《运筹优化》专题

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

19.6.1. 创建空间索引 19.6.2. 使用空间索引可以使用索引对2个非空间数据库中的搜索操作进行优化。对于空间数据库，这同样成立。有了以前设计的大量多维索引功能的帮助，能够对空间搜索进行优化。最典型的情况如下： ·搜索包含给定点的所有对象的Point查询。 ·搜索与给定地区交迭的所有对象的地区查询。 MySQL采用了具有2次分裂特性的R-Trees来为空间列编制索引。使用几何对象的MBR来

7.5.1. 系统因素和启动参数的调节 7.5.2. 调节服务器参数 7.5.3. 控制查询优化器的性能 7.5.4. 编译和链接怎样影响MySQL的速度 7.5.5. MySQL如何使用内存 7.5.6. MySQL如何使用DNS 7.5.1. 系统因素和启动参数的调节 我们从系统级因素开始，因为必须尽早地进行部分决策以获得较大性能。在其它情况下，快速浏览该节就足够了。但是，了解一下更改该层次的

使用filters优化查询 ElasticSearch支持多种不同类型的查询方式，这一点大家应该都已熟知。但是在选择哪个文档应该匹配成功，哪个文档应该呈现给用户这一需求上，查询并不是唯一的选择。ElasticSearch 查询DSL允许用户使用的绝大多数查询都会有各自的标识，这些查询也以嵌套到如下的查询类型中： constant_score filterd custom_filters_score

Vue项目中，首页有一张几乎半瓶的背景图片，在Lighthouse中耗时1600ms，似乎想不到什么办法去进行优化呀？压缩，转webp，或者转base64等等都无法大幅度降低lcp的耗时。请问各位有什么其他的想法吗？

问题内容： 我的网页包含： 引用的样式表包含： 我在ID中有一张表格，希望单元格有一些填充。但是，引用的样式表优先于内联样式。我可以通过Firebug直观地看到这一点。如果我关闭Firebug中的指令，则向左填充将生效。 我该如何上班？ 问题答案： 正如其他人提到的那样，您有一个特异性问题。当确定两个规则中的哪一个优先时，CSS引擎会计算每个选择器中的s 数量。如果一个比另一个多，就使用它。否则，

SQL有以下优点： 快速 - 使用SQL查询，用户可以快速有效地从数据库中检索大量记录。 无需编码 - 在标准SQL中，管理数据库系统非常容易。它不需要大量代码来管理数据库系统。 明确界定标准 - ISO和ANSI是长期建立使用的SQL数据库标准。 可移植性 - SQL可用于笔记本电脑，PC，服务器甚至某些手机。 互动语言 - SQL是用于与数据库通信的域语言。 它还用于在几秒钟内接收复杂问题的答

面试凉经 问的很全面，也挺难的（我感觉）。 从计网问到Java基础，到网络安全攻击。速度很快。 也是我了解的不全面吧！

问题内容： 我们可以创建Docker映像并将所有映像都推送到没有Dockerfile的Hub中。拥有Dockerfile为何有用？它有什么优势？Dockerfile的创建是一个耗费大量时间的过程，只能由人来创建。我想知道基于基础映像，提交的映像和基于Dockerfile的映像之间的主要区别是什么。 问题答案： 通过指定我们要在docker映像上执行的所有步骤来用于工作自动化。 Dockerfile

本文向大家介绍MyBatis 的优点？相关面试题，主要包含被问及MyBatis 的优点？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 基于 SQL 语句编程，相当灵活，不会对应用程序或者数据库的现有设计造成任 何影响，SQL 写在 XML 里，解除 sql 与程序代码的耦合，便于统一管理；提供 XML 标签，支持编写动态 SQL 语句，并可重用。 与 JDBC 相比，减少了 50%以上的代码量，消除

本文向大家介绍Python的优势：相关面试题，主要包含被问及Python的优势：时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、Python 易于学习; 2、用少量的代码构建出很多功能;（高效的高级数据结构） 3、Python 拥有最成熟的程序包资源库之一; 4、Python完全支持面向对象; 5、Python 是跨平台且开源的。 6、动态类型:  

Node.js 调优 作为一门后端语言，肯定要求运行的效率最优化，以实现对于资源最小损耗，这一章正是围绕这个话题展开。调优是一个有挑战性的活儿，可能经常让人摸不着头脑，下面的内容尽量使用实例来带入一个个调优的场景。 11.1 准备工作 首先我们准备一个 http server 端代码，请求后返回一个二维码图片： var http = require('http'); var ccap = requ

对于某些工作负载，可以在通过在内存中缓存数据或者打开一些实验选项来提高性能。 在内存中缓存数据 Spark SQL可以通过调用sqlContext.cacheTable("tableName")方法来缓存使用柱状格式的表。然后，Spark将会仅仅浏览需要的列并且自动地压缩数据以减少内存的使用以及垃圾回收的 压力。你可以通过调用sqlContext.uncacheTable("tableName")

调整内存的使用以及Spark应用程序的垃圾回收行为已经在Spark优化指南中详细介绍。在这一节，我们重点介绍几个强烈推荐的自定义选项，它们可以 减少Spark Streaming应用程序垃圾回收的相关暂停，获得更稳定的批处理时间。 Default persistence level of DStreams：和RDDs不同的是，默认的持久化级别是序列化数据到内存中（DStream是StorageLe

集群中的Spark Streaming应用程序获得最好的性能需要一些调整。这章将介绍几个参数和配置，提高Spark Streaming应用程序的性能。你需要考虑两件事情： 高效地利用集群资源减少批数据的处理时间 设置正确的批容量（size），使数据的处理速度能够赶上数据的接收速度 减少批数据的执行时间 设置正确的批容量 内存调优