mysql 存储引擎 统计分析_mysql 存储引擎分析

本文详细对比了MySQL中的两种主要存储引擎InnoDB与MyISAM的特点及适用场景。InnoDB支持事务处理、外键及行级锁,适用于需要频繁更新及事务操作的场景;而MyISAM不支持事务且采用表级锁,但在高并发读取操作上有优势。

数据库引擎:

数据库引擎顾名思义就是通过对数据、索引的存储,定义不同的存储方式,来保证在不同场景下,能够有效率的获取到数据

InnoDB(目标为处理大容量数据库系统):

事务性引擎,具有事务性(提供了对ACID事务的支持),外键,行级锁。

MySQL运行时Innodb会在内存中建立缓冲池,用于缓冲数据和索引。

不支持FULLTEXT类型的索引,而且没有存储整个表中的行数,所以select count(*) 需要全局扫描表

因为具有MVCC的行级锁的特性,在查询的时候,能够不锁定整个表,所以在并发较高时,使用Innodb引擎会提升效率。但是如果在查询的时候没有指定具体的扫描范围,没有明确主键,那么查询还是会锁住全表。

适用场景:

1:需要事务操作

2:经常需要更新操作的表:

3:外键约束。只有他支持外键

4:支持自动增加列属性auto_increment

5:需要断电恢复的

补充:什么叫事务?简称ACID

Atomic(原子性):要么执行要么不执行,即报错了可以进行回滚。当做没调用一样

Consistency(一致性):完整性约束了a+b=10,一个事务改变了a,那么b也应该随之改变.

Isolation(隔离性):两个事务不会进行交错执行的状态

Duration(持久性):事务成功后,结果会永远保存

MyIsam():

独立于操作系统,可以进行数据的迁移,例如从window迁移到linux

会创建三个文件,一个是.frm文件用于存储表的定义,一个是.MYD文件用于存储表的数据,另一个是.MYI文件用来存储索引文件

不具有外键,不具有实务,表级锁,查询更新会锁定整个表

不具有恢复功能。

适用场景:

不支持事务的设计,但是并不代表着有事务操作的项目不能用MyIsam存储引擎,可以在service层进行根据自己的业务需求进行相应的控制

高负载的select

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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