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首先,需要明确一点,如果操作系统被安装在D盘,就会发现少有软件会自动识别系统路径并出现D盘的默认安装位置,然而还是有些软件会显示C盘,这和软件安装包有关。所以,C盘并不是绝对的,但一定是很多软件开发商的默契所在,那些可以自动识别系统分区并默认了安装位置为系统盘所在的软件便是在尊重Windows系统的设计。也有像腾讯产品这样自动检测安装目录并创建次目录的软件,但这样人性化设计的安装步骤只存在一小部分。Windows系统中: Program Files和Program Files(x86)是用来存放程序本体的, ProgramData和%user%/appdata是用来存放程序数据的。当你的程序本体出现问题,你只需要重新安装程序,你的用户数据依然会保存。当你要还原程序设置,你只需要从ProgramData或者%user%/appdata中删掉程序的配置文件,就能够把程序还原到初始设置。程序在安装过程中向对应的注册表位置写入软件信息和卸载程序的路径,这样就可以通过控制面板统一的管理程序。所以,绿色软件还是要慎用, 这种脱离了系统管控的东西还是少用为妙。那软件装在C盘好吗?先说说为什么很多用户会在软件安装在C盘和D盘之间选择后者。原因之一:在N年前,硬盘容量还不像现在这样海量,20G就可被称为大容量硬盘的年代,计算机的C盘作为系统盘,在安装完操作系统后基本就没多大空间了,所以当时人们的习惯是将软件安装在非系统盘,以免因为系统盘剩下的空间过小导致虚拟内存不足(那年代物理内存容量也不像现在这么恐怖的,256M跑xp的也有,运行大型软件,例如游戏啥的,虚拟内存还是很必要的。)原因之二:有人说过了,操作系统并非不坏金身,总有挂了的时候,而windows不像类unix环境那样,挂了你自己还可以鼓捣鼓捣,说不定就起来了,windows挂了之后当时大多数人,包括所谓的“高手”们,采用的均是简单粗暴但最有效的方式,格了系统盘重装。 这时备份你的个人文件就是个问题,当时并没有太多的简单易用的系统维护环境可选。(基本都是DOS,一则这东西界面不是那么友好,二则系统被你用崩溃了肯定不是一两天的事儿,在没有文件管理器的情况下把少则数百多则上千的文件从系统盘复制到别的盘符并非易事)。如今呢,咱赶上好时候了,硬件配置大幅提升,使得系统盘空间不够用的情况越来越少了,可以为C盘分担更多的空间,以便在C盘安装软件。并且有了很多较为易用的系统维护环境,基本都是基于PE,用光盘或U盘或网络启动,而不少主板厂商由于BIOS容量激增也开发出了一些基于BIOS的系统维护环境,功能也相当强大。所以,这件事可以遗忘了,不用再强逼自己把软件安装在其他分区中。

独步清客 2019-12-02 00:44:06 0 浏览量 回答数 0

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【阿里云产品评测】个人WP站的云体验

cnsjw 2019-12-01 20:54:27 22207 浏览量 回答数 25

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1.产品2.UI3.CSS4.JS5.后端(Java/php/python)6.DBA(mysql/oracle)7.运维(OP) 8.测试(QA)9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)10.搜索(Lucene/Solr/elasticSearch)11.大数据工程师(Hadoop)12.Android13.IOS14.运营 一.产品1 工作内容:了解用户需求,做竞品调研,画产品原型,写产品文档,讲解产品需求,测试产品Bug,收集用户反馈,苦练金刚罩以防止程序员拿刀砍。2 需要技能:PPT,Word, Axure,XP,MVP,行业知识,沟通。 二. UI1 工作内容:收到产品原型,给原型上色,偶尔会自作主张调整下原型的位置,出不同的风格给老板和客户选,然后听他们的意见给出一个自己极不喜欢的风格,最好给Android,IOS或者是CSS做好标注,还有的需要直接帮他们切好图,最后要练出来象素眼,看看这些不靠谱的程序员们有没有上错色或者是有偏差。2 需要技能:PS,Illustrator,Sketch,耐性,找素材。 三. CSS1 工作内容:产品设计好原型,UI做出来了效果图,剩下的就是CSS工程师用代码把静态文件写出来的。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【PS,域名,Html,Html5,CSS,CSS3】扩展【自适应,响应式,Bootstrap,Less,Flex】 四 .JS 1 工作内容:JS工程师其实分成两类,在之前讲CSS的时候已经提到过,一个是套页面的,一个是前后端分离的。对这两个概念还是分不太清的,可以回过头去看CSS的部分。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【Http,REST,跨域,语法,组件,F12,Json,Websocket】框架【JQuery,AngularJS,Bower,RequireJS,GruntJS,ReactJS,PhoneGap】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】 五 .后端(Java/python/go) 1 工作内容:大部分的后端工程师都停留在功能实现的层面上。这是现在国内二流或者是三流的公司的现状,甚至是在某些一流的公司。很多时候都是架构师出了架构设计,更多的外包公司根本就是有DBA来做设计,然后后端程序员从JS到CSS到Java全写,完全就是一个通道,所有的复杂逻辑全部交给DB来做,这也是几年前DBA很受重视的原因。 2 需要技能:环境【IDE(Idea/Eclipse,Maven,jenkins,Nexus,Jetty,Shell,Host),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx,tomcat,Resin)】基础【Http,REST,跨域,语法,Websocket,数据库,计算机网络,操作系统,算法,数据结构】框架【Spring,AOP,Quartz,Json TagLib,tiles,activeMQ,memcache,redis,mybatis,log4j,junit等等等等等】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】。 六 .DBA  1 工作内容:如果你做了一个DBA,基本上会遇到两种情况。一种是你的后端工程师懂架构,知道怎么合便使用DB,知道如何防止穿透DB,那么恭喜你,你只是需要当一个DB技术兜底的顾问就好,基本上没什么活可以做,做个监控,写个统计就好了。你可以花时间在MongoDB了,Hadoop了这些,随便玩玩儿。再按照我之前说的,做好数据备份。如果需求变动比较大,往往会牵涉到一些线上数据的更改,那么就在发布的时候安静的等着,等着他们出问题。。。。如果不出问题就可以回家睡觉了。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop】工具【各种DB的版本,工具,备份,日志等】。 七. 运维  1 工作内容:运维的工作大概分成几个部分,我对于修真院学习运维的少年们都这么说,大概是:A。基础环境的搭建和常用软件的安装和配置(兼网管的还有各种程控机),常用软件指的是SVN,Git,邮箱这种,更细节的内容请参考修真院对于运维职业的介绍。B。日常的发布和维护,如刚刚讲到的一样,测试环境和线上环境的发布和记录,原则上,对线上所有的变更都应该有记录。C。数据的备份和服务的监控&安全配置。各种数据,都要做好备份和回滚的手段,提前准备好各种紧急预案,服务的监制要做好。安全始终都是不怎么被重点考虑的问题,因为这个东西无底洞,你永远不知道做到什么程度算是比较安全了,所以大多数都是看着情况来。D。运维工具的编写。这一点在大的云服务器商里格外常见,大公司也是一样的。E。Hadoop相关的大数据体系架构的运维,确实有公司在用几百台机器做Hadoop,所以虽然不常见,我还是列出来吧。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop,nginx,apache,F5,lvs,vpn,iptable,svn,git,memcache,redis】工具【linux 常用工具,Mysql常用工具,Jenkins,zabbix,nagios】自动化运维【openstack,docker,ansible】语言【shell,python】 八 .QA  1 工作内容:QA需要了解需求,很多公司会要求QA写测试用例,我觉得是扯淡。完全是在浪费时间。通常开发三周,QA测试的时间只有一周到一周半。还有关于提前写测试用例的,都不靠谱。 2 需要技能:流程【Bug修复流程,版本发布流程】工具【禅道,BugZilla,Jira,Excel表格来统计Bug数,自动化测试】性格【严谨,耐心】 九. 算法工程师  1 工作内容:算法工程师的工作内容,大部分时间都是在调优。就是调各种参数和语料,寻找特征,验证结果,排除噪音。也会和Hadoop神马的打一些交道,mahout神马的,我那个时候还在用JavaML。现在并不知道有没有什么更好用的工具了。有的时候还要自己去标注语料---当然大部分人都不爱做这个事儿,会找漂亮的小编辑去做。2 需要技能:基础【机器学习,数据挖掘】工具【Mahout,JavaML等其他的算法工具集】 十. 搜索工程师  1 工作内容: 所以搜索现在其实分成两种。一种是传统的搜索。包括:A。抓取 B。解析C。去重D。处理E。索引F。查询另一种是做为架构的搜索。并不包括之前的抓取解析去重,只有索引和查询。A。索引B。查询 2 需要技能:环境【Linux】框架【Luence,Slor,ElasticSearch,Cassandra,MongoDB】算法【倒排索引,权重计算公式,去重算法,Facet搜索的原理,高亮算法,实时索引】 十一. 大数据工程师  1 工作内容:工作内容在前期会比较多一些,基础搭建还是一个挺讲究的事儿。系统搭建好之后呢,大概是两种,一种是向大数据部门提交任务,跑一圈给你。一种是持续的文本信息处理中增加新的处理模块,像我之前说的增加个分类啦,实体识别神马的。好吧第一种其实我也不记得是从哪得来的印象了,我是没有见到过的。架构稳定了之后,大数据部门的工作并不太多,常常会和算法工程师混到一起来。其他的应该就是大数据周边产品的开发工作了。再去解决一些Bug什么的。2 需要技能:环境【Linux】框架【Hadoo,spark,storm,pig,hive,mahout,zookeeper 】算法【mapreduce,hdfs,zookeeper】。 十二. Android工程师  1 工作内容:Android工程师的日常就是听产品经理讲需求,跟后端定接口,听QA反馈哪款机器不兼容,闹着申请各种测试机,以及悲催的用Android做IOS的控件。 2 需要技能:环境【Android Studio,Maven,Gradle】基础【数据结构,Java,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】 十三. IOS工程师  1 工作内容:IOS工程师的工作内容真的挺简单的,听需求,定接口。做个适配,抛弃一下iphone4。还有啥。。马丹,以我为数不多的IOS知识来讲,真的不知道还有啥了。我知道的比较复杂的系统也是各种背景高斯模糊,各种渐变,各种图片滤镜处理,其他并没有什么。支付,地图,统计这些东西。 嗯。2 需要技能:环境【Xcode】基础【数据结构,Object,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】

行者武松 2019-12-02 01:21:45 0 浏览量 回答数 0

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在这个信息时代高速发展的情况下,很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫,下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后,大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题:交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题,“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年,教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业,电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大,但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才,原因何在?职业规划专家姜萌认为,并不是某一个专业对应一个行业热点,而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业,我们到电子商务公司里会发现,不是学电子商务的人在做这些工作,而是每个专业各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学院的招生简章显示,学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科,具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出,“从企业应用的角度来看,大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的,大数据作为一个人才培养方向还在探索中,在这个阶段,高校尝试开设硕士课程是很好的实践,但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面,专业人才培养的周期较长,而行业热点不断更新轮替,中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为,“从今天的产业实践上看,大数据领域依然是从现有专业中挑选人才,教育和市场发展总是有一定差距的,学生本科四年,加上硕士阶段已经是七年之后的事情了,产业已经演进了很多,而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此,尽管大数据的应用前景毋庸置疑,但在人才培养层面,复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业,志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后,姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业,提出了几条建议:报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考上是冷门,但行业需求大,就业率更高。选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景:由于Java的诸多优点,Java的发展前景十分广泛。比如,在我们中国的市场,Java无论在企业级应用,还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展,在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件,推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用,如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台,东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见,在巨大市场需求下,企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样?那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔,随着云计算以及移动领域的扩张,更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机,公共云,Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下,Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统,而且与如今流行的WWW浏览器结合很好,这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会,信息将会传送的更加快速,这将推动程序向WEB程序方向发展,由于Java具有编写WEB程序的能力,并且Java与浏览器结合良好,这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景:Python程序员的发展前景是怎样的?随着Python的技术的流行, Python在为人们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言,能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持,使编写文件处理、正则表达式,网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中,如各位unix,windows,MacOS,OS/2等等,并可作为一种原型开发语言,加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前,国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐,使得Python人才需求逐年增加,从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的,工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K,随着经验的提升,薪资也是逐年增长。学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,发展方向较为多元化。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量,所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景:区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么,大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲,如果我们把数据库假设成一本账本,读写数据库就可以看做一种记账的行为,区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人,由这个人来记账,然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本(或账簿)技术,属于互联网数据库技术,由参与者共同完成数据库记录,特点是去中心化和公开透明。此外,在每个区块的信息写入并获得认可后,整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中,难以被修改,因此数据库的安全性极高。人们普遍认为,区块链技术是实现数字产品(如货币和知识产权)快速、安全和透明地对等(P2P)转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司,区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说,他们公司正在开发Zen区块链平台,其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常,人们将钱存放在银行,依靠银行管理自己的资金。但是,在支配资金时往往会受到银行规定的限制,或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力,他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场,有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮,主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系?”记者查询了大量资料发现,比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出,之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行,这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域,称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条,然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条,区块链是面粉。也就是说,区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用,或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO,它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说,出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目,目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节,节约了交易成本,节省了交易时间,但是目前来看各方面环境还不够成熟,有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现,在春节期间,不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊,此群还吸引了不少知名人士,诸如明星加入,同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间,关于区块链的讨论群接二连三出现,也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态,记者追问了身边的一些互金圈的朋友,为何如此痴迷区块链?多数朋友认为“区块链能赚钱,抱着试试看的心态,或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然,区块链技术具有广阔的应用潜力,但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中,也面临许多的问题,需要积极去寻求相应的对策,最终让其发挥出潜力。只有这样,10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景:人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称,马上就要发布人工智能项目指南和细则,来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好,代表你现在学习会比后来者起步快,占有更大的优势,当然,你也要明白兴趣是最好的老师,选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住,最重要的一点:方向最重要!!!希望大家多多关注. ,加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者:失色的瞳孔链接:https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源:掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

孟志昂 2019-12-02 01:45:13 0 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute百问集锦

yq传送门 2019-12-01 20:16:47 2404 浏览量 回答数 1

问题

MaxCompute百问集锦(持续更新20171011)

隐林 2019-12-01 20:19:23 38430 浏览量 回答数 18

问题

干货分享:DBA专家门诊一期:索引与sql优化问题汇总

xiaofanqie 2019-12-01 21:24:21 74007 浏览量 回答数 38

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回2楼啊里新人的帖子 在日常的业务开发中,常见使用到索引的地方大概有两类: 第一类.做业务约束需求,比如需要保证表中每行的单个字段或者某几个组合字段是唯一的,则可以在表中创建唯一索引; 比如:需要保证test表中插入user_id字段的值不能出现重复,则在设计表的时候,就可以在表中user_id字段上创建一个唯一索引: CREATE TABLE `test` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`),   UNIQUE KEY `uk_userid` (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ; 第二类.提高SQL语句执行速度,可以根据SQL语句的查询条件在表中创建合适的索引,以此来提升SQL语句的执行速度; 此过程好比是去图书找一本书,最慢的方法就是从图书馆的每一层楼每一个书架一本本的找过去;快捷一点的方法就是先通过图书检索来确认这一本书在几楼那个书架上,然后直接去找就可以了;当然创建这个索引也需要有一定的代价,需要存储空间来存放,需要在数据行插入,更新,删除的时候维护索引: 例如: CREATE TABLE `test_record` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5635996 DEFAULT CHARSET=utf8 该表有500w的记录,我需要查询20:00后插入的记录有多少条记录: mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (1.31 sec) 可以看到查询耗费了1.31秒返回了1行记录,如果我们在gmt_create字段上添加索引: mysql> alter table test_record add index ind_gmt_create(gmt_create); Query OK, 0 rows affected (21.87 sec) Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0 mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (0.01 sec) 查询只消耗了0.01秒中就返回了记录. 总的来说,为SQL语句(select,update,delete)创建必要的索引是必须的,这样虽然有一定的性能和空间消耗,但是是值得,尤其是在大并发的请求下,大量的数据被扫描造成系统IO和CPU资源消耗完,进而导致整个数据库不可服务. ------------------------- 怎么学好数据库是一个比较大题目,数据库不仅仅是写SQL那么简单,即使知道了SQL怎么写,还需要很清楚的知道这条SQL他大概扫描了多少数据,返回多少数据,是否需要创建索引。至于SQL优化是一个比较专业的技术活,但是可以通过学习是可以掌握的,你可以把一条sql从执行不出来优化到瞬间完成执行,这个过程的成就感是信心满满的。学习的方法可以有以下一些过程:1、自己查资料,包括书本,在线文档,google,别人的总结等等,试图自己解决2、多做实验,证明自己的想法以及判断3、如果实在不行,再去论坛问,或者问朋友4、如果问题解决了,把该问题的整个解决方法记录下来,以备后来的需要5、多关注别人的问题,或许以后自己就遇到了,并总是试图去多帮助别人6、习惯从多个方面去考虑问题,并且养成良好的总结习惯 下面是一些国内顶级数据库专家学习数据库的经验分享给大家: http://www.eygle.com/archives/2005/08/ecinieoracleouo.html 其实学习任何东西都是一样,没有太多的捷径可走,必须打好了坚实的基础,才有可以在进一步学习中得到快速提高。王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界,我在这里套用一下: 古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。"昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。"此第一境界也。"衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。"此第二境界也。"众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。"此第三境界也。 学习Oracle,这也是你必须经历的三种境界。 第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。 这里,注意一个"尽"字,在开始学习的过程中,你必须充分阅读Oracle的基础文档,概念手册、管理手册、备份恢复手册等(这些你都可以在http://tahiti.oracle.com 上找到);OCP认证的教材也值得仔细阅读。打好基础之后你才具备了进一步提升的能力,万丈高楼都是由地而起。 第二层境界是说,尽管经历挫折、打击、灰心、沮丧,也都要坚持不放弃,具备了基础知识之后,你可以对自己感兴趣或者工作中遇到的问题进行深入的思考,由浅入深从来都不是轻而易举的,甚至很多时候你会感到自己停滞不前了,但是不要动摇,学习及理解上的突破也需要时间。 第三次境界是说,经历了那么多努力以后,你会发现,那苦苦思考的问题,那百思不得其解的算法原理,原来答案就在手边,你的思路豁然开朗,宛如拨云见月。这个时候,学习对你来说,不再是个难题,也许是种享受,也许成为艺术。 所以如果你想问我如何速成,那我是没有答案的。 不经一番寒彻骨,哪得梅花扑鼻香。 当然这三种境界在实际中也许是交叉的,在不断的学习中,不断有蓦然回首的收获。 我自己在学习的过程中,经常是采用"由点及面法"。 当遇到一个问题后,一定是深入下去,穷究根本,这样你会发现,一个简单的问题也必定会带起一大片的知识点,如果你能对很多问题进行深入思考和研究,那么在深处,你会发现,这些面逐渐接合,慢慢的延伸到oracle的所有层面,逐渐的你就能融会贯通。这时候,你会主动的去尝试全面学习Oracle,扫除你的知识盲点,学习已经成为一种需要。 由实践触发的学习才最有针对性,才更能让你深入的理解书本上的知识,正所谓:" 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行"。实践的经验于我们是至为宝贵的。 如果说有,那么这,就是我的捷径。 想想自己,经常是"每有所获,便欣然忘食", 兴趣才是我们最好的老师。 Oracle的优化是一门学问,也是一门艺术,理解透彻了,你会知道,优化不过是在各种条件之下做出的均衡与折中。 内存、外存;CPU、IO...对这一切你都需要有充分的认识和相当的了解,管理数据库所需要的知识并不单纯。 作为一个数据库管理人员,你需要做的就是能够根据自己的知识以及经验在各种复杂情况下做出快速正确的判断。当问题出现时,你需要知道使用怎样的手段发现问题的根本;找到问题之后,你需要运用你的知识找到解决问题的方法。 这当然并不容易,举重若轻还是举轻若重,取决于你具备怎样的基础以及经验积累。 在网络上,Howard J. Rogers最近创造了一个新词组:Voodoo Tuning,用以形容那些没有及时更新自己的知识技能的所谓的Oracle技术专家。由于知识的陈旧或者理解的肤浅,他们提供的很多调整建议是错误的、容易使人误解的,甚至是荒诞的。他们提供的某些建议在有些情况下也许是正确的,如果你愿意回到Oracle5版或者6版的年代;但是这些建议在Oracle7.0,8.0 或者 Oracle8i以后往往是完全错误的。 后来基于类似问题触发了互联网内Oracle顶级高手的一系列深入讨论,TOM、Jonathan Lewis、HJR等人都参与其中,在我的网站上(www.eygle.com )上对这些内容及相关链接作了简要介绍,有兴趣的可以参考。 HJR给我们提了很好的一个提示:对你所需要调整的内容,你必须具有充分的认识,否则你做出的判断就有可能是错误的。 这也是我想给自己和大家的一个建议: 学习和研究Oracle,严谨和认真必不可少。 当然 你还需要勤奋,我所熟悉的在Oracle领域有所成就的技术人员,他们共同的特点就是勤奋。 如果你觉得掌握的东西没有别人多,那么也许就是因为,你不如别人勤奋。 要是你觉得这一切过于复杂了,那我还有一句简单的话送给大家: 不积跬步,无以至千里。学习正是在逐渐积累过程中的提高。 现在Itpub给我们提供了很好的交流场所,很多问题都可以在这里找到答案,互相讨论,互相学习。这是我们的幸运,我也因此非常感谢这个网络时代。 参考书籍: 如果是一个新人可以先买一些基本的入门书籍,比如MySQL:《 深入浅出MySQL——数据库开发、优化与管理维护 》,在进阶一点的就是《 高性能MySQL(第3版) 》 oracle的参考书籍: http://www.eygle.com/archives/2006/08/oracle_fundbook_recommand.html 最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ------------------------- Re:回 9楼(千鸟) 的帖子 我有一个问题想问问,现在在做一个与图书有关的项目,其中有一个功能是按图书书名搜索相似图书列表,问题不难,但是想优化一下,有如下问题想请教一下: 1、在图书数据库数据表的书名字段里,按图书书名进行关键字搜索,如何快速搜索相关的图书?   现在由于数据不多,直接用的like模糊查找验证功能而已; 如果数据量不大,是可以在数据库中完成搜索的,可以在搜索字段上创建索引,然后进行搜索查询: CREATE TABLE `book` (   `book_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `book_name` varchar(100) NOT NULL,   .............................   PRIMARY KEY (`book_id`),   KEY `ind_name` (`book_name`) ) ENGINE=InnoDB select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id  where book.book_id=book_search_id.book_id; 但是当数据量变得很大后,就不在适合了,可以采用一些其他的第三方搜索技术比如sphinx; 2、如何按匹配的关键度进行快速排序?比如搜索“算法”,有一本书是《算法》,另一本书是《算法设计》,要求前者排在更前面。 现在的排序是根据数据表中的主键序号id进行的排序,没有达到想要的效果。 root@127.0.0.1 : test 15:57:12> select book_id,book_name from book_search where book_name like '%算%' order by book_name; +---------+--------------+ | book_id | book_name    | +---------+--------------+ |       2 | 算法       | |       1 | 算法设计 | ------------------------- 回 10楼(大黑豆) 的帖子 模糊查询分为半模糊和全模糊,也就是: select * from book where name like 'xxx%';(半模糊) select * from book where name like '%xxx%';(全模糊) 半模糊可以可以使用到索引,全模糊在上面场景是不能使用到索引的,但可以进行一些改进,比如: select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id   where book.book_id=book_search_id.book_id; 注意这里book_id是主键,同时在book_name上创建了索引 上面的sql语句可以利用全索引扫描来完成优化,但是性能不会太好;特别在数据量大,请求频繁的业务场景下不要在数据库进行模糊查询; 非得使用数据库的话 ,建议不要在生产库进行查询,可以在只读节点进行查询,避免查询造成主业务数据库的资源消耗完,导致故障. 可以使用一些开源的搜索引擎技术,比如sphinx. ------------------------- 回 11楼(蓝色之鹰) 的帖子 我想问下,sql优化一般从那几个方面入手?多表之间的连接方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join,是不是Hash Join最优连接? SQL优化需要了解优化器原理,索引的原理,表的存储结构,执行计划等,可以买一本书来系统的进行学习,多多实验; 不同的数据库优化器的模型不一样,比如oracle支持NL,HJ,SMJ,但是mysql只支持NL,不通的连接方式适用于不同的应用场景; NL:对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择 HJ:对于列连接是做大数据集连接时的常用方式 SMJ:通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好,然而如果行源已经被排过序,在执行排序合并连接时不需要再排序了,这时排序合并连接的性能会优于散列连接 ------------------------- Re:回 19楼(原远) 的帖子 有个问题:分类表TQueCategory,问题表TQuestion(T-SQL) CREATE TABLE TQueCategory ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题分类ID NAME VARCHAR(20)        --问题分类名称 ) CREATE TABLE TQuestion ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题ID CateID INT NOT NULL,        --问题分类ID TITLE VARCHAR(50),        --问题标题 CONTENT VARCHAR(500)        --问题内容 ) 当前要统计某个分类下的问题数,有两种方式: 1.每次统计,在TQuestion通过CateID进行分组统计 SELECT CateID,COUNT(1) AS QueNum FROM TQuestion GROUP BY CateID WHERE 1=1 2.在TQueCategory表增加字段QueNum,用于标识该分类下的问题数量 ALTER TABLE TQueCategory ADD QueNum INT SELECT CateID,QueNum FROM TQueCategory 问:在哪种业务应用场景下采用上面哪种方式性能比较好,为什么? ############################################################################################### 方案 一 需要对 TQuestion 的 CateID字段 进行分组 ,可以在 CateID上创建一个索引,这样就可以索引扫描来完成查询; 方案 二 需要对 TQueCategory 进行扫描就可以得出结果,但是必须在问题表有插入,删除的时候维护quenum数量; 单单从SQL的性能来看, 分类表的数量应该是远远小于问题表的数量的,所以方案二的性能会比较好; 但是如果 TQuestion 的插入非常频繁的话,会带来对 TQueCategory的频繁更新,一次 TQuestion 的 insert或deleted就会带来一次 TQueCategory 的update,这个代价其实是蛮高的; 如果这个分类统计的查询不是非常频繁的话,建议还是使用方案一; 同时还可能还会其他的业务逻辑统计需求(例如: CateID +时间),这个时候在把逻辑放到 TQueCategory就不合适了。 ------------------------- 回 20楼(原远) 的帖子 经验之谈,仅供参考 使用外键在开发上确实省去了很多功夫,但是把业务逻辑交由数据库来完成,对后期的维护来说是很麻烦的事情,不利于维护. ------------------------- 回 21楼(玩站网) 的帖子 无关技术方面: 咨询一下,现在mysql新的版本,5.5.45后貌似修改了开源协议。 是否意味着今后我们商业化使用mysql将受到限制? 如果甲骨文真周到那一步,rds是否会受到影响? 一个疑惑: 为什么很少见到有人用mysql正则匹配?性能不好还是什么原因? ######################################## MySQL有商业版 和 社区版,RDS的MySQL采用开源的社区版进行改进,由专门的RDS MySQL源码团队来维护,国内TOP 10的mysql源码贡献者大部分都在RDS,包括了@丁奇 ,@彭立勋 ,@印风 等; 不在数据库中做业务计算,是保证数据库运行稳定的一个好的设计经验; 是否影响性能与你的sql的执行频率,需要参与的计算数据量相关,当然了还包括数据库所在主机的IO,cpu,内存等资源,离开了这些谈性能是没有多大意义的; ------------------------- 回 22楼(比哥) 的帖子 分页该怎么优化才行??? ######################### 可以参考这个链接,里面有很多的最佳实践,其中就包括了分页语句的优化: http://bbs.aliyun.com/read/168647.html?spm=5176.7114037.1996646101.1.celwA1&pos=1 普通写法: select  *  from t where sellerid=100 limit 100000,20 普通limit M,N的翻页写法,往往在越往后翻页的过程中速度越慢,原因 mysql会读取表中的前M+N条数据,M越大,性能就越差: 优化写法: select t1.* from  t t1,             (select id from t  sellerid=100 limit 100000,20) t2 where t1.id=t2.id; 优化后的翻页写法,先查询翻页中需要的N条数据的主键id,在根据主键id 回表查询所需要的N条数据,此过程中查询N条数据的主键ID在索引中完成 注意:需要在t表的sellerid字段上创建索引 create index ind_sellerid on t(sellerid); 案例: user_A (21:42:31): 这个sql该怎么优化,执行非常的慢: | Query   |   51 | Sending data | select id, ... from t_buyer where sellerId = 765922982 and gmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00' and gmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit 255000, 5000 SQL改写:selectt2.* from (selectid from t_buyer where sellerId = 765922982   andgmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00'   andgmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit255000, 5000)t1,t_buyer t2 where t1.id=t2.id index:seller_id,gmt_modified user_A(21:58:43): 好像很快啊。神奇,这个原理是啥啊。牛!!! user_A(21:59:55): 5000 rows in set (4.25 sec), 前面要90秒。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这里所说的索引都是普通的b-tree索引,mysql,sqlserver,oracle 的关系数据库都是默认支持的; ------------------------- 回 32楼(veeeye) 的帖子 可以详细说明一下“最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ”的原因吗?我们公司在项目中经常使用外键,用程序来保证不是相对而言更加复杂了吗? 这里的不建议使用外键,主要考虑到 : 第一.维护成本上,把一些业务逻辑交由数据库来保证,当业务需求发生改动的时候,需要同时考虑应用程序和数据库,有时候一些数据库变更或者bug,可能会导致外键的失效;同时也给数据库的管理人员带来维护的麻烦,不便于管理。 第二.性能上考虑,当大量数据写入的时候,外键肯定会带来一定的性能损耗,当出现这样的问题时候,再来改造去除外键,真的就不值得了; 最后,不在数据库中参与业务的计算(存储过程,函数,触发器,外键),是保证数据库运行稳定的一个好的最佳实践。 ------------------------- 回 33楼(优雅的固执) 的帖子 ReDBA专家门诊一期:索引与sql优化 十分想请大师分享下建立索引的经验 我平时简历索引是这样的 比如订单信息的话 建立 订单号  唯一聚集索引 其他的比如   客户编号 供应商编号 商品编号 这些建立非聚集不唯一索引   ################################################## 建立索引,需要根据你的SQL语句来进行创建,不是每一个字段都需要进行创建,也不是一个索引都不创建,,可以把你的SQL语句,应用场景发出来看看。 索引的创建确实是一个非常专业的技术活,需要掌握:表的存储方式,索引的原理,数据库的优化器,统计信息,最后还需要能够读懂数据库的执行计划,以此来判断索引是否创建正确; 所以需要进行系统的学习才能掌握,附件是我在2011年的时候的一次公开课的ppt,希望对你有帮助,同时可以把你平时遇到的索引创建的疑惑发到论坛上来,大家可以一起交流。 ------------------------- 回 30楼(几几届) 的帖子 我也是这样,简单的会,仔细写也会写出来,但是就是不知道有没有更快或者更好的 #################################################### 多写写SQL,掌握SQL优化的方法,自然这些问题不在话下了。 ------------------------- 回 40楼(小林阿小林) 的帖子 mysql如何查询需要优化的语句,比如慢查询的步奏,如何找出需要通知程序员修改或者优化的sql语句 ############################################################ 可以将mysql的慢日志打开,就可以记录执行时间超过指定阀值的慢SQL到本地文件或者数据库的slow_log表中; 在RDS中默认是打开了慢日志功能的:long_query_time=1,表示会记录执行时间>=1秒的慢sql; 如何快速找到mysql瓶颈: 简单一点的方法,可以通过监控mysql所在主机的性能(CPU,IO,load等)以及mysql本身的一些状态值(connections,thread running,qps,命中率等); RDS提供了完善的数据库监控体系,包括了CPU,IOPS,Disk,Connections,QPS,可以重点关注cpu,IO,connections,disk 4个 指标; cpu,io,connections主要体现在了性能瓶颈,disk主要体现了空间瓶颈; 有时候一条慢sql语句的频繁调用,也可能导致整个实例的cpu,io,connections达到100%;也有可能一条排序的sql语句,消耗大量的临时空间,导致实例的空间消耗完。 ------------------------- 下面是分析一个cpu 100%的案例分析:该实例的cpu已经到达100% 查看当前数据库的活动会话信息:当前数据库有较多的活跃线程在数据库中执行查看当前数据库正在执行的sql: 可以看到这条sql执行的非常缓慢:[tr=rgb(100, 204, 255)]delete from task_process where task_id='1801099' 查看这个表的索引: CREATE TABLE `task_process` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    ................  `task_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '??????id',   ................  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `index_over_task` (`is_over`,`task_id`),  KEY `index_over` (`is_over`,`is_auto`) USING BTREE,  KEY `index_process_sn` (`process_sn`,`is_over`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=32129710; 可以看到这个表有3KW的数据,但是没有task_id字段开头的索引,导致该sql语句删除需要进行全表扫描: 在我们的诊断报告中已经将该sql语句捕获到,同时给你提出该怎样进行索引的添加。 广告:诊断报告将会在1月底发布到控制台,到时候用户可以直接查看诊断建议,来完成你的数据库优化。 ------------------------- 回 45楼(dentrite) 的帖子 datetime和int都是占用数据库4个字节,所以在空间上没有什么差别;但是为了可读性,建议还是使用datetime数据类型。 ------------------------- 回 48楼(yuantel) 的帖子 麻烦把ecs_brand和ecs_goods的表结构发出来一下看看 。 ------------------------- 回 51楼(小林阿小林) 的帖子 普通的 ECS服务器上目前还没有这样的慢SQL索引建议的工具。 不过后续有IDBCloud将会集成这样的sql诊断功能,使用他来管理ECS上的数据库就可以使用这样的功能了 。

玄惭 2019-12-02 01:16:11 0 浏览量 回答数 0

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OSC 第 128 期高手问答 -- Python3 开发实战 @壁_花 @idisikx @hell0cat @DarkAngel @北京老爷们儿      恭喜以上五位网友或获得《Python Web开发实战》图书一本  请私信 @博文视点   告知快递信息(格式:姓名+电话+地址+邮编号码)!  ######@dongwm :不知作者有没有涉及过大数据方向的?我看部分大数据相关的都要用到python这是为什么?Hadoop整个生态圈都是Java的,python的定位是什么?######@dongwm :其实我是一个狂热的Python爱好者,但是还是想问: 用Python来进行Web开发,与它的其他竞争者相比,有什么优势呢?比如,与Ruby On Rails相比,它能更敏捷(快速)地开发,用写尽量少的代码来完成任务吗?与Node.js和Golang相比,它在支持高并发、多线程、执行性能等方面有什么优势吗?如果一些性能方面的优化可以通过编写C扩展模块,或者通过cffi、Boost.Python、Cython等方式进行优化,Node.js、Ruby等同样可以做到。一句话概括上面的问题就是:是什么原因吸引我们使用Python来进行Web开发呢?######@dongwm : 按照“没有银弹”一说,python应该也有自己的适用范围吧,是不是比较适用于机器学习,不适合于web开发呢?######Python被称为「胶水语言」,虽然没有「统治」哪个领域,但是基本上个个领域都把手伸了进去。 机器学习我不熟不敢妄谈是不是更合适。我只能说,Python很适合web开发######使用豆瓣很多年,很喜欢豆瓣的风格。之前一直是在网页端浏览,后来又到了手机app端。我总体感觉豆瓣的进步很快。我想问的问题是,python web一直作为豆瓣的开发首选,是因为什么?还有关于豆瓣的权限模块的设计时,python web发挥了什么优势。作为手机端app的开发,python web会起到什么作用吗?######回复 @机器猫123 : 会的。也许不会开源,但是酱厂里面确实有很多不错的实现######回复 @dongwm : 未来豆瓣会继续用python web衍生开发新的产品吗?######回复 @dongwm : 谢谢老师的回答。######豆瓣选择Python,其实是公司和语言的风格很相似的缘故吧。我们做事喜欢优雅,清晰,高效,这这好也是Python希望的。 豆瓣的基础设施基本都是使用Python完成,包含权限部分,但是Python web和权限模块设计感觉没啥直接的关系,就是抽出来的库和使用它的关系,我也没懂有什么优势或者劣势。 豆瓣app的API后端是使用PythonWeb完成的###### 引用来自“DarkAngel”的评论 @dongwm :其实我是一个狂热的Python爱好者,但是还是想问: 用Python来进行Web开发,与它的其他竞争者相比,有什么优势呢?比如,与Ruby On Rails相比,它能更敏捷(快速)地开发,用写尽量少的代码来完成任务吗?与Node.js和Golang相比,它在支持高并发、多线程、执行性能等方面有什么优势吗?如果一些性能方面的优化可以通过编写C扩展模块,或者通过cffi、Boost.Python、Cython等方式进行优化,Node.js、Ruby等同样可以做到。一句话概括上面的问题就是:是什么原因吸引我们使用Python来进行Web开发呢? 引用来自“dongwm”的评论ROR我倒没有实际的用过,不敢妄言。Python最大的优势是他是一个「胶水」语言,在工作中的各个方向都能看到Python对应的库的身影,学会Python会让你的路比较宽,但是用ruby,可能在我印象里面就是Web开发比较有名。我现在还没有发现做Web开发有比Python效率高的方式。 其实很多人都担心Python的执行效率,然而其实绝大多数情况Python足够快,不快的话要先看看自己是不是用得不对或者不好。现在硬件资源很廉价,除非上升到BAT那种规模,否者基本还没有到达讨论语言瓶颈的问题。现在豆瓣绝大多数基础设施都是使用Python开发的。在Web开发中,我们很少通过写扩展的方式提高性能,其实编程语言一般都不是网站性能的瓶颈,还可以通过其他方式解决。 之前学ROR是因为老师要求用这个,我没有用Python进行Web开发的经验,稍微有一点了解的也只是Flask或者Falcon这种轻量级的,感觉能够快速开发小巧的应用,但是不知道有哪个特别出名的应用或者网站系统是由Python开发的(比如WordPress和Discuz用的PHP,Gitlab用的Ruby,OSC好像用的是Java吧)。Python确实是一种比较万能的语言,但有点万金油却不够专精的感觉。比如在科学计算方面很流行,但是论效率不如Julia,论支持库的丰富和使用广泛度不如Matlab(特别是学校里面,教授做研究或者教学一般都会用Matlab);在系统管理方面看,能用Python干的脚本化工作,用shell或者perl基本上都能干,而且需要写的代码行数说不定更少。如果说用Python进行Web开发效率高,是有特指某一个框架吗,还是泛指? 我在写程序时首先会想到用Python,是因为喜欢tial-and-error这种方式,能够在正式写代码前确认想法能不能实现,能够让我有兴趣和信心继续下去。但真要说起来,能够提供REPL特性的语言也不少。 Python的执行效率貌似永远是Python热门的讨论话题,比如GIL的存在必须要用特殊的方式来优化。像gevent和Tornado之类的存在也适用于高并发的网络连接(不过Python在这方面的性能不一定是最高的,没有看过相关的测试)。再说Python的实现,除了最出名的CPython和PyPy之外,甚至还有为嵌入式设备开发的MicroPython(这也在另一方面说明了Python的万能性)。Dropbox的技术栈中也使用了Python,并且有开发面向性能的Python实现pyston,此外还有Stackless Python(听名字感觉很厉害,虽然其实我并没有去了解这到底是什么),但它家也在用Golang和Rust开发高性能的东西。那么,豆瓣的基础设施实现中,用Python开发的应用效率如何?也有使用除了CPython之外的实现来进行优化吗?(我是不是扯得有点偏题了?) ######回复 @dongwm : 那么用Python来开发Web,是否属于那种会带来这种优势的选择呢?或者有没有哪家公司通过把技术栈切换到Python而带来了这种进步?######回复 @dongwm : 以现在的硬件发展水平,基本上任何数量级的访问都可以通过硬件的堆砌获得支持。不过经常会看到新闻,比如某某公司将它的某某技术构架从XX语言切换到了YY语言,然后获得了性能提升、提高了稳定性、减少了部署的服务器等优势,(我记忆中有看到Twitter的新闻,PHP 7的新闻,还有一些其他的)。######豆瓣每天服务着千万级别的用户(抱歉不能说具体数字)的请求,绝大多数应用和基础设施都是Python实现的。所以应用效率不用担心。虽然可以使用C/C++的扩展提高运行效率,但是我接触的场景里面很少。相当于写扩展的维护性和成本,大家更愿意从架构,算法等方面来解决。######嚯,你的问题好长。 进行Web开发效率高算是泛指,包含django和flask。效率高也体现在它们的第三方扩展和支持比较完善,基本能想到的都有对应的项目支持,这样少造了很多轮子。###### @dongwm :python的确很好,也很强大,我也一直在用,但我大都做的和web方面没有什么联系.而我对web方面挺感兴趣,但自学起来始终不得要领,进展有点慢,大神能否讲一讲web方面的学习经验,或者flask方面的心得.又或者推荐一些关于web好的学习资源.期待您的回答并致谢.###### @dongwm :了解Python基本知识,希望学习一门Python web框架学习后端开发。之前我对部分主流框架进行了一些了解:Django,Tornado,在知乎上有一个非常活跃的群体。在框架的选择问题上,只有最适合你自己、最适合你的团队的框架。编程语言选择也是一个道理,你的团队Python最熟就用Python好了,其实大部分人是没必要太关心框架的性能的,因为你开发的网站根本就是个小站,能上1万的IP的网站已经不多了,上10万的更是很少很少。在没有一定的访问量前谈性能其实是没有多大意义的,因为你的CPU和内存一直就闲着呢。而且语言和框架一般也不会是性能瓶颈,性能问题最常出现在数据库访问和文件读写上。 ######嗯 赞同你的观点。很多人在杞人忧天。先等活到有必要讨论语言的那一天,那时候早就有钱有人有时间,哪怕Python真的不满足,重构呗######@dongwm :Python确实越来越火了,知乎就是python做的,偶尔搞了一点,发现确实很高级,至少比java语言高级一些某些功能Java只需要写100行,而Python可能只要20行。做一些外维系统还是挺方便的,比如日志的提取等,之前学的是2.7版本,现在python3比之前的版本有哪些新特性呢? ######python 3是相当于站在Python2的肩膀上,摒弃了早年设计python 2的错误思想(所以有的地方向前不兼容),加了一些新的语法,比如asyncio,甚至type hint(我不喜欢)。 具体的内容可以看 https://docs.python.org/3/whatsnew/index.html。 总体上和Python 2区别不大。不用纠结Python 2/3###### @dongwm :初入门python,有c、java基础。再看《python基础教程(第二版)》。请问您有推荐的书籍吗?######我个人在知乎专栏写过一篇推荐书的文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/22198827。我建议有一些其他语言基础的同学好好地看看《Python学习手册》,如果你英语比较好,建议直接看原著。《Python基础教程》虽然是一个经典的入门教程,写作风格也相对轻松幽默,但是由于本书写作于2010年,书中有大量内容已经过时,所以不推荐! ========================== Python "RemoteError: Remote error: UnicodeEncodeError 'ascii' codec can't encode ch:报错 {   "traceback": "  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/st2actions/container/base.py\", line 99, in _do_run\n    LOG.debug('Performing run for runner: %s' % (runner.runner_id), extra=extra)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 49, in wrapped_f\n    def wrapped_f(*args, **kw):\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 206, in call\n    if not self.should_reject(attempt):\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 247, in get\n    else:\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 200, in call\n    try:\n  File \"/opt/stackstorm/runners/mistral_v2/mistral_v2.py\", line 219, in run\n    result = self.start(action_parameters=action_parameters)\n  File \"/opt/stackstorm/runners/mistral_v2/mistral_v2.py\", line 256, in start\n    **options)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/mistralclient/api/v2/executions.py\", line 56, in create\n    return self._create('/executions', data)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/mistralclient/api/base.py\", line 95, in _create\n    self._raise_api_exception(resp)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/mistralclient/api/base.py\", line 143, in _raise_api_exception\n    error_message=error_data)\n",         "error": "RemoteError: Remote error: UnicodeEncodeError 'ascii' codec can't encode character u'\\xae' in position 169: ordinal not in range(128)\n[u'Traceback (most recent call last):\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/oslo_messaging/rpc/server.py\", line 155, in _process_incoming\\n    failure = None\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/oslo_messaging/rpc/dispatcher.py\", line 222, in dispatch\\n    if hasattr(endpoint, method):\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/oslo_messaging/rpc/dispatcher.py\", line 192, in _do_dispatch\\n    new_args[argname] = self.serializer.deserialize_entity(ctxt, arg)\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/mistral/engine/engine_server.py\", line 98, in start_workflow\\n    (rpc_ctx, workflow_identifier, utils.cut(workflow_input),\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/mistral/utils/__init__.py\", line 284, in cut\\n    return cut_dict(data, length=length)\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/mistral/utils/__init__.py\", line 198, in cut_dict\\n    v = str(value)\\n', u\"UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\\\\xae' in position 169: ordinal not in range(128)\\n\"]." }

kun坤 2020-06-15 11:08:13 0 浏览量 回答数 0
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