1、EXPLAIN关键字select\_type：simple它表示简单的select,没有union和子查询type：访问类型 ALL扫描全表,    EXPLAINselect\fromsk\_userindex只查询索引,    EXPLAINselectfound\_timefromsk\_use

代码注意事项：类方法中，将this赋值给另外一个临时变量，如self，再用self进行提高1/3的效率。在循环中，尝试改进写法,减少读取次数：for(vari0,lengtharray.length;i<length;i)。避免双重解释，如eval函数，会使JavaS

参考文章http://blog.51cto.com/lizhenliang/2095526（1）硬件优化如果有条件一定要SSD固态硬盘代替SAS机械硬盘，将RAID级别调整为RAID10，相对于RAID1和RAID5有更好的读写性能，毕竟数据库的压力主要来自磁盘I/O方面。Linux内核有一个特性，会从物理内存中划分

作为工业级的流计算框架，Flink被设计为可以每天处理TB甚至PB级别的数据，所以如何高吞吐低延迟并且可靠地在算子间传输数据是一个非常重要的课题。此外，Flink的数据传输还需要支持框架本身的特性，例如反压和用于测量延迟的latencymarker。在社区不断的迭代中，Flink逐渐积累了一套值得研究的网络栈（NetworkStack），

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/94bbfe1fbe2f4d0db2377602bf27c988.jpg)!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/302e2b33a7dc4b67

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

uniapp性能优化可以从以下几个方面进行：使用生产环境构建：确保在部署到生产环境之前，使用Uniapp的生产构建版本，它会进行代码压缩和性能优化。避免不必要的数据绑定：减少使用不必要的双向绑定和计算属性，尽量直接使用props传递数据。虚拟列表渲染：对于

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach

关键词：SPDK、NVMeOF、Ceph、CPU负载均衡SPDK是intel公司主导开发的一套存储高性能开发套件，提供了一组工具和库，用于编写高性能、可扩展和用户态存储应用。它通过使用一些关键技术实现了高性能：1.将所有必需的驱动程序移到用户空间，以避免系统调用并且支持零拷贝访问2.IO的完成通过轮询硬件而不是依赖中断，以降低时延3.使用消息传递，以避免IO

Linux内核从2.5版本开始针对NUMA架构做了大量优化工作，同时也提供了丰富的工具和接口，可以帮助我们很容易的完成访问本地内存的设置。所以，通过适当的性能调优，可以提供更高的计算能力。性能优化通常可以通过五个步骤完成