Holy Lance

黄金法则 二八原则 系统中 20% 的代码会消耗 80% 的性能！在进行性能优化时，我们应该始终坚持这个原则。 够用原则 如果有两种方式渲染图像，无法观察出哪个渲染的效果更好，那就选用性能消耗更低的方式。我们知道，RGBA4444 像素格式的 PNG 图像质量比 RGBA8888 像素格式的要低，但是如果在游戏效果上，无法观察出哪个效果好，我们应该坚持使用 RGBA4444 的像素格式，因为它占用

本文向大家介绍python实现可视化动态CPU性能监控，包括了python实现可视化动态CPU性能监控的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了python可视化动态CPU性能监控的具体代码，供大家参考，具体内容如下 打算开发web性能监控，以后会去学js，现在用matp来补救下，在官网有此类模板，花了一点时间修改了下，有兴趣的可以去官网看看。 基于matplotoilb和ps

我正在探索物化视图来创建非规范化视图，以避免为了提高读取性能而连接多个表。API将从物化视图中读取数据，以向客户端提供数据。 我正在使用亚马逊aurora postgres（版本11）。 我在物化视图（MV）上使用一个唯一的索引，这样我就可以使用“并发刷新”选项。 不过我注意到的是，当只有一小部分行在其中一个源表中更新，我尝试刷新视图时，它非常慢。事实上比第一次填充视图慢。例如：要填充MV第一次需

问题内容： 我有一张约有100,000个用户的表。 第一种情况： 当我为上述查询做一个解释计划时，我得到的费用为5200 第二种情况： 当我对第二个查询做一个解释计划时，我得到的费用为100,000。 视图中的where子句如何工作？在视图检索所有行之后是否应用where子句？如何解决此问题？ 问题答案： 这是关于已使用的视图算法的。 该 合并 算法行之有效最表的索引和诸如此类的东西-的 不是Te

下面我们介绍几个可以用图形化的方式来管理Docker的工具。 Shipyard：https://github.com/shipyard/shipyard（已停止维护） Portainer Portainer（基于 Go）是一个轻量级的管理界面，可让您轻松管理Docker主机或Swarm集群。 Portainer的使用意图是简单部署。它包含可以在任何 Docker 引擎上运行的单个容器（Docker

本文向大家介绍MongoDB性能优化及监控，包括了MongoDB性能优化及监控的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。 一、索引 MongoDB 提供了多样性

可视化监测 为了查看可视化容器背后的原始数据，点击容器左下方 按钮，可视化监测窗口将会打开。可以选中查看原始数据详情。 表格. 分页表格形式呈现的基础数据。可以点击表头每行字段名的上下箭头来按照该列排序。 请求. 服务器原始请求数据，以 JSON 形式呈现。 响应. 服务器原始响应数据，以 JSON 形式呈现。 统计. 请求和响应的统计汇总数据，以表格形式呈现。包括查询周期，请求周期，查询到的记录

我需要使用javaFX2执行以下操作： 1-）加载图像并使用imageView显示。[好的] 2-）右键单击并选择“添加节点”选项，屏幕上将出现一个黑色圆圈，您可以将圆圈拖动到图像的任何位置。[好的] 3-）使用鼠标的滚轮放大或缩小图像视图，在图像上提供“缩放感觉”。[确定] 3.1-）但是，每次缩放图像时，我都希望我的圆圈遵循缩放比例，这意味着它们不能保持在屏幕的相同位置。[不知道] 我的问题是