好像很慢阿

最新推荐文章于 2024-06-12 08:21:10 发布
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好像很慢阿 
yangstarfly
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stable diffusion出图慢，如何解决？
**My Coding Family**
04-23 1037
🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！ 备注：部分问题/疑难杂症搜集于互联网。
git clone 仓库很慢，甚至失败的解决办法
小白的编码屋
08-04 1788
今天准备更新思维导图09，想要上传到仓库的时候突然想起来，掌柜还没有把该仓库clone到本地。。。于是打开git，开始clone，接着就出现了标题的情况????git clone很慢，最后还崩溃了： 一搜发现大家都遇到过git clone很慢的问题，原因是网站github.global.ssl.fastly.net被限制了。。。而解决的办法也很多。试了各种方法后，整理目前还有效的两种： 第一种：GitHub域名映射本地法 首先在Git里面查看这两个网站的ip地址，使用命令： nslookup git
他竟用程序求婚成功..
u013072734的专栏
12-10 594
科技博客TheNextWeb报道，在很多人眼中Pebble代表了智能手表行业的崛起，不过近日它又完成了一个新的任务——一位名叫里克（Rick Ucker）的程序员为Pebble程序编写了一款应用程序，来了一次极客风十足的求婚，成功赢得美人归。 里克在自己的Twitter上分享了自己的创举：“我给Pebble写了个应用，向我的女友求婚！” 里克表示，自己想要找到一种有创意、极客气质十足又
好像是第三天。
这是一个很懒（handsome）的人，所以什么也没有留下
08-17 525
。。。。。。。。。。。。。（沉默开头）   婚礼上的小杉（wedding） 背景Background 小杉的幻想来到了经典日剧《求婚大作战》的场景里…… 他正在婚礼上看幻灯片，一边看着可爱的新娘长泽雅美，一边想，如果能再来一次就好了（-.-干嘛幻想这么郁闷的场景……）。 小杉身为新一代的山下智久，在虔诚地在心里呼喊了几千次以后，妖精终于出现了。 妖精说，我还是可以
linux的rz很慢,Linux rz的使用
weixin_42489917的博客
05-25 3446
RZ是Linux提供的上传的命令，基于XMODEM/YMODEM/ZMODEM协议。让我们来测试一下参数吧：先准备一个文件，就叫test.txt吧，内容如下：one linerz -+ 如果上传的文件已经存在，把内容追加到已存在的文件后面。[root@test tmp]# rz -yrz waiting to receive.zmodem trl+C ȡ100% 13 bytes ...
mbp网速很慢_macbook上网速度慢(mac网速慢解决方案)
weixin_39638105的博客
01-27 2452
1.首先请打开 Mac 系统中的偏好设置，可以通过点击屏幕左上角的苹果图标，然后再. App Store 中下载更新时，都会发现网速要比原来的要快。虽然Mac上的运行速度很.如果您有还原软件或自带的还原，还原一下系统有效又省事。你想想出事前你是怎么操作的？故障不会无缘无故的出现吧？将出事前下载所有东西全部卸载，在不可以，还.上网速度快慢与电脑或手机软/硬件不是没有关系，但是关系不大。就好像平时你只...
es 插入很慢_ES处理大数据插入运行几个小时候出现性能问题
weixin_39743603的博客
12-21 1617
es集群配置有三台，一台master ,两台 slave.三台机器配置大概是这样CPU： 6核CPU，物理CPU 2个 、逻辑CPU 24个，内存64G，磁盘22块。master:不存数据，两台slave 存数据。现在用java写了采集日志文件程序，向master发送数据，大概计算每秒ES插入2.2万条记录，索引规划为每小时一个索引，但是运行几个小时之后，插入越来越缓慢，CPU 和 内存的频率也...
java jar 运行很慢_JRebel运行缓慢或提示内存不足的解决方法
weixin_39995280的博客
02-24 2094
JRebel是一个Java类热启动的工具，使Java开发(特别是Web开发)可以实现像PHP开发那样即时刷新的效果，这样再也不用修改java文件之后频繁的去重启Web Server了，用起来非常的顺手。最近JRebel好像更新也非常频繁，8月份刚发布3.0版本，11月份就发布了3.5版本，而且这个新版本用下来非常给力，针对了spring增加了许多扩展(默认是打开的)，比如可以实时更新所有Sprin...
64位计算机很慢,为什么我的电脑对安装程序的反应很慢每次点了
weixin_34242698的博客
07-28 1428
公告： 为响应国家净网行动，部分内容已经删除，感谢读者理解。话题：为什么我的电脑对安装程序的反应很慢每次点了之后要过很回答：我只能告诉你这很正常,加内存好像没多大效果 所以,VISTA装游戏是很麻烦的,装一些软件还行参考回答：希望可以帮到你: 一:病可以导致计算机速度变慢。 其作用机理有二:一是病入侵后,首先占领内存,然后便以此为根据地在内存中开始漫无休止地自己,随着它越来越庞大,很快就占用了系统...
access连接mysql很慢_怎么解决ACCESS数据库太大造成运行慢的问题?
weixin_34028581的博客
02-04 1453
1.时候在使用Access文件的时候，随着增删改的不断的连续，会导致文件越来越大。即使手动删除或者使用delete语句删除了大量的数据记录，会发现文件的大小依然没有减掉，而且随着你再往里写数据，又会增大。2.产生这个现象的原因跟Access本身的机制有关，具体也不清楚，好像是有什么历史记录还是什么存储碎片。ACCESS数据库在进行删除操作后，并不从该数据库中把数据清除掉，而是删除其索引相关的东西，...
Python代码执行速度慢的原因及优化方法
2401_84909878的博客
06-12 3304
Python 代码执行速度慢的原因可能是多方面的，包括 GIL、动态类型系统、内存管理等因素。为了优化 Python 代码的性能，我们可以从多个方面入手，如使用内置数据类型和函数、减少全局变量的使用、使用列表推导式和生成器、利用向量化操作、并行计算等。同时，我们还需要关注代码重构、缓存机制、I/O 操作优化、选择合适的数据结构和算法等更高级的优化策略。通过不断的学习和实践，我们可以逐步提高 Python 代码的性能和效率。
python dataframe 选取字段 特别慢_怎样解决python dataframe loc，iloc循环处理速度很慢的问题...
weixin_39658966的博客
12-15 1887
怎样解决python dataframe loc，iloc循环处理速度很慢的问题1.问题说明最近用DataFrame做大数据 处理，发现处理速度特别慢，追究原因，发现是循环处理时，loc，iloc速度都特别慢，当数据量特别大得时候真的是超级慢。查很多资料，发现没有详细说明，以下为解决办法2.问题解决使用 Pandas.Series.apply 方法，可以对一列数据快速进行处理Series.appl...
解决Hyper-V内虚拟机传输资料很慢很卡
weixin_34364135的博客
02-19 4903
环境：一台DELL R730 搭建了server 2012 r2 安装了hyper-v 所有网卡都是千兆的网卡1:192.168.5.98 （外网控制服务器的IP 网络） 网卡2:192.168.50.98（专门给虚拟机使用的交换机网络） 搭建了一台win10的虚拟机VHD1---使用网络是外部网络--192.168.50...
online_2.12-0.0.41-sources.jar
09-09
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online_2.11-0.0.101.jar
最新发布
09-10
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solr-plugins-0.3-javadoc.jar
09-10
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sbt-shuwari-mode-0.10.1-sources.jar
09-09
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catboost-spark-macros_2.12-1.0.4-javadoc.jar
09-09
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peers-doc-0.5.1.jar
09-10
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数据库慢查询
03-27
<think>嗯，用户想解决数据库慢查询的问题，需要优化性能。首先，我得回忆一下之前学过的数据库优化方法。根据引用里的内容，索引、查询语句优化、分库分表这些好像都是关键点。 首先，索引优化。引用3提到合理的索引能提高查询速度，尤其是WHERE和JOIN的列。不过要避免过多索引，否则会影响写操作。复合索引可能有用，比如同时用user_id和created_at的时候。那应该先检查有没有合适的索引，可能用户的问题是没有建立必要的索引，或者索引太多导致写性能下降。 然后是查询语句优化。引用2和3都提到了优化SQL语句，比如避免SELECT *，减少联表查询，使用EXPLAIN分析执行计划。用户可能需要检查他们的SQL语句是否有不必要的复杂操作，或者是否能用更高效的JOIN方式。 分库分表是另一个点，引用4提到关系型数据库和NoSQL结合使用。如果数据量太大，单表性能可能不行，分表或者分区可以减轻负担。分库还能分散压力，但需要考虑事务一致性的问题。 缓存机制，引用4提到用缓存减少数据库压力。比如Redis缓存热点数据，或者数据库自带的查询缓存。不过要注意缓存一致性问题，避免脏数据。 硬件和参数调优，比如增加内存、调整连接数，这些属于基础设施层面的优化。可能用户需要评估当前的硬件配置是否足够，或者数据库参数是否合理。 定期维护也很重要，比如重建索引、更新统计信息，避免索引碎片影响性能。用户可能需要定期执行这些维护任务。 监控工具方面，慢查询日志和性能分析工具可以帮助定位问题。用户可能还没开启慢查询日志，或者没有定期分析执行计划。 最后，架构优化，比如读写分离、冷热数据分离，或者引入NoSQL。根据业务场景选择合适的方案，比如读多写少的情况用读写分离可能有效。 综合这些点，应该分步骤指导用户：先分析慢查询的原因，检查索引和SQL语句，再考虑分库分表、缓存，最后硬件和架构调整。同时要结合监控工具持续优化。可能用户需要具体的操作步骤，比如如何用EXPLAIN，如何创建索引，或者如何配置慢查询日志。还要注意平衡读写性能，避免过度优化导致其他问题。</think>以下是通过分步骤方法优化数据库慢查询性能的具体方案，结合引用内容和实践经验： ### 一、定位慢查询（先诊断后治疗） 1. **开启慢查询日志** MySQL示例配置： ```sql SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; SET GLOBAL long_query_time = 2; -- 超过2秒的查询记录 ``` 通过日志分析工具（如`mysqldumpslow`）识别高频慢查询[^3] 2. **执行计划分析** 使用`EXPLAIN`命令查看SQL执行路径： ```sql EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id=123 AND status='paid'; ``` 重点关注`type`列（应避免ALL全表扫描）和`Extra`列（应避免Using filesort/temporary） ### 二、索引优化（效果最直接的优化） 1. **创建复合索引规则** 对高频查询`WHERE user_id=123 AND created_at>'2023-01-01'`，创建： ```sql CREATE INDEX idx_user_created ON orders(user_id, created_at); ``` 索引字段顺序遵循**最左前缀原则**，区分度高的字段在前 2. **避免索引失效场景** - 不要在索引列进行运算：`WHERE YEAR(create_time)=2023` → `WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'` - 避免前导通配符：`LIKE '%keyword%'` → `LIKE 'keyword%'` ### 三、SQL语句优化（成本最低的优化） 1. **减少数据扫描量** ```sql -- 优化前 SELECT * FROM products WHERE category='electronics'; -- 优化后 SELECT id, name, price FROM products WHERE category='electronics' AND stock > 0 ORDER BY create_time DESC LIMIT 100; ``` 明确指定字段，添加筛选条件限制结果集[^2] 2. **改写复杂查询** 将关联子查询改为JOIN： ```sql -- 优化前 SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 1000); -- 优化后 SELECT u.* FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE o.amount > 1000; ``` ### 四、架构优化（应对大数据量） 1. **分表策略示例** ```sql -- 按时间范围分表 CREATE TABLE orders_2023Q1 (LIKE orders INCLUDING ALL); CREATE TABLE orders_2023Q2 (LIKE orders INCLUDING ALL); ``` 通过应用层路由查询到具体分表 2. **读写分离配置** 在MySQL中设置主从复制： ```sql -- 主库 GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'replica_user'@'%'; -- 从库 CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='master_host', MASTER_USER='replica_user', MASTER_PASSWORD='password'; ``` ### 五、缓存应用（快速见效方案） Redis缓存示例： ```python def get_order(order_id): cache_key = f"order:{order_id}" data = redis.get(cache_key) if not data: data = db.execute("SELECT * FROM orders WHERE id=?", order_id) redis.setex(cache_key, 3600, data) # 缓存1小时 return data ``` ### 六、参数调优示例 MySQL关键参数调整： ```ini # my.cnf innodb_buffer_pool_size = 80%物理内存 # 缓存池大小 max_connections = 1000 # 最大连接数 thread_cache_size = 100 # 线程缓存 ``` ### 监控维护方案 建立自动化监控体系： 1. 使用Prometheus+Granafa监控QPS、慢查询率等指标 2. 每周执行索引碎片整理： ```sql ALTER TABLE orders REBUILD PARTITION ALL; ``` 3. 每月更新统计信息： ```sql ANALYZE TABLE orders; ```
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