一.概述 问题描述:在项目中优化动态查询分页接口时,发现count查询很慢(数据量大概30万),那如何解决这个问题呢? 解决方法:添加索引,多个查询条件可以添加复合索引 二.测试对比 1. 未加索引时 count所用时间:1810ms 接口总用时:2298ms 2. 添加索引后 添加索引代码: db.getCollection('infomations').createIndex({"isDraft": -1, "isProcessed": -1, "in

在面试的时候我们会经常遇到这个问题: MySQL 中,COUNT(*).COUNT(1).COUNT(col) 有区别吗? 有区别. 接下来我们分析一下这三者有什么样的区别. 一.SQL Syntax & Semantics 从语义角度看,它们有不同的含义. COUNT(expr)返回查询到的行中 expr is not-NULL 的个数,返回类型为 BIGINT(8 bytes). Returns a count of the number of non-NULL values of expr

代码优化,可能说起来一些人觉得没用.可是我觉得应该平时开发过程中,就尽量要求自己,养成良好习惯,一个个小的优化点,积攒起来绝对是有大幅度效率提升的.好了,将平时看到用到总结的分享给大家. 代码优化的目标: 减小代码体积 提高整个系统的运行效率 代码细节优化 尽量指定类,方法的final修饰符 带有final修饰的类是不可派生的.在Java核心API中,有许多应用final的例子,例如java.lang.String,整个类都是final的.为类指定final修饰符可以让类不可以被继承,为方法指定

前言 2016年3月修改,结合自己的工作和平时学习的体验重新谈一下为什么要进行代码优化.在修改之前,我的说法是这样的: 就像鲸鱼吃虾米一样,也许吃一个两个虾米对于鲸鱼来说作用不大,但是吃的虾米多了,鲸鱼自然饱了. 代码优化一样,也许一个两个的优化,对于提升代码的运行效率意义不大,但是只要处处都能注意代码优化,总体来说对于提升代码的运行效率就很有用了. 这个观点,在现在看来,是要进行代码优化的一个原因,但不全对.在机械工艺发展的今天,服务器动辄8核.16核,64位CPU,代码执行效率非常高,Str

前言 代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑 的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上 线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化 点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标

前言 代码 优化 ,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了. 代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标

前言 代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标是:

lambda是函数式编程(FP,functional program),在java8中引入,而C#很早之前就有了.在java中lambda表达式是'->',在C#中是‘=>’. 杜甫说:射人先射马,擒贼先擒王.学习一个库要学习它的入口类.lambda的入口类是Stream,一看Stream中的函数就会发现Function,Predicate等lambda元素. 一.几个概念     函数式接口 Functional Interface,除了static和default类型的方法外,只有一个函数

前言 代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标是:

代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标是: 1.减

前言 代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑 的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上 线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化 点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标

原文链接:http://developer.51cto.com/art/201511/496263.htm 前言 代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑 的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上 线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须

之前介绍了Dapper,速度很快,很轻量,很好用. 但是Dapper其实有自己的弊端,比如在数据关系复杂,数据库表非常多,多数据库支持,数据库结构变动频繁的时候总是很无奈.尽管有代码生成器,但是代码生成器本来就有自身的许多劣根性,比如生成的代码单一,虽然可以用,但是也仅限制在CURD上.把数据库改下了,之前辛苦修改的代码又要重新再改一次,当然这个有方法解决,但是总是带来许多新的问题. 这个也几乎是所有轻量级ORM都会面临的一个问题. 后来实在被这个问题快搞崩溃了,于是写个小工具,希望设计好模型之

类属性必须赋值. 创建类属性 类是模板,而实例则是根据类创建的对象. 绑定在一个实例上的属性不会影响其他实例,但是,类本身也是一个对象,如果在类上绑定一个属性,则所有实例都可以访问类的属性,并且,所有实例访问的类属性都是同一个!也就是说,实例属性每个实例各自拥有,互相独立,而类属性有且只有一份. 定义类属性可以直接在 class 中定义: class Person(object): address = 'Earth' def __init__(self, name): self.name = n

前言 代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标是:

今天看到了这样一段代码, static inline BOOL IsEmpty(id thing) { return thing == nil || [thing isEqual:[NSNull null]] || ([thing respondsToSelector:@selector(length)] && [(NSData *)thing length] == ) || ([thing respondsToSelector:@selector(count)] && [

这里,首先想说的是,现在的web应用,处理的数据对象,有结构化的,也有非结构化的.同时存在.但是在spring-boot操作数据库的时候,若是在properties文件中配置数据源的信息,通过默认配置加载数据源的话,往往只会启动一个. 我出于想弄清如何配置数据源的目的,在这里demo一个配置两个数据源的例子.分别是mysql和mongo.mysql的持久化采用的是mybatis. mongo的操作比较简单,直接贴上配置数据库的代码: package com.shihuc.dbconn.sourc

SELECT语句的执行的逻辑查询处理步骤:(8)SELECT (9)DISTINCT(11)<TOP_specification> <select_list>(1)FROM <left_table>(3) <join_type> JOIN <right_table>(2) ON <join_condition>(4)WHERE <where_condition>(5)GROUP BY <group_by_list&g

这里使用的函数为 CGContextSetLineDash,有四个参数    CGContextSetLineDash(<#CGContextRef  _Nullable c#>, <#CGFloat phase#>, <#const CGFloat * _Nullable lengths#>, <#size_t count#>) context – 这个不用多说 phase - 稍后再说 lengths – 指明虚线是如何交替绘制,具体看例子 count

代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标是: 1.减

1.初始化实例属性 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'ziv·chan' #定义Person类的__init__方法,除了接受 name.gender 和 birth 外,还可接受任意关键字参数, #并把他们都作为属性赋值给实例. class Person(object): def __init__(self,name,gender,age,**kw): self.name = name self.gender