助。 目前已经出版了四本书《Oracle 数据库DBA专题技术精粹》、《Oracle 数据库性能优化》、《深入浅出Oracle-DBA入门、进阶与诊断案例》、《循序渐进Oracle》。 其中部分图书的章节可以参考以下链接：

基于PHP的架构是蘑菇街早期使用的，当时开发人员较少，业务逻辑相对简单，在业务迭代过程中更多地将就快速迭代试错，对于业务逻辑之外的系统优化相对比较少人关注。 上图中，客户端发起HTTP请求到公网Proxy，由Proxy将请求

列编程”的旅程。 在文章的最后一部分优化篇里面，重点阐述了在工程师在运用分布式队列编程构架的时候，在生产者、分布式队列以及消费者这三个环节的注意点以及优化建议。 分布式队列编程－－模型篇 模型

2.1.11. 存储过程命名规则 - 6 - 2.2. SQL语句书写规则 - 6 - 3. 数据库优化建议（针对Mysql） - 6 - 3.1. Mysql五类参数配置 - 6 - 3.1.1. 连接

几百万条数据，照样几十毫秒完成查询. 2. SQL提高查询效率 2008-05-12 21:20 1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在

或者硬盘。SessionFactory的外置缓存也被称为Hibernate的第二级缓存。 7．如何优化Hibernate？ 初用Hibernate的人也许都遇到过性能问题，实现同一功能，用HIBERN

catalog) Hive-Metastore，此系统提供模式（schemas）和统计，用于数据挖掘和查询优化。在Facebook公司，Hive数据仓库中存有数千张容量至少为2PB的表，有超过100人使用其做报告和查询分析之用。

所以我们在表的设计的时候，需要考虑到我们有多大的用户量(包括一个较为长远的考虑)，考虑哪些query执行得更加频繁，从而给出相应的优化方案。 4. 索引(index)设计 1）索引类型： B-tree () Myisam 主键就是聚集索引

者快在哪里，似乎很少 有人说得清。因为Spark是基于内存的计算框架？因为SparkSQL有强大的优化器？本文将带你看一看一个SparkSQL作业到底是如何执行的，顺 便探讨一下SparkSQL和Hive

Defined-定义级 Quantitatively Managed-量化管理级 Optimizing-优化级 18. CMMI介绍CMMI分为5个等级 初始级 软件过程是无序的，有时甚至是混乱的，对过程几

分析执行计划 执行计划是SQL优化器生成的如何处理给定的请求的一个工作计划。它包含这个请求中药用到的操作符。有一些操作可能会执行多次。一些计划分支可能会并行执 行。在这个工作计划中，优化器决定获取语句中涉及到

编译器难以直接优化 for...of 这样的语法特性，而最新的 TurboFan 编译流则从设计上就能够支持控制流、异常处理以及解构赋值这些特性。包括之前 Crankshaft 虽然支持但是尚未优化的生成器

读提供了基础（这点很重要，下面要讲的系统瓶颈优化有两个都依赖这个功能）。根据线上实际的应用情况，同城两个机房间的数据同步延时在毫秒级别。 系统瓶颈优化 0. 2.1 发布之后，根据运行情况和1111的要求，OB

误传1：移动网络性能主要是由运行在 CPU 上的 JavaScript 性能决定 现实：大多数网络性能是由渲染管线的优化程度，GPU 加速程度，DOM 交互速度三者制约。更快的 JavaScript 总是有用的，但它很少是决定因素。

部分数据重叠，部分功能重叠 导致大量的重复工作 各分公司之间的CRM和ERP缺乏信息共享 资源不能共享，业务执行不能最优化 总公司与各分公司之间的CRM和ERP缺乏信息聚合 总公司不能及时掌控分公司的信息 现有的系统正在

版本企业级服务器版本Express 版本 Express-C 版本 企业级数据库开发版本包括多种功能扩展包(存储优化功能包, 性能优化功能包等), Informix, 客户端, 驱动程序, DB2 Connect, Extenders

CSS模块化 通过原生CSS内置的@import机制管理CSS模块，在构建过程中会自动合并压缩（在下文的优化章节也有说明）： @import "normalize.css";@import "widget1

我们的服务器将有大约300万个在线连接。 实现方式 让我们看看如何使用Go函数实现服务器的某些部分，而无需任何优化。 在进行net/http ，我们来谈谈我们如何发送和接收数据。 站在WebSocket协议（例如JSON对象）

RenderScript 、 fastBlur 、 对RenderScript和fastBlur的优化 ，接下来分别分析各自的优缺点和在项目中该使用哪个解决方案。先上一张效果图： 高斯模糊效果图

代表分区。注意，分区是个逻辑概念，变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存或存 储。这是很重要的优化，以防止函数式不变性导致的内存需求无限扩张。有些RDD是计算的中间结果，其分区并不一定有相应的内存或存储与之对应，如果需要