mysql常见的优化方法

1.选取适当的字段属性。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。或者使用MEDIUMINT来定义整型字段。

2.应该尽量把字段设置为NOTNULL。

3.使用连接（JOIN）来代替子查询

4.事务处理

5、锁定表

6、使用外键

7、使用索引

该对哪些字段建立索引呢？

一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况

例如customerinfo中的“province”..字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

8、优化的查询语句

时间： 2024-10-15 15:23:54

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Android中ListView的几种常见的优化方法

Android中的ListView应该算是布局中几种最常用的组件之一了,使用也十分方便,下面将介绍ListView几种比较常见的优化方法: 首先我们给出一个没有任何优化的Listview的Adapter类,我们这里都继承自BaseAdapter,这里我们使用一个包含100个字符串的List集合来作为ListView的项目所要显示的内容,每一个条目都是一个自定义的组件,这个组件中只包含一个textview: Activity: package com.alexchen.listviewoptimi

mysql limit分页优化方法分享

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mysql常见的优化需要注意的点

1.explain分析explian引用索引基数show indexes from table_name;主键索引具有最好的基数 测试时 不走缓存SELECT SQL_NO_CACHE id from test_null; 2.更好的索引类型 索引列尽可能的为not null ,避免在可空的列索引上进行二次扫描 要尽量避免 NULL ,关于索引列为Null的是否走索引,见测试 索引列的值为null查询时走索引的情况3.使用unique index 与常规索引比不需要进行索引范围扫描4.使用pri

MySQL的一些优化方法

1.Max的优化 如果没有索引,max需要检索所有行才能得出结果,这里可以通过建立索引的方式进行优化: CREATE INDEX idx on products(price); 在products表中对price建立索引 这样,再查询price的最大值就能迅速得出结果. 2.子查询的优化 下列子查询: SELECT id, name, price FROM products WHERE products.id IN (SELECT prod_id FROM vendors); 可以用join方法

慢查询问题常见的优化方法

1.在where查询子句上建立索引 2.在orderby子句上建立索引 注意:每一条SQL语句最多只会走一条索引,建立过多的索引会降低性能 3.使用EXIST和NOT EXIST代替 IN和NOT IN(IN和NOT IN会全表扫面导致索引无效) 4.null会导致全表扫描,尽量在where子句中少使用 5.or也会进行全表扫描,尽量在where子句中少使用 6.!=,<,>也会进行全表扫描,尽量在where子句中少使用 7.like “%xxx”也会进行全表扫描,可以改为“like xxx%

机器学习中常见优化方法汇总

http://www.scipy-lectures.org/advanced/mathematical_optimization/index.html#a-review-of-the-different-optimizers 机器学习中数学优化专门用于解决寻找一个函数的最小值的问题.这里的函数被称为cost function或者objective function,或者energy:损失函数或者目标函数. 更进一步,在机器学习优化中,我们并不依赖于被优化的函数的数学解析表达式,我们通过使用$sc

深度学习最全优化方法---来源于知乎

写在前面:本宝宝好想只了解sgd,monument,adagrad,adam深度学习最全优化方法总结比较(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam) ycszen 1 年前 前言 (标题不能再中二了)本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较,各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了,在此我就不赘述了. SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent,关于batch gradient descent, stochas

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