看看指数，你会明白的

最新推荐文章于 2023-06-22 18:02:53 发布
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<p>茅台酒价格是最客观的腐-败指数，新东方股价是最好教育悲哀指数；房价是最好资产泡沫指数；负利率是最好金融压抑指数；微博粉丝数是未来希望指数；有机蔬菜价格是食品不安全指数；海外移民人数是最好国民信心指数；公务员录取是权力诱惑指数；PE数量是最好权贵套利指数；微博上骂声是最好社会和谐指数！ </p>
iteye_6832
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深度学习基础之三分钟轻松搞明白tensor到底是个啥！看不懂的话我倒立洗头~~
我是香菜
09-13 3616
深度学习基础之三分钟轻松搞明白tensor到底是个啥
一张图看明白金融数据架构
IT智囊的博客
04-23 6330
金融机构将数据分为第一数据平面和第二数据平面，第一数据平面主要基于原有的金融IT平台，以交易为中心，支撑传统的金融数据处理与分析业务。第二数据平面则是以大数据平台为核心的信件数据平面，除妖处理金融数据分析业务，实现注入社交情绪指数、或有金融资产、金融脉络关系、在线征信、精准推荐、在线历史明细等业务。第一和第二平面的数据实时共享与交互，实现相互间业务支撑。 该架构除了实现基于Hadoop的基础
铸博皇御：现货黄金指数要如何去看
kanxiqitu的博客
01-21 1万+
　虽然在投资理财产品当中，现货黄金算是比较容易的理财产品了，但是大多数投资者若没有认真的学习也还是不能很好交易，这其中就包括现货黄金指数的学习。 　　第一：现货黄金指数都包括什么？ 　　（1）资金流量指标，资金投入市场并且在市场中收回来的速度就是这个技术指标啦。它从一定程度上预示着现货黄金市场投资应该进入哪个阶段了。 　　（2）移动平均数汇总（分离）指标，两个黄金价格移动平均随动态指标的第二个市场趋势就是它了，这个现货黄金指数比较复杂，但是可以让投资者清楚的明白什么时间是现货黄金买卖的最佳时机。 　
百度指数、淘宝指数学习笔记
小小梦想家
02-23 2817
百度指数  百度官方的定义：百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。在这里，你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民需求变化、监测媒体舆情趋势、定位数字消费者特征；还可以从行业的角度，分析市场特点。 百度指数是综合反映该关键词在过去一天用户对它的关注和媒体对他的关注的一个参考值。 百度指数仅仅是一个参考数值而已，他反应的情况是不同关键词在过去一段时间里的“用户关注度”和“媒体关注度...
FFT的详细解释，相信你看了就明白了
hellocsz的博客
07-03 4206
转自：http://www.ilovematlab.cn/thread-119939-1-1.html FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什...
方向信号的表达——复指数信号
kissgoodbye2012的博客
07-13 2834
方向信号的复指数形式表示
秒懂5G！通俗易懂外行也能看明白
陈海峰的博客
09-09 1万+
这一切，要从一个“神奇的公式”说起。 就是这个公式。 还记得这个公式的童鞋，请骄傲地为自己鼓个掌。。。 如果不记得，或是看不懂，也没关系，小枣君解释一下。。。 就是这个超简单的公式，蕴含了我们无线通信技术的博大精深。。。 无论是往事随风的1G、2G、3G，还是意气风发的4G、5G，说来说去，都是在这个数学公式上做文章。。。 且听我慢慢道来。。。 有线？无线
OSRAM欧司朗3030灯珠，看完就明白了
hzdowosemi的博客
09-19 9157
欧司朗OSRAM，全球知名的照明专营公司，拥有40多年的LED灯珠制造经验，在全球有三大生产基地，分别坐落于：德国雷根斯堡（总部，芯片及封装研发总部，可见光，红外LED及激光芯片）、马来西亚槟城（可见光及红外LED封装、蓝光芯片制造、LED封装研发）、中国无锡（可见光和红外LED封装、LED封装研发）。OSRAM欧司朗LED灯珠主要应用在：替换类灯具、面板灯、筒灯、射灯、路灯、隧道灯、消费类户外、...
python画指数函数图像_如何使用python的matplotlib模块画指数函数图像
weixin_39968128的博客
11-20 3039
python是一个很有趣的语言，可以在命令行窗口运行。python中有很多功能强大的模块，这篇经验告诉你，如何利用python的matplotlib模块，绘制指数函数的图像。工具/原料windows系统电脑一台python软件，并安装由matplotlib模块和numpy模块方法/步骤1第一步，点击键盘 win+r，打开运行窗口；在窗口中输入“cmd"，点击确定，打开windows命令行窗口。2第...
指数基金实操篇
lihuazaizheli的博客
07-03 2651
文章目录1、什么是指数？2、什么是指数基金？3、那我们投资哪些指数基金呢？4、指数基金投资标准和策略4.1查指数市盈率4.2 买基金4.3 做定投4.4 慎卖出4.5 投资小案例 1、什么是指数？      简单来说，指数就是一个选股规则！它的目的是按照某个规则挑选出一篮子股票，并反映这一篮子股票的平均价格走势！     我们看到指数的上涨或下跌其实反映的就是这一篮子股票价格的上涨或者下跌的平均走势。   
莫兰指数P值，Z值分析
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GGG信的博客
06-22 1万+
关于moran’s I本身来说，只要p值过了检验，莫兰指数值可以是比较小的，这只能说明具有空间效应。而当moran’s I的值大于0.2或者小于-0.2时，可以说具有明显的空间效应了。（注：这里说的1.65是临界值，只要z值在-1.65 ~ 1.65之间，就可以说明不存在空间自相关性了）个人理解：P值决定了数据有没有显著性，数据能不能用的问题。p值（P-Value，Probability，Pr），代表的是概率。假设检验的原假设是：研究内容不存在空间自相关性或者说是随机的。p值是假设检验的值。
c代码-1.5 float数据的舍入误差,什么是舍入误差？看了程序还是没搞明白
07-14
它内部由一个符号位、8位指数和23位尾数组成。由于这种结构，某些十进制小数不能精确地转换为二进制浮点数，从而产生初始的舍入误差。 让我们通过分析`main.c`文件中的代码来深入理解这个问题。通常，一个简单的...
毫米波异构网络中移动继电器的比例选择.zip
08-21
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
在线问卷调查系统-在线问卷调查系统源码-在线问卷调查系统代码-springboot在线问卷调查系统源码-基于springboot的在线问卷调查系统设计与实现-在线问卷调查管理系统代码
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08-21
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基于Matlab的异常行为检测
08-21
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毕业设计-Java-ssm475基于JavaWeb的商城系统+vue+MySQL等文件.zip
08-21
本项目是基于JavaWeb的商城系统，采用SSM框架（Spring、SpringMVC、MyBatis）结合Vue前端技术，并使用MySQL数据库进行数据存储。系统实现了用户注册登录、商品浏览与搜索、购物车管理、订单生成与支付、后台商品管理等功能。项目旨在提供一个功能完善、操作便捷的在线购物平台，满足用户日常购物需求，同时为开发者提供一套完整的商城系统开发案例。通过前后端分离的设计，系统在用户体验和性能上均有较好表现，适合作为毕业设计或实际应用开发参考。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
基于大模型技术的文本分类工作开展
08-21
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是，借助大模型自身较强的理解和推理能力，在使用时需在prompt中明确分类任务目标，并详细解释每个类目概念，尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想，有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中，类目和样本较多易导致prompt过长，影响大模型推理效果，因此可先通过向量检索缩小范围，再由大模型做最终决策。 具体方案为：离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本；在线时先对给定query进行向量召回，再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数，直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写，加入上下文学习以提高准确度，还使用BGE作为向量模型，K-BERT提取文本关键词，拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上，大模型用Qwen2-7B-Instruct，Embedding采用bge-base-zh-v1.5，向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例，拼接prompt后输入大模型。 结果方面，使用ICL时accuracy达0.94，比bert文本分类的0.98低0.04，错误类别6个，处理时添加“家居”类别，影响不大；不使用ICL时accuracy为0.88，错误58项，可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果，例子优质、类目界限清晰时效果更佳，适合围绕通用大模型api打造工具；缺点是上限不高，仅针对一个分类任务部署大模型不划算，推理速度慢，icl的token使用多，用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词，因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
【计算机科学】哈希表与字符串哈希技术详解：数据结构、函数设计及冲突处理方法综述
08-21
内容概要：本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节，包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构，通过键值对存储数据，能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法，特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法，如双哈希和子串哈希的快速计算。此外，还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法，并提供了C++实现示例。最后，文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群：计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用；②掌握哈希函数的设计原则，包括如何选择合适的模数和基数；③学会处理哈希冲突的方法，如拉链法和闭散列法；④了解并能运用字符串哈希解决实际问题，如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议：由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧，建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论，再结合代码实例进行深入理解。同时，在实践中不断尝试不同的哈希策略，对比性能差异，从而更好地掌握哈希技术。
该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。(3).zip
08-21
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我看明白方案了！只是我对于生产库只有一个视图的查询权限，那么怎么解决获取数据库数据变化
08-21
<think>我们面临的核心问题是：在生产环境中，只有数据库视图的查询权限（没有写权限，不能创建触发器或使用CDC等高级功能），且前端使用JSP和jQuery，需要实现数据的实时更新。 根据之前的讨论，我们排除了需要数据库写权限的方案（如触发器、CDC）。因此，可行的方案有： 1. **WebSocket**：需要后端能够主动推送数据，但后端如何知道数据库变化？由于没有数据库的写权限，我们无法使用数据库的推送机制（如PostgreSQL的NOTIFY、MySQL的binlog订阅），因此后端只能通过轮询数据库来检测变化。 2. **Server-Sent Events (SSE)**：同样需要后端轮询数据库。 3. **长轮询（Long Polling）**：是轮询的改进版，但本质上还是轮询。 因此，无论选择哪种实时通信技术，后端都需要定期轮询数据库（因为我们只有查询权限）。但是，我们可以通过优化轮询策略来减少对数据库的压力。 ### 优化思路 1. **增量查询**：利用视图中的时间戳或自增ID字段，每次只查询上次轮询之后的变化。 - 例如：`SELECT * FROM your_view WHERE update_time > last_poll_time` - 需要确保视图中有这样的字段。 2. **轮询频率调整**：根据业务需求调整轮询间隔（例如，非高峰时段降低频率）。 3. **后端缓存**：在后端缓存上一次查询的结果，只获取新增或修改的数据。 ### 具体实现方案 由于前端是JSP和jQuery，我们可以选择以下两种方式： #### 方案1：使用WebSocket（后端轮询数据库） 步骤： 1. 前端通过WebSocket连接后端。 2. 后端启动一个定时任务，定期查询数据库视图的变化（使用增量查询）。 3. 当检测到变化时，通过WebSocket将新数据推送给前端。 优点：实时性高，连接持久化，减少不必要的请求头开销。 前端代码（JSP页面内）： ```jsp <script> // 确保在支持WebSocket的浏览器中运行 var socket = new WebSocket("ws://your-server:port/db-update-ws"); socket.onmessage = function(event) { var newData = JSON.parse(event.data); // 更新页面 $("#data-container").html(generateTable(newData)); }; function generateTable(data) { // 根据数据生成表格的HTML // 这里假设data是数组 var html = '<table>'; // 表头 html += '<tr>'; for (var key in data[0]) { html += '<th>'+key+'</th>'; } html += '</tr>'; // 数据行 for (var i=0; i<data.length; i++) { html += '<tr>'; for (var key in data[i]) { html += '<td>'+data[i][key]+'</td>'; } html += '</tr>'; } html += '</table>'; return html; } </script> ``` 后端（Java）使用Spring Boot的WebSocket（如果后端是Spring Boot）： 1. 添加依赖： ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId> </dependency> ``` 2. 配置WebSocket： ```java @Configuration @EnableWebSocket public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer { @Override public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) { registry.addHandler(new DbUpdateWebSocketHandler(), "/db-update-ws"); } } ``` 3. 编写WebSocket处理器和定时轮询任务： ```java public class DbUpdateWebSocketHandler extends TextWebSocketHandler { private static final List<WebSocketSession> sessions = new CopyOnWriteArrayList<>(); private ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1); private volatile long lastPollTime = System.currentTimeMillis(); @PostConstruct public void init() { // 启动定时任务，每5秒轮询一次 scheduler.scheduleAtFixedRate(this::pollDatabase, 0, 5, TimeUnit.SECONDS); } private void pollDatabase() { // 查询数据库：使用视图，并只查询上次轮询之后的变化 String sql = "SELECT * FROM your_view WHERE update_time > ?"; // 假设使用JdbcTemplate List<Map<String, Object>> changes = jdbcTemplate.queryForList(sql, new Timestamp(lastPollTime)); if (!changes.isEmpty()) { // 更新最后轮询时间为当前时间（注意：这里使用获取到变化的时间点，避免丢失数据） lastPollTime = System.currentTimeMillis(); // 将变化发送给所有客户端 String json = new ObjectMapper().writeValueAsString(changes); for (WebSocketSession session : sessions) { if (session.isOpen()) { session.sendMessage(new TextMessage(json)); } } } } @Override public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) { sessions.add(session); } @Override public void afterConnectionClosed(WebSocketSession session, CloseStatus status) { sessions.remove(session); } } ``` 注意：这里为了简化，使用了内存存储会话和轮询任务。实际应用中需要考虑分布式环境（多个后端实例）下的同步问题。 #### 方案2：使用SSE（Server-Sent Events） 如果不想使用WebSocket，或者需要兼容旧浏览器（SSE在除IE外的现代浏览器都支持），可以使用SSE。 前端代码（jQuery）： ```jsp <script> $(document).ready(function() { var eventSource = new EventSource("/db-update-sse"); eventSource.onmessage = function(event) { var newData = JSON.parse(event.data); // 更新页面 $("#data-container").html(generateTable(newData)); }; // 错误处理 eventSource.onerror = function() { console.log("SSE error."); }; }); </script> ``` 后端（Servlet）： ```java @WebServlet("/db-update-sse") public class SSEServlet extends HttpServlet { protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { response.setContentType("text/event-stream"); response.setCharacterEncoding("UTF-8"); // 设置连接特性 response.setHeader("Cache-Control", "no-cache"); response.setHeader("Connection", "keep-alive"); PrintWriter writer = response.getWriter(); // 记录上一次轮询时间（可以存储在Servlet的成员变量中，但注意线程安全） long lastPollTime = System.currentTimeMillis(); // 模拟长连接，不断轮询 while (true) { try { // 每次轮询间隔5秒 Thread.sleep(5000); // 查询数据库 String sql = "SELECT * FROM your_view WHERE update_time > ?"; List<Map<String, Object>> changes = jdbcTemplate.queryForList(sql, new Timestamp(lastPollTime)); if (!changes.isEmpty()) { lastPollTime = System.currentTimeMillis(); // 更新轮询时间 String json = new ObjectMapper().writeValueAsString(changes); // 发送事件 writer.write("data: " + json + "\n\n"); writer.flush(); } } catch (Exception e) { // 发生异常（比如客户端断开）则退出循环 break; } } } } ``` 注意：由于SSE是单向的，且一个连接会持续很长时间，因此需要设置响应头并保持连接不关闭。同时，在客户端关闭时，服务器端需要捕获异常并退出循环。 #### 方案3：长轮询（Long Polling） 如果环境不支持WebSocket和SSE，可以使用长轮询（本质上是AJAX，但服务器在有数据更新时才返回响应）。 前端jQuery代码： ```javascript function longPolling() { $.ajax({ url: '/long-polling', method: 'GET', dataType: 'json', data: { lastUpdate: lastUpdateTime }, // 发送上一次获取数据的时间 success: function(data) { if (data.changes) { // 更新页面 updateUI(data.changes); // 更新lastUpdateTime为当前时间（或数据中的最新时间） lastUpdateTime = data.lastUpdateTime; } // 无论有没有数据，都再次发起长轮询 longPolling(); }, error: function() { // 错误处理，稍后重试 setTimeout(longPolling, 5000); } }); } // 启动 $(document).ready(longPolling); ``` 后端Servlet： ```java @WebServlet("/long-polling") public class LongPollingServlet extends HttpServlet { protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { long lastUpdateTime = Long.parseLong(request.getParameter("lastUpdate")); // 设置超时时间（比如30秒） long startTime = System.currentTimeMillis(); long timeout = 30000; // 30秒 while (System.currentTimeMillis() - startTime < timeout) { // 查询数据库 String sql = "SELECT * FROM your_view WHERE update_time > ?"; List<Map<String, Object>> changes = jdbcTemplate.queryForList(sql, new Timestamp(lastUpdateTime)); if (!changes.isEmpty()) { // 有变化，返回数据 response.setContentType("application/json"); PrintWriter out = response.getWriter(); // 构建响应，包含变化和最新的时间戳（取变化中最大的时间戳） long maxTime = ...; // 从changes中获取最大的update_time Map<String, Object> result = new HashMap<>(); result.put("changes", changes); result.put("lastUpdateTime", maxTime); out.print(new ObjectMapper().writeValueAsString(result)); out.flush(); return; } // 等待一段时间再查 Thread.sleep(2000); } // 超时，返回空 response.setContentType("application/json"); PrintWriter out = response.getWriter(); out.print("{}"); // 返回空对象 out.flush(); } } ``` ### 总结 在仅有视图查询权限的情况下，我们无法避免轮询数据库，但可以通过以下方式优化： 1. **增量查询**：只查询上次轮询之后的变化，减少数据库压力。 2. **选择合适的通信方式**：WebSocket（推荐）、SSE或长轮询，避免频繁的AJAX轮询（短轮询）。 3. **调整轮询频率**：根据业务需求，在实时性和数据库压力之间取得平衡。 注意：以上方案都需要确保视图中有一个可靠的时间戳字段（或自增ID）用于增量查询。如果没有这样的字段，可能需要与数据库管理员协商添加。 ### 相关问题 1. 如何在没有时间戳字段的视图上实现增量查询？ 2. 在分布式环境下，如何避免多个后端实例重复轮询数据库？ 3. 如何防止WebSocket或SSE连接数过多导致服务器资源耗尽？ 4. 长轮询和短轮询在性能上有什么具体差异？</think>### 解决方案：基于视图查询权限的实时数据更新（JSP/jQuery实现） 在仅有生产库视图查询权限的情况下，我们可以通过以下方案实现前端数据的实时更新，核心思路是**优化轮询机制+增量数据捕获**： #### 一、优化轮询策略（推荐方案） ```jsp <!-- JSP页面实现 --> <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script> <script> // 智能轮询控制器 let pollInterval = 3000; // 初始3秒 let lastVersion = 0; // 最后获取的数据版本号 function smartPoll() { $.ajax({ url: 'DataServlet', type: 'GET', data: { action: 'getChanges', lastVersion: lastVersion }, success: function(response) { if (response.updated) { // 更新页面数据 updateUI(response.data); // 更新版本号 lastVersion = response.newVersion; // 成功时加快轮询(1秒) pollInterval = 1000; } else { // 无更新时减慢轮询(5秒) pollInterval = 5000; } // 设置下次轮询 setTimeout(smartPoll, pollInterval); }, error: function() { // 错误时重试间隔(10秒) setTimeout(smartPoll, 10000); } }); } // 启动轮询 $(document).ready(function() { smartPoll(); }); </script> ``` **后端实现 (Java Servlet)**： ```java @WebServlet("/DataServlet") public class DataServlet extends HttpServlet { protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { String action = request.getParameter("action"); long lastVersion = Long.parseLong(request.getParameter("lastVersion")); if ("getChanges".equals(action)) { // 使用版本号增量查询 String sql = "SELECT * FROM production_view WHERE version > ? ORDER BY version ASC"; try (Connection conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASS); PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql)) { stmt.setLong(1, lastVersion); ResultSet rs = stmt.executeQuery(); JSONObject result = new JSONObject(); if (rs.next()) { // 获取最新数据 JSONArray data = new JSONArray(); do { JSONObject item = new JSONObject(); item.put("id", rs.getInt("id")); item.put("value", rs.getString("value")); item.put("version", rs.getLong("version")); data.put(item); } while (rs.next()); result.put("updated", true); result.put("data", data); result.put("newVersion", data.getJSONObject(data.length()-1).getLong("version")); } else { result.put("updated", false); } response.setContentType("application/json"); response.getWriter().write(result.toString()); } } } } ``` #### 二、关键技术优化点 1. **增量数据捕获**： ```sql -- 在视图中添加版本号字段 CREATE VIEW production_view AS SELECT *, UNIX_TIMESTAMP(update_time)*1000 AS version FROM production_table; ``` 2. **智能轮询算法**： - 动态调整轮询间隔（1-5秒） - 无更新时自动降低频率 - 有更新时立即加速 - 错误时指数退避重试 3. **数据压缩传输**： ```java // 启用GZIP压缩 if (request.getHeader("Accept-Encoding").contains("gzip")) { response.setHeader("Content-Encoding", "gzip"); try (GZIPOutputStream gzip = new GZIPOutputStream(response.getOutputStream())) { gzip.write(json.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } } ``` #### 三、性能优化策略 1. **数据库查询优化**： ```sql -- 添加覆盖索引 CREATE INDEX idx_version ON production_table (update_time); ``` 2. **前端批处理更新**： ```javascript function updateUI(data) { // 使用文档片段减少DOM操作 const fragment = document.createDocumentFragment(); data.forEach(item => { const row = document.createElement('tr'); row.innerHTML = `<td>${item.id}</td><td>${item.value}</td>`; fragment.appendChild(row); }); $('#data-table').append(fragment); } ``` 3. **连接池配置**： ```java // 使用HikariCP连接池 HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setJdbcUrl(DB_URL); config.setUsername(USER); config.setPassword(PASS); config.setMaximumPoolSize(10); HikariDataSource ds = new HikariDataSource(config); ``` #### 四、备选方案：时间窗口轮询 当无法添加版本号字段时： ```java // 基于时间戳的增量查询 long lastTimestamp = Long.parseLong(request.getParameter("lastTimestamp")); String sql = "SELECT * FROM production_view WHERE update_time > ?"; stmt.setTimestamp(1, new Timestamp(lastTimestamp)); ``` 前端调整： ```javascript let lastTimestamp = Date.now(); // 初始化为当前时间 // 请求时传递时间戳 data: { action: 'getChanges', lastTimestamp: lastTimestamp } // 成功时更新时间戳 lastTimestamp = response.newTimestamp; ``` #### 五、方案对比 | **方案** | 实时性 | 数据库压力 | 实现复杂度 | 适用场景 | |------------------|--------|------------|------------|----------| | 智能版本轮询 | ★★★★ | ★★ | ★★★ | 推荐方案 | | 固定间隔轮询 | ★★ | ★★★★ | ★ | 简单场景 | | 时间窗口轮询 | ★★★ | ★★★ | ★★ | 无版本字段 | | WebSocket | ★★★★★ | ★★ | ★★★★ | 需后端改造 | ### 实施建议 1. **优先添加版本字段**： - 与DBA协商在视图中添加`BIGINT`类型的版本号字段 - 使用触发器自动更新版本号（若权限允许） 2. **监控与调优**： ```sql -- 监控慢查询 SHOW FULL PROCESSLIST; EXPLAIN SELECT * FROM production_view WHERE version > ?; ``` 3. **前端降级策略**： ```javascript // 检测浏览器性能自动调整 const isSlowDevice = navigator.hardwareConcurrency < 4; if (isSlowDevice) pollInterval = Math.max(pollInterval, 5000); ``` 4. **安全加固**： ```java // 防止SQL注入 stmt.setLong(1, lastVersion); // 使用参数化查询 // 添加速率限制 if (requestCount > 1000) { response.setStatus(429); return; } ``` > 参考实现：[^1]前端AJAX交互优化 [^2]Spring Boot后端实现 [^3]MySQL查询优化 [^4]
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