SQL语句如何进行优化?

Sql语句的优化以及Sql语句优化工具 这周在做项目的时候,发现有些Sql语句写的复杂,一个复杂的Sql语句不仅性能比较低下,当涉及到重构的时候也是不容易理解和读懂的,并且一个复杂的sql语句会显著增加程序的耦合度,所以Sql语句的优化就显的很必要了。 Sql语句复杂化的原因 首先列举一下Sql语句复杂化的原因: 将业务逻辑由Sql语句实现 数据库表的设计不符合第三范式 Sql语句中含有大量冗余的不必要逻辑 没有很好的利用视图 如何优化Sql语句呢 不要超过5个表以上的连接 超过5张表以上的连接会大大增加sql引擎的消耗。 考虑使用临 阅读详情

调优常用步骤

在掌上先机日常实习的一面过程中,遇到了这个问题,在没有结合业务的角度说明下,面试官对这个问题的回答并没有满意

如何回答

面试官直言这个问题,需要结合相关的业务才能说明,不同的业务采取优化的方式也是不同的,因此,一定要有背景。

有了业务背景,其次就是问题分析了

首先需要定位到具体的SQL语句,可以通过各类监控平台或者工具来实现,通过定位到SQL语句之后,可以知道是哪种表、哪个SQL慢了

一个SQL慢了,有多种原因:

  1. 索引失效
  2. 多表join
  3. 查询字段太多
  4. 表中的数据量太大
  5. 索引区分度
  6. 数据库连接池
  7. 表结构是否合理
  8. 数据库的IO或者CPU比较高
  9. 数据库参数不合理
  10. 存在长事务
  11. 锁竞争

一些参数优化

innodb_buffer_poll_size:缓冲池大小,尽量设置内存偏大一些 70%-80%
innodb_read_io_threads、innodb_write_io_threads:引擎使用的参数I/O线程数量
innodb_log_file_size:事务日志的大小,默认为5M,远远不够

LSS(Lift, Splat, Shoot)算法解析 **LSS(Lift, Splat, Shoot)** 是一个比较经典的自下而上的构建BEV特征的3D目标检测算法,通过将图像特征反投影到3D空间生成伪视锥点云,通过`Efficientnet`算法提取云点的深度特征和图像特征并对深度信息进行估计,最终将点云特征转换到BEV空间下进行特征融合和后续的语义分割任务。 本篇按照LSS代码的运行逻辑,结合论文对LSS算法进行解析。 阅读详情

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Strongwind_
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