前面我们系统了解了一个查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块。相信你还记得,一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。 那么,一条更新语句的执行流程又是怎样的呢? 之前你可能经常听 DBA 同事说,MySQL 可以恢复到半个月内任意一秒 ...
分类:数据库   时间:2020-02-21 00:12:30    阅读次数:81
深入理解Oracle表(5):三大表连接方式详解之Hash Join的定义,原理,算法,成本,模式和位图...
Hash Join只能用于相等连接,且只能在CBO优化器模式下。相对于nested loop join,hash join更适合处理大型结果集 Hash Join的执行计划第1个是hash表(build table),第2个探查表(probe table),一般不叫内外表,nested loop才有 ...
分类:数据库   时间:2020-02-14 11:11:03    阅读次数:80
合理使用Order by 重要性
案例场景 表数据量7000+万,其中满足如下条件的数据量约为:1200条 #表索引说明 分别查看sql的执行计划 1、无limit 、无order by 2、limit 2000 3、order by id,add_time limit 2000 4、order by id limit 2000 从 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-13 13:00:59    阅读次数:78
例子:用tensorflow来拟合线性函数的k和b(02-4)
import tensorflow as tf import numpy as np #使用numpy生成100个随机点 x_data=np.random.rand(100) y_data=x_data*0.1+0.2 #这里我们设定已知直线的k为0.1 b为0.2得到y_data #构造一个线性模 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-13 10:08:58    阅读次数:69
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