《运筹优化》专题

优化MySQL左联接仍然有问题。该查询需要0.13秒才能完成，而下一个查询需要0.00秒（简化）。 对于该查询，我希望达到0.00左右。 解释输出： 现在，同样的简化查询运行良好（使用索引等，唯一的区别在于括号之间）： 解释说：

从本质上说，我想最小化覆盖消费的成本。这些规则或多或少有以下几点： 每一个客户（我们有几百万个客户）消费不同的物品，这是不同的每一个客户。我们有许多产品，每一个包括一个或多个项目，在给定的成本。产品和成本对所有客户来说都是共同的。此外，还有一些附加的限制因素将哪些产品可以为每个客户组合在一起，但这些限制因素对所有客户来说都是相同的。我正在计划使用Spark解决这个问题，我不熟悉它的算法在这个问题上

为了提高配置单元查询的性能，有哪些优化参数 配置单元版本：-Hive 0.13.1-cdh5.2.1 配置单元查询：- 设置hive.exec.parallel=true； 您能建议任何其他设置，除了以上，以提高配置单元查询的性能，我正在使用的类型查询。

问题1[主]:是否可以优化？ 我尝试过：避免使用非常大的数字的操作。所以我决定使用辅助数据。例如，我将转换为，其中。 问题：但是似乎比快十倍。这里是我的测试：

今天我开始玩分支，检查两个布尔值。我很确定，在某些优化级别上，它们将简单地添加并检查，但gcc和CLANG不是这样。为什么gcc不优化两个bool检查，用addition和一个check替换它们？让我给你看一个例子： 两个分支(test+je)不应该比加法和分支(add+jne)慢吗？ 编辑：我真正的意思是乘法，因为在true和false的情况下(1+0)，加法给出true(1)，但乘法给出正确的

我使用线程池执行器，将其替换为旧版线程。 我创建了如下执行器： 这里的核心大小是maxpoolsize/5。我已经在应用程序启动时预先启动了所有核心线程，大约160个线程。 在传统设计中，我们创建并启动了大约670个线程。 但关键是，即使在使用Executor并创建和替换遗留设计之后，我们也不会得到更好的结果。 对于结果内存管理，我们使用Top命令来查看内存使用情况。对于时间，我们将System.

我一直在尝试制作一款基于2D Tile的游戏，但在出现问题之前并没有走得太远。游戏很好，除了它非常慢，并且空间不断出现在瓷砖之间。我尝试将所有磁贴图像放入一个图像中以加载以使其更平滑，但它不起作用。我需要有关如何优化游戏以获得更好的fps的帮助。 大多数显示类 大多数地图类 这是图块之间渲染错误的图片

我有一个场景，我需要一些帮助来制定问题，这样我才能正确地实施优化方法。我希望有人能给我一些指导，表面上看起来很简单，但我很难弄清楚如何正确编码变量、约束等。 情况是这样的： 需要将多个物品放入箱子/背包中 例： 每个项目有两个值的向量： 项目=[[7,6]，[14,2]，[27,23]，[5,15]] 箱子/背包的向量，第一个值为物品第一个值可接受的上限。第二个值相同，但适用于箱子/背包中每个物品

我正在使用Amazon SES进行一个项目，并且已经设置了一个接收规则来将消息从SES发送到SNS。SNS将我的APIendpoint作为订阅者，但为了确保我不会错过任何消息，我还设置了一个SQS队列，并将该队列订阅到SNS主题。 在这个设置下，我会收到每封SES电子邮件两次。（一个来自SNS，一个来自SQS的投票）。有没有一种方法，只发送失败的SNS消息到SQS队列，这样我就不用总是检查重复了？

前言 在应用程序运行过程中，如果内存出现了问题，具体有怎样的体现 内存问题的外在表现 1.页面出现延迟加载或经常性暂停（限定网络情况正常） 2.页面持续性出现糟糕的性能（限定网络情况正常） 3.页面的性能随时间延长越来越差（限定网络情况正常） 界定内存问题的标准 1.内存泄漏：内存使用持续走高 2.内存膨胀：在多数设备上都存在性能问题 3.频繁垃圾回收：通过内存变化图进行分析 监控内

主要内容：业务场景,如何通过缓存优化查询接口,基于大数据离线平台进行缓存预热,本地缓存框架：Ehcache今天给大家来分享一个知识，那就是平时我们开发系统的时候，如何运用 Ehcache 这款本地缓存框架，把我们的查询性能大幅度提升优化，甚至让很多查询操作性能提升到 100 倍以上，下面就来讲讲这个话题。 业务场景 首先给大家引入一个场景，就是假设咱们写的一套 Java 系统要跑一个几百行的大 SQL 从 MySQL 里查询数据，这个查询是不是会速度非常的慢？ 那肯定是了，这种几百行大 SQL

我们都知道，ES 中的 master 跟一般 MySQL、Hadoop 的 master 是不一样的。它即不是写入流量的唯一入口，也不是所有数据的元信息的存放地点。所以，一般来说，ES 的 master 节点负载很轻，集群性能是可以近似认为随着 data 节点的扩展线性提升的。 但是，上面这句话并不是完全正确的。 ES 中有一件事情是只有 master 节点能管理的，这就是集群状态(cluster