WP-Optimize WP-Optimize这是一个数据清理、压缩和缓存插件，我相信大多数网站管理员都很熟悉。多合一插件可以确保尽可能优化数据库，而无需安装其他工具。...缓存是一个很好的附加功能，因为你可以加快网站速度，优化数据库，而无需考虑。WordPress按计划清理数据库，甚至可以使用WP-Optimize插件压缩图像。...至于数据库优化，WP-Optimize所有不必要的文件将被删除，并完成任务，如压缩表和保留备份。功能亮点 网站缓存、数据库清理、图像压缩等功能均可提供免费版本。 支持日历自动优化数据库。...支持数据库优化统计信息。 支持数周数据库备份的维护。 可选择多站点支持。 删除不必要的图像并优化要保留的图像。 可以优化单表而不是整个数据库。 WP-Optimize提供多语言集成。...所有受攻击或服务器问题时，所有数据库备份都存储在列表中。 支持可选表格和文件进行优化。 支持一键修复数据库。 定价 免费。 5.WP Reset WP Reset?
题记：推荐引擎根据的分类根据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别相同判定为相似用户）、基于内容的（物品具有相同关键词和Tag，没有考虑人为因素），以及基于协同过滤的推荐（发现物品，内容或用户的相关性推荐...）、以及基于模型的推荐（机器学习，所谓机器学习，即让计算机像人脑一样持续学习，是人工智能领域内的一个子领域）。...算法思想： 每个用户（user）都有自己的偏好，比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素（latent factor），如果一首歌（item）带有这些元素，那么就将这首歌推荐给该用户...因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐B。 如果用矩阵表示即为： ? ...这里涉及到最优化理论，在实际应用中，往往还要在后面加上2范数的罚项，然后利用梯度下降法就可以求得这P,Q两个矩阵的估计值。这里我们就不展开说了。
主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊...而一般80%的数据库性能问题都是由于SQL性能所导致的，所以如何进行SQL的优化、SQL优化的效果就成为了数据库性能提升的关键因素。...那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。...在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。...下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果
这是学习笔记的第 2084 篇文章 今天在圈子里面有一篇文章很火， 前沿 | VLDB 2019论文解读：大规模数据库智能参数优化的创新与实践 在智能运维方向上算是迈出了坚实的一步，而这篇文章对运维方向的感触很深的一个原因就是优化的切入点很准很实际...智能运维方向在前期的投入是比较大的，而且本身智能方向的理论门槛较高，从我的理解来说，以一个具体的业务场景做深做透，融入智能方向，会有一些帮助，而以这个作为切入点，逐步延伸，使得前期的成本投入能够尽可能平摊出来...但是我们换一种思路，一般的互联网公司的数据库规模我们计算为200，那么按照这个思路来进行成果转化，节省内存为：2.7G*200=540G,成本为：540/16*700~23625元,我想你作为一个管理者...我特别赞成那种把一件事情做到极致的方式，很多事情都是触类旁通，我们运维的数据库环境也是如此，如果你能够像呵护你的孩子/宠物一样去管理一台数据库，那么你投入的精力和成本是不低的，但是按照这种思路，我们可以复制已有的经验...比如一个数据库实例的多个属性信息，假设有10个，怎么进行提炼聚合，找到主成分，提取相应的标签信息的时候，面对大量的数据，常规的思路就不起作用了，这就需要进一步的提炼，通过模型来进行梳理改进。
数据挖掘的基本任务：利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法。...利用数据分析手段，对菜品实现智能推荐、促销结果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销滞销菜品分析和销量趋势预测。...⑥ 模型发布：模型部署、模型重构 1.定义挖掘目标 实现动态菜品智能推荐，帮助客户快速发现自己感兴趣的菜品，推荐合理菜品量，同时确保推荐给客户的菜品也是企业所希望的，实现餐饮消费者和餐饮企业的双赢...5.挖掘建模 样本抽取完成并经预处理后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的 哪类问题（分类、聚类、关联规则、时序模式或是智能推荐），选用哪种算法进行模型构建？...针对餐饮行业的数据挖掘应用，挖掘建模主要包括： 基于关联规则算法的动态菜品智能推荐 基于聚类算法的餐饮客户价值分析 基于分类与预测算法的菜品销量预测 基于整体优化的新店选址
MySQL 编译参数多而复杂，让新手感到很头大，如果是正式生成环境安装 MySQL，没有充足的时间去研究每一个参数代表的意义，个人建议使用余洪春前辈整理的编译参数，便捷高效！...的线上安装建议采取编译安装的方法，这样性能上有较大提升，，源码包的编译参数会默认以 Debgu 模式生成二进制代码，而 Debug 模式给 MySQL 带来的性能损失是比较大的，所以当我们编译准备安装的产品代码时，一定不要忘记使用
数据库专题（一） ——数据库优化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面：数据库DML、DQL的优化（即增删改查等SQL语句优化）；数据库设计优化（如索引设置、索引类型...、表引擎、冗余字段、主键外键等）；数据库服务器和配置优化（如主从分离、读写分离等）。...根据不同的业务场景，需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作，绝大部分来自查询，因此查询的优化至关重要，而大部分情况下，查询的优化在于索引命中率。...三、数据库设计优化 数据库设计阶段非常重要，当数据库表里面有大量数据，且有大量的程序对此表有操作时，再进行修改，就是一个灾难。...四、数据库服务器及配置优化 除了上述条件外，在数据库服务器和配置上也有需要进行优化的地方。 1、读写分离 通常大的系统中，都会进行读写分离操作。
之前韩锋老师写过一篇关于查看MySQL执行计划的文章，里面解释了一个脚本，是他早先定制的一个还不错的功能。...如何用一款小工具大大加速MySQL SQL语句优化(附源码) 使用细节在文章里介绍的比较详细了。 一直收藏了文章，但是没有实践，今天在本地的环境中调试了下，总体感觉不错。...使用Python来定制一些内容和输出报告，还是很有必要的，这一点上Python确实有着很独特的优势。...我看看后期要不要在这个基础上改动一些内容，定制和改进一些东西。...，后期会花一些精力来尝试定制一番。
前言 ❝今天逛github时，发现了这款对 SQL 进行优化和改写的自动化工具sora。感觉挺不错的，就下载学习了一下。...这个工具支持的功能比较多，可以作为我们日常开发中的一款辅助工具，现在我就把它推荐给你们～～～ github传送门：https://github.com/XiaoMi/soar ❞ 背景 在我们日常开发中...，优化SQL总是我们日常开发任务之一。...SOAR(SQL Optimizer And Rewriter) 是一个对 SQL 进行优化和改写的自动化工具。由小米人工智能与云平台的数据库团队开发与维护。...官方文档其实很粗糙，更多方法解锁还要靠自己研究，毕竟源码已经给我们了，对于学习go也有一定帮助，当作一个小项目慢慢优化岂不是更好呢～～。 「好啦，这一篇文章到这就结束了，我们下期见～～。
substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’ trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate...) and sk_rq<trunc(sysdate+1) 进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如： ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30 ‘X’ || hbs_bh>’X5400021452...’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’ sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5 hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’5401002554...条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：ys_df>cx_df，无法进行优化 qc_bh || kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’
游戏开发者：推荐产品：云服务器CVM、云数据库MySQL推荐理由：对于游戏开发者，腾讯云的CVM云服务器可以提供高性能的计算资源，确保游戏的稳定运行；而云数据库MySQL则适合存储用户信息、游戏数据等。...人工智能与大数据分析推荐产品：CVM云服务器（GPU实例）、大数据计算套件（Tencent Cloud Elastic MapReduce）、AI图像处理服务推荐理由：在AI和大数据分析场景中，强劲的计算能力和分布式处理是关键...例如，部分云服务器和数据库产品在续费时享有额外折扣，这对于希望降低未来IT成本的企业来说是一笔不小的省钱机会。...这是一个提升用户体验、优化业务流程的好机会，尤其适合需要专业支持的开发团队。六、双十一的腾讯云专属选购体验双十一期间的选购体验更具互动性和智能化。...例如，腾讯云会提供多种产品组合方案，可以在购买之前根据用户的需求和使用场景进行精准推荐。这一智能推荐系统不仅仅是帮助用户了解产品，同时也大大提升了产品的适用性。
完整測试 对全部的基础设施做測试，Webserver、应用程序、缓存层、数据库、网络、外部资源等； 这样的方法提供了一个完整的全貌，但非常难以实现； 结果复杂难以理解。有可能会误导。...定义基准測试后的目标； 仅在同一时间改动一个配置，并返回基准结果。 基准測试的类型 性能測试类型 压力測试 负载測试 耐久性測试 峰值測试 压力測试 測试系统的极限。...包含： 用户数量 事务数量 数据库大小 耐久性測试 和负载測试相似，仿真可持续的时间，在较长的时间段内測试系统的稳定性。 峰值測试 測试工作负载的突然变化； 定义在当前环境下的系统行为。...延迟 完毕一个事务所需的总时间； 最小/平均/最大响应时间。 对负载測试非常重要。 面对伸缩时的稳定性 測量系统伸缩时的表现。
而我们知道，从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别，而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别，二者相差3个数量级。所以，要优化数据库，首先第一步需要优化的就是 IO，尽可能将磁盘IO转化为内存IO。...本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化： query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache...也就是说，如果已经在缓存中，该select请求就会直接将数据返回，从而省略了后面所有的步骤(如 SQL语句的解析，优化器优化以及向存储引擎请求数据等)，极大的提高性能。...在以往的经验来看，如果不是用来缓存基本不变的数据的MySQL数据库，query_cache_size 一般 256MB 是一个比较合适的大小。...一般来说，如果我们的数据库中没有什么大事务，写入也不是特别频繁，2MB～4MB是一个合适的选择。但是如果我们的数据库大事务较多，写入量比较大，可与适当调高binlog_cache_size。
下载完成后，将安装包上传值服务器，解压 tar xvzf zookeeper-3.4.6.tar.gz 进入解压后的目录 cd zookeeper-3.4.6 找到conf文件夹，进去 cd conf 拷贝一份...myid的文本文件，内容是当前服务器的id 退回上一级目录，找到bin目录，在每个节点执行如下命令启动 ....，另一方面是检查2888、3888端口是否启动监听，有时监听在127.0.01上也会报这个错。...推荐zk客户端api是curator com.netflix.curator curator-framework... 1.3.3 zookeeper还有许多第三方webui系统，提供不同的功能，推荐http://www.boywell.com
EdgeOne与其他腾讯云服务组合叠加 EdgeOne作为内容分发和边缘计算服务，与腾讯云的其他产品（如轻量应用服务器、数据库服务）组合效果极佳。...通过提供灵活的边缘计算能力，EdgeOne能够将计算、存储和AI能力扩展至网络边缘，为用户带来前所未有的低延迟计算体验，支持实时数据处理和AI推理，适用于电商推荐、直播互动、智能设备等场景。...AI推理能力：在边缘部署AI模型，通过推理优化内容分发，例如根据用户画像提供个性化的广告或内容推荐。 灵活扩展：根据业务需求按需扩展边缘计算资源，适应快速变化的业务环境。...腾讯云通过不断优化分发路径、智能调度、边缘计算等核心技术，为用户带来极致的网络加速和安全体验。 1....自适应流量调度技术 EdgeOne的智能调度系统基于AI技术，能够实时识别用户的访问路径，分析网络环境，自动选择最优路径和节点，确保用户访问体验的持续优化。
1.3.1 数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式： ➢ 第 1 规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。...➢ 第 2 规范 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大 部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。...➢ 第 3 规范 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求， 除非一些特殊作用的表。...从性能角度来说，冗余数据库可以分散数据库压 力，冗余表可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接， 提高效率。...1.3.4 外键的设计 ➢ 外键作为数据库对象，很多人认为麻烦而不用，实际上，外键在大部分情况下是很有用的，理由是： ➢ 外键是最高效的一致性维护方法，数据库的一致性要求，依次可以用外键、CHECK
GRecX是基于tf_geometric框架的GNN-based的开源推荐算法框架，致力于构建高效统一易扩展的GNN-based推荐算法基准（Benchmark）库。...通过深度优化GRecX框架的内核，我们大幅度缩短了模型训练时间，有效提升了基准推荐算法性能。...注意，由于一些推荐算法需要依赖较好的超参（如L2正则参数）和技巧（如dropout）才能发挥出较好的效果，GRecX中一些算法的结果（例如MF）可能会远高于已有文献中所给出的结果（例如GRecX的MF的性能比一些文献中所给出的...模块：统一现有的GNN-based推荐算法常用数据集，并提供方便的接口供用户调用。...grecx.model模块：实现并优化了现有的GNN-based推荐算法模型，如NGCF、LightGCN等推荐算法，供用户方便使用 grecx.evaluation模块：实现常用的推荐评价指标，如NDCG
推荐阅读： 智能运维：美团SQL Advisor的自动化SQL优化实现 阿里巴巴技术团队在数据库性能优化方面不断摸索与尝试，并推出了CloudDBA智能化运维产品，将技术专家的运维智慧和经验凝聚成产品的规则引擎...完美表现的背后，隐藏着数据库团队对技术的执着追求。这是一个什么样的团队，他们究竟做了什么，是什么支持着双十一这一全民狂欢的数字一次次突破？...本次分享，将以一个亲历者的角度来给大家揭开双十一背后，阿里巴巴数据库团队的神秘面纱。 而来自产品部的胡航丽专家则就CloudDBA智能运维与优化平台展开分享。 ?...阿里巴巴数据库技术事业部近几年在智能数据库诊断优化方面有一些探索和实践，也有不少经验和教训，分享我们团队对于“自诊断，自优化”智能数据库诊断优化系统的思考。...推荐阅读： 阿里云数据库CloudDBA的自动运维与智能优化探索 开发运维一体化从源头优化 我们都知道，在数据库运维与优化中，最难的部分往往不是技术的问题，DBA能够发现问题，但由于管理等方面的因素而很难从根本上解决问题
发现一本不错的书籍，名叫《Build Your Own Database From Scratch》，也就是从零实现一个你自己的 SQL 数据库，书中有完整的代码演示，用 Go 语言实现。...实现磁盘 B+ 树 第一部分实际上是去构建一个基于磁盘的 KV 存储引擎，这里是使用的磁盘 B+ 树作为数据存储和组织的方式。...KV 之上的 SQL 数据库 第二部分，是在前面实现的 B+ 树 KV 存储引擎之上，去构建一个迷你的 SQL 数据库，当然支持的语法比较有限，只涉及到简单的一些 CRUD 的语法。...并且在 KV 之上支持了事务的特性，然后对数据表进行解析、存储，总体来说是一个比较完整的资料。...当然，唯一的缺点是这本书是英文的，没有中文版，但书中都是使用了一些专业性强的术语，并没有太多生僻的词句，理解起来应该不难。
轻量应用服务器推荐理由：轻量应用服务器几乎是每个开发者的入门产品，双十一期间的优惠力度非常大，低至几元/月的价格让它成为双十一购物车里的热门。...推荐配置：2核4G、三年套餐最具性价比，适合长期使用，折扣后价格极低。2. MySQL云数据库推荐理由：MySQL云数据库稳定、扩展性强，适合需要存储大量数据的项目。...推荐配置：按需购买套餐，双十一折扣力度大，选择按需计费可以更灵活应对项目需求变化。3. COS对象存储推荐理由：COS是大容量文件存储的优质选择，双十一的充值送返现活动让它的性价比大大提升。...CDN加速推荐理由：CDN服务帮助优化跨地区、跨境访问，适合流量大、内容多的网站。CDN通过多节点缓存分发内容，降低延迟，显著提升用户体验。适用场景：电商平台、媒体网站、视频分发应用。...总结 这份双十一推荐清单为开发者提供了一站式的解决方案，从入门级服务器到专业的高防IP、海量存储服务和数据库产品，全面满足项目开发、数据存储和安全保护的需求。
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