个人笔记:msyql优化

个人笔记,仅供参考,具体不明白请百度

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(1).尽量少使用子查询,子查询的效率远远比不上联合查询(性能相差一倍)
(2).尽量少使用in这种全表扫描
2,数据库的三大范式进行设计

3,适当的进行反范式,例如select * a.name ,a.age,a.password,a.home,a.rmb,b.orderid from a,b这种情况可以将b.orderid字段加到a表里进行适当的冗余来提高查询效率
4,走索引:聚簇索引与非聚簇索引是一种存储结构,而不是一种特定的索引,例如新华字典一样,非聚簇索引就是新华字典的目录,根据这个目录找位置,聚簇索引就是这个目录和字典内容放在一起,非聚簇索引就是目录和内容是不在一起的(是否使用了索引可以查看执行计划,是否使用了索引与是否充分使用了索引也不一样,也可以算一个优化点)
5,机器优化,例如将你的机械硬盘换成固态硬盘,
6,tomcat大概可以处理500次的请求,可以搭建集群来进行mysql优化
7,从请求来优化,例如采用nginx的负载均衡来进行请求的负载,这也是一种mysql优化
8,缓存,例如使用redis来进行热点事件的存储,这也是mysql的优化,
9例如在新增订单的时候,大量的请求打到mysql,那么这里也有优化的空间,可以采用MQ队列进行优化

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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