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SQL调优实战：从执行计划到慢查询优化 本文深入解析SQL性能调优核心技巧： EXPLAIN工具：通过分析执行计划的关键字段（type、rows、key、Extra），精准定位SQL低效原因，重点解读访问类型（ALL到const的效率分级）和常见问题（如Using filesort）。 慢查询日志：配置开启慢查询日志，捕获执行超时的SQL，结合执行时间、扫描行数等指标快速定位性能瓶颈。 实战案例：
步骤二：系统架构优化做什么：对电商智能决策系统的整体架构进行审查，分析是否存在不合理的分层结构或模块耦合问题。考虑采用微服务架构对系统进行拆分，将不同的业务功能模块独立成微服务，如商品管理微服务、订单分析微服务、用户行为预测微服务等。同时，优化服务之间的通信方式，采用高性能的通信协议（如gRPC）代替传统的HTTP协议。为什么这么做：不合理的架构可能导致系统的扩展性和维护性差，性能也会受到影响。微
摘要 本文针对多Agent框架提出三大核心优化方案：1) Prompt精准化设计，通过模板化管理和约束规则使工具调用成功率提升至95%；2) LLM调用缓存机制，采用内存+文件双缓存减少70%+ API费用；3) 决策逻辑简化，让简单问题直达答案。实测显示这些优化使框架决策速度提升60%+，整体效率显著提高。文章提供了完整的Python代码实现，包括Prompt模板管理器、缓存系统等核心组件，解决
用采集核心指标（LCP、FID、TTI）：// 采集 LCP（最大内容绘制）// 上报到服务器（如通过接口发送到监控平台）});加载优化（最易见效）→ 渲染优化 → 交互优化 → 代码优化。数据驱动（先测后优化）、用户导向（关注真实用户体验）、持续迭代（优化无终点）。工具依赖：Lighthouse（评估）、Chrome 性能面板（分析）、监控平台（持续跟踪）。
《全模态AI模型Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct实战指南》介绍了阿里通义千问团队2025年推出的突破性全模态大模型。该模型采用Thinker-Talker双组件架构和MoE混合专家系统，原生支持文本、图像、音频和视频四种模态的深度理解与生成，实现统一建模和跨模态协同理解。其核心优势包括119种语言支持、211毫秒低延迟交互及在36项测试中22项达SOTA水平。指南详细解析了模
摘要： 针对ECharts性能优化，核心思路包括数据降采样（使用内置sampling或Douglas-Peucker算法）、数据懒加载和缓存处理；渲染层面建议限制图表尺寸、选择高效图表类型并减少重绘频率；交互优化需关闭不必要功能并做好事件清理；工程化方面推荐按需引入模块和精简配置。对于极端场景（百万级数据或多图表页面），可采用后端预处理或可视区域渲染策略。优化重点在于平衡数据量与视觉需求，避免主线
本文系统介绍基于Vite5构建工业级前端工程的9大优化方案，实现首屏加载<800ms、Bundle体积减少60%等目标。核心内容包括：Vite的ESM原生支持与依赖预构建机制；9个关键优化维度（依赖预构建、代码分割、资源压缩等）；Docker多阶段部署方案；CI/CD自动化实践；以及Vite插件开发指南。通过真实案例展示优化效果，如某SaaS系统迁移Vite后首屏FCP从2.1s降至0.7s
1，布局优化（1）减少布局层级（2）减少同布局层级中控件数量（3）尽量使用ConstraintLayout布局，这是一种优化的RelativeLayout（4）使用merge标签减少布局层数（5）warp_content会增加布局measure计算时间（6）减少onDraw在同一区域过度绘制<merge>标签如果通过setContentView设置布局，那么布局会加载到DecorVie
关于vue的性能优化，有一个非常重要的点，就是用cdn的方式引入vue、vue- router、ElementUI、vuex、axios、jquery，那么到底怎么引呢？1、打开国内cdn服务网址：https://www.bootcdn.cn/2、查看你的项目 package.json ，查看你安装的是哪个版本3、在cdn的服务网站上搜索就可以啦这时候运行，发现报错了：Cannot redefin
在海量数据与复杂查询场景下，Apache Doris 的性能有时候并不能达到预期，这时候就需要通过系统性调优匹配业务需求。本文将梳理从问题定位到引擎优化的全流程方法，帮助开发者精准挖掘系统性能潜能
Performance TuningContributed by Henrik FrankFor all entries Nested selects Select using JOINS Use the s
引用类型调用方式GC是否内存泄漏强引用直接调用不回收是软引用.get()视内存情况回收否弱引用.get()回收不可能虚引用null任何时候都可能被回收，相当于没有引用一样否。
对于信创系统架构师而言，未来的核心竞争力将不再是单一技术的掌握，而是跨层级的协同设计能力—— 能够在异构算力与国产数据库的复杂生态中，找到技术与业务的最佳契合点，为政企机构打造安全、高效、自主可控的信创架构。
应用程序进程完成第一次绘制后，系统进程会交换当前显示的背景窗口，将其替换为主活动。此时，用户可以开始使用该应用程序。因为App应用进程的创建过程是由手机的软硬件决定的，所以我们只能在这个创建过程中视觉优化。冷启动阶段 :1. 加载并启动应用程序。2. 启动后立即显示应用程序空白的启动窗口。3. 创建应用程序进程。所谓的主题优化，就是应用程序在冷启动的时候(1~2阶段)，设置启动窗口的主题。因为现在
Spring Cloud Gateway虽然强大，但其中的性能优化陷阱却不少。本文列举了4个常见的“坑”，并提供了解决方案。在实际开发中，我们需要根据业务需求选择合适的优化策略，并时刻关注网关的性能指标。延伸思考：随着微服务架构的普及，网关的性能优化需求会越来越复杂。你了解哪些高级的性能优化策略？如基于AI的智能限流、自适应路由等，欢迎在评论区分享你的见解。
连接谓词下推(JPPD)是Oracle优化器处理带视图SQL的重要优化手段，其核心是将外部查询的连接条件推入视图内，以利用视图内部表的索引。文章详解了JPPD的使用场景：适用于未合并视图、外连接视图、UNION/DISTINCT/GROUP BY视图等类型，并受参数_optimizer_extend_jppd_view_types控制。通过实际案例展示如何通过hint(no_merge、push_
Spark性能优化的5中方法
JOIN 超过 3 个表容易影响性能（S/4HANA 已改善）数据量增加，执行时间对数增长 → 性能好。数据量增加，执行时间指数增长 → 性能差。数据库服务器、应用服务器、客户端性能。模块：FI-CO + ABAP 报表。目标：优化报表执行效率，降低系统压力。网络吞吐量直接影响 ABAP 性能。BSEG 查询频繁 CPU 占用高。尽量减少静态变量、内表和对象占用。动态表名、字段名尽量用宏或子程序。
通过合理配置进程拓扑、优化资源隔离策略及实施动态负载均衡，可显著提升并行效率。当测试规模满足$N > 100$时，采用$xdist$通常可获得$2 \sim 8$倍加速比。建议在持续集成流程中结合与pytest-cov实现高效测试覆盖。
那有没有解决办法呢，实际情况是CO底层在处理数据的时候会判断调用方的程序属性，类似login对象在不替换调试版login时，自身支持iis进程登录，但普通exe无法直接登录问题。U8的接口本质上就是组织dom数据，然后调用U8API，或者CO实现单据的保存操作，有时候会遇到测试环境挺快的，部署到正式环境，一张单据保存要20S以上，客户肯定不能接受。如果仍然慢，请备份好环境后，打最新库存和销售补丁(
1.爬行本地 html 文档，分析所有 css 语句 2.记录@font-face语句声明的字体，并且记录使用该字体的 css 选择器 3.通过 css 选择器的规则查找当前 html 文档的节点，记录节点上的文本 4.找到字体文件并删除没被使用的字符 5.编码成跨平台使用的字体格式。但是有些时候字体包文件很大，导致页面在第一次进入时，字体刚开始还是默认字体，会等个2-3秒后，才会应用你想要的字体
除了革命性的 Bank Group 和全面的 RASR 功能，DDR4 还引入了其他多项关键技术，这些技术共同支撑了其在频率、容量、功耗和信号完整性上的飞跃。
NSDateFormatter之性能优化NSDateFormatter在开发过程使用算是频繁的，但是过度的创建NSDateFormatter用于NSDate与NSString之间转换，会导致App卡顿（特别是Cell上使用），打开Profile工具查一下性能，你会发现这种操作占CPU比例是非常高的。据官方NSDateFormatter官方文档说法，创建NSDateFormatter代价是比较高的，
C++与GPU交互的性能优化核心在于：最小化数据传输、最大化批处理、精简着色器、高效内存管理，并利用并行计算。实战中，80%的性能问题源于数据传输和Draw Call过多。建议从基础优化入手，逐步应用高级技术，并使用工具验证。最终，优化能带来更流畅的图形体验。如果你有具体场景或代码问题，欢迎提供更多细节，我会给出针对性建议！
MySQL 性能优化
程序的效率是每个程序员开发者都应该重视的,无论您是采用哪一种语言进行开发. 程序有时候越短,并不一定越快,有时候程序很多代码,但不一定会很慢. 性能是一把双刃剑, 获得时间效率的同时, 牺牲的是空间的开销. 这里提供一些建议以提高你的程序运行速度和减低系统荷载。
1. PinnerService2.App Frozen3. dex2oat & BackgroundDexOptService4. SnapShot截图优化5. 后台进程限制6. iorapd7. 调度策略与宏配置8. dalvik & lmk9. 冷启动优化10. 开机时长优化11. 性能常用工具使用12. 触摸提频13. PowerHal14.多线程swap15. hotplug cpu &
深度剖析Android三种启动类型(System Boot、冷启动、热启动)的优化策略,从系统启动到应用启动的完整优化方案,包含Systrace分析、代码实战和车机场景特殊优化,助你实现从3秒到1秒的启动性能飞跃
前端性能优化实用方案（四）：DOM批处理减少80%重排重绘
在本文中，我们详细介绍了如何设计一个支持三千万用户同时在线看视频的短视频系统，重点包括以下几个方面：理解短视频系统的核心模块。精确估算用户需求，面对高并发的挑战。搭建基础架构，实现视频上传、播放、搜索等核心功能。采用消息队列和分布式系统实现高效的并发处理。采用HDFS分布式文件系统存储海量视频文件。设计数据高可用机制，确保数据安全性和一致性。通过缓存、异步处理、CDN和限流机制，提升系统性能和稳定
2.安装Nextcloud官网链接：https://nextcloud.com/install/#instructions-server145MB 官网速度慢，建议用IDM下载，下载安装包后，上传到服务器（先不要解压）添加网站添加成功之后会在目录下生成文件，将.htaccess和.user.ini文件删除解压nextcloud到当前目录，然后把压缩包删除
能不用分支就不用：用stepmixsmoothstep替代if-else；优先用内置函数：Cesium的czm_系列函数是硬件级优化的天花板；计算移到顶点着色器：片元着色器的计算成本是顶点着色器的100倍；减少内存访问：合并变量、避免随机访问、用压缩纹理；批量处理：用Primitive替代Entity，减少Draw Call。通过以上优化，Shader性能可提升50%-200%，尤其在大规模GIS
UE性能优化RederDoc
前端性能优化——包体积压缩82%、打包速度提升65%
本文分享的Windows性能优化方案，覆盖内核设置、后台管理、存储优化、高级配置等核心维度，兼顾实用性与安全性。普通用户可优先执行后台进程管理、存储优化等基础操作；技术爱好者可尝试注册表调整、组策略配置等高级优化。需注意，优化并非一蹴而就，建议结合自身使用场景与设备配置，逐步调整验证，找到最适配的方案。
本文系统介绍了网络性能优化的多层级技术方案。硬件层面建议选用支持多队列的高性能网卡，并做好NUMA拓扑匹配；操作系统层面需优化中断亲和性、关闭节能模式；内核参数重点调整TCP缓冲区、队列长度等；驱动层面配置中断合并、offload控制等参数；高级方案包括RPS/RFS分流及DPDK/XDP加速。实施过程强调逐层验证，推荐按硬件选型→驱动升级→NUMA绑定→参数调整→压测验证的步骤进行优化。关键指标
在高并发场景下，Dify常面临响应慢、检索迟等问题。通过异步任务调度、缓存复用、数据库连接池优化和高效向量检索，可显著提升系统响应速度与处理能力。结合实际部署经验，合理配置Celery、Redis、SQLAlchemy和HNSW等组件，能实现低延迟、高吞吐的稳定服务。
MySQL性能优化的最佳20+条经验作者：酷壳地址：http://coolshell.cn/articles/1846.html今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语
概述当MySQL数据库的用户量和数据量非常少的时候，很难判断数据库性能的好坏。只有当长时间运行，并且有大量用户频繁操作的时候性能才能够被体现出来。为了提高MySQL数据库的性能，需要进行一系列的优化措施。
：使用SXSSFWorkbook替代默认的XSSFWorkbook，通过滑动窗口机制仅保留部分数据在内存。通过上述方案组合使用，可实现安全稳定的百万级数据导出。的组合方案，并配合监控工具实时观察内存使用情况。：内存占用降低90%以上，支持百万级数据导出。：避免HTTP请求超时，支持断点续传。
首屏时间的标准不是定死的，而是根据当前系统对时间是否敏感来决定的，比如 C 端系统 PC官网、H5 页面等，对首屏要求较高，而像 B 端管理后台，对首屏时间就没那么敏感，而且一般企业内部用的系统，其访问的网络环境一般都比较稳定，所以对首屏时间要求会低一些。一般来说，首屏时间在 1s 内，给用户的感觉就是非常流畅，在 1s 内的话，无论是 300ms 还是 500ms，其实用户感觉不出来太大的差别，
本文深入分析了Java 8 Stream API并行流的核心原理、源码机制以及在生产环境中的优化实践，提供实例与建议，帮助开发者在高并发场景下提升并行流性能。
一、使用交叉顶点数据：用一个数组交叉地保存顶点数据，而不是用独立的顶点数组保存不同的属性，会得到更好的性能，因为顶点数组具有更好的局部内存。例如，把顶点位置读入到变换前顶点缓存时，很可能会把该顶点的法线信息也读入到变换前的顶点缓存中，在需要时供顶点着色器使用。如下
题记：APP性能优化之内存优化三步论：这是为什么呢？怎么干？开始干为什么要进行内存优化1.APP运行内存限制，OOM导致APP崩溃。2.APP性能：流畅性，响应速度用户体验学习路线Android的内存管理方式1.Android系统内存分配与回收方式一个APP通常就是一个进程对应一个虚拟机GC只在heap剩余空间不够时才发出垃圾回收GC触发时，所有的线程都会被暂停2.APP内存限制机制每个A
5、修改nginx配置之后，需要重启nginx生效，然后去页面清空浏览器环缓存后查看，app.js 和chunk-vendors.js 两个文件变成了 884kB 和642 kB，大小和加载时间都有明显的下降。3、 修改后，先本地 npm run build 打包，打包成功后，看下包里的js文件中是否包含 .gz 结尾的文件，如果包含就可以把包部署到相关环境上。问题场景，如下图，环境上的 app.
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