来源：Python数据科学作者：东哥起飞上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。for是所有编程语言的基础语法，初学者为了快速实现功能，依懒性较强。但如果从运算时间性能上考虑可能不是特别好的选择。本次东哥介绍几个常见的提速方法，一个比一个快，了解pandas本质，才能知道如何提速。下面是一个例子，数据获取方式见文末。

MySQL的下载地址：http://www.dev.mysql.com/downloads准备工作：卸载rpm方式安装的mysqlserver、mysql　　　　　　rpmqa|grepmysql若存在，用rpmemysqlservermysqlnodeps命令卸载安装ncursesdevel与cmake包

背景2016年Q3季度初，在美团外卖上单2.0项目上线后，商家和商品数量急速增长，预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB（数据库，以下统一称DB）主从延迟、表变更困难等一系列问题。要解决上面所说的问题，通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分，可以缓解目前写峰值QPS过大、D

一、前言上篇介绍了Redis的集成过程，可用于解决热点数据访问的性能问题。随着业务复杂度的提高，单体应用越来越庞大，就好比一个类的代码行数越来越多，分而治之，切成多个类应该是更好的解决方法，所以一个庞大的单体应用分出多个小应用也更符合这种分治的思想。于是乎微服务化的概念油然而生，微服务化的第一步就是选择适用的分布式服务框架，基于团队成员有使用

前面我们一直说NIO能够提高性能，那么到底如何提高效率。本篇就接着上一篇文章的缓冲区，来看看直接缓冲区和非直接缓冲区。非直接缓冲区首先看看非直接缓冲区。我们之前说过NIO通过通道连接磁盘文件与应用程序，通过缓冲区存取数据进行双向的数据传输。物理磁盘的存取是操作系统进行管理的，与物理磁盘的数据操作需要经过内核地址空间；而我们的Java应用

Fourinone4.0版新特性：一个高性能的数据库引擎CoolHash(酷哈嘻)一、前言：如何写一个数据库如果将操作系统和业务应用之间的软件都统称中间件的话，那么最重要的软件无疑是数据库，它比web应用服务器市场更大，几乎所有的业务系统都需要数据库，所有的企业都会购买数据库。无论是早期的商业智能也好，数据分析挖掘也好，近年的分布式

先说下百度：百度的笔试题目是相对较简单的，都是些基本知识例如html里面的空元素，块级元素，行内元素，第二题是link和@import引入css的区别，第三个是一个函数输出的题，也很简单，往后的几个是提升网站性能，还有一个域名劫持，最后一个是一个编程题让把一个数按照1000，000，000这样的状态输出，总之都不是很难；百度被称为是炮灰的坟墓，进入面试的人很

魔笛活动平台要记录每个活动的用户行为数据，帮助客服、运营、产品、研发等快速处理客诉、解决线上问题并进行相关数据分析和报警。可以预见到需要存储和分析海量数据，预估至少几十亿甚至上百亿的数据量，所以需要选择一款能存储海量数据的数据库。由于是通过接收MQ存储或者API方式存储，所以对实时写入性能也有一定要求。同时可能后续还需要一些实时数据分析等

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