万以下小表做性能优化没有多大意义,因此我需要创建大表: 创建大表有三种方法,一种是insert into table selec..connect by.的方式,它最快但是数据要么是连续值,要么是随机值或是系统值,并不好用,而且总量上受到限制:另一种方法是用程序,借助Oracle的批量插值语法插入数据,它好在数据可以用程序掌控,总量也没有限制,缺点是速度慢:还有一种方法是有一张大表,把它的数据倒腾进来,语法是 insert into newtable select * from oldtable…

我是风筝,公众号「古时的风筝」,一个兼具深度与广度的程序员鼓励师,一个本打算写诗却写起了代码的田园码农! 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题.当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊.生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗? 要知道,程序员从不轻言放弃,没有数据我们就自己创造数据…

对于通过UDP进行打文件传输的朋友应该首先会考虑到一个问题,那就是由于UDP并不会根据先来先到原则进行发送,也许你发送端发送的时候是以包1和包2的顺序传输的,但接收端可能以包2和包1 的顺序来进行接收,这就导致了文件的错序而损坏,要避免这个问题就应该现将文件分块,然后在数据包中写入块序号,在接收的时候将对应块映射到文件的对应位置. 这时第二个问题来了,你得先创建一个对应源文件同样大小的文件. 如果要快速创建一个5GB甚至更大的20GB或100GB的文件该如何处理呢? 事实上相当的简单(过去我曾经…

在docker学习中需要创建轻量级的,包含ip相关工具的容器,支持ping,ip,ethtool,brctrl等相关指令. 下面就是快速创建一个满足需求的ubunut镜像的过程: 1) 在docker环境中运行一个ubuntu容器: #docker run -it ubuntu 2) 在该容器环境中运行如下指令: apt-get updateapt-get install ethtoolapt-get install iproute2apt-get install bridge-utilsapt…

2020-04-04 https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/ide/reference/generate-method?view=vs-2019 微软官方---快速创建函数方法…

NSNumber: @()     @小括号 或者        NSNumber * num = @3;    NSValue * value = @4; NSDictionary :@{} @大括号 NSArray :@[] @中括号…

1 yyg-cli 是什么 yyg-cli 是优雅哥开发的快速创建 vue3 项目的脚手架.在 npm 上发布了两个月,11月1日进行了大升级,发布 1.1.0 版本:支持创建 vue3 全家桶项目和 vue3 组件库项目.具体如下: vue3 全家桶项目 使用 yyg-cli 创建的 vue3 全家桶项目,底层基于优雅哥编写的开源项目 vue3-vite-archetype,默认整合如下库: - vite3.vue3 - typescript.tsx - vue router - pinia…

  1.情景展示 现在有两者表,表1中的主键id字段和表2的index_id相对应.如何删除两表非关联数据? 2.解决方案 --第1步 delete from VIRTUAL_CARD t where t.index_id not in (select id from PRIMARY_INDEX); --第2步 delete from PRIMARY_INDEX t where t.id not in (select index_id from VIRTUAL_CARD); 说明: 如果in()…

https://blog.csdn.net/Kaitiren/article/details/80307828 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库…

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是网上…