1.单表优化很多时候我们一开始优化并不是一上来就对SQL进行优化。很多时候我们需要检查数据库的设计是否合理，比如我们使用允许为空的字段修改为0或者其他特殊字符代替，这里我们把一些字段改为默认值表示null。尽量避免null。因为如果查询中包含null的列，对mysql来讲更难优化，因为可为null的列使得索引，索引统计和值比较都更复杂。null 的列会使用更多的存储空间，在mysql里也需要特殊处
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2023-08-31 11:32:18
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# MySQL 深度分页优化
在现代Web应用中，分页是一项非常普遍的需求，尤其是当涉及到大量数据时。不过，随着数据量的不断增长，传统的基于`LIMIT`和`OFFSET`的分页方法会变得越来越低效。这篇文章将探讨MySQL中的深度分页问题，并提供优化方案。
## 一、深度分页的挑战
### 1.1 传统分页的工作原理
在MySQL中，分页通常依靠`LIMIT`和`OFFSET`来实现。例
1.翻页参数详解limit 5000 , 10;
5000 （offset）：跨过5000条记录
10（每页记录数）：取10条
也就是 5001~5010
相关公式推断：
offset-》页：每页10条，跨过5000条，也就是5000/10=500页，跨过500页，也就是现在取的 5001~5010是第501页 通用公式：页 = offset/每页记录数
页-》offset：第501页
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2024-04-19 14:12:58
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前言 后端开发中为了防止一次性加载太多数据导致内存、磁盘IO都开销过大，经常需要分页展示，这个时候就需要用到MySQL的LIMIT关键字。但你以为LIMIT分页就万事大吉了么，Too young,too simple啊，LIMIT在数据量大的时候极可能造成的一个问题就是深度分页。案例 这里我以显示电商订单详情为背景举个例子，新建表如下：CREATE TABLE `cps_user_or
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2023-11-09 10:02:39
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先说解决方案：覆盖索引+延迟关联。比如查询语句如下：select * from demo order by a ASC, b ASC, c ASC limit 1000000, 10;给 id 列建主键，给(a,b,c)建联合索引：create index idx_a_b_c on demo(a,b,c);然后延迟关联，即先查主键 id，然后根据 id 查其它字段：select a,b,c fro
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2023-12-25 10:46:49
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在数据库运维中，慢查询直接影响应用响应速度与用户体验。本文将结合某电商系统 MySQL 慢查询优化案例，深度解析问题根源，并提供覆盖 SQL、
开发经常遇到分页查询的需求，但是当翻页过多的时候，就会产生深分页，导致查询效率急剧下降。有没有什么办法，能解决深分页的问题呢？本文总结了三种优化方案，查询效率直接提升10倍，一起学习一下。1. 准备数据先创建一张用户表，只在create_time字段上加索引：CREATE TABLE `user` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
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2023-09-21 19:09:40
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(全文目录：)
开篇语
哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文
MySQL的深度分页（Deep Pagination）指的是在数据集非常大的情况下进行分页查询。由于分页查询通常会通过 LIMIT 和 OFFSET 来限制返回结果的数量，当你分页到数据集的后面时（例如，OFFSET 很大），查询效率会显著降低。这是因为数据库需要扫描和跳过大量的数据行，直到达到指定的 OFFSET。深度分页的问题：性能下降：当 OFFSET 值很大时，MySQL 需要扫描和跳过大
【代码】【数据库】MySql深度分页SQL查询优化。
这是学习笔记的第 1800篇文章
原创
2021-07-23 11:50:07
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原标题：深度deepin 20.2正式发布，系统精简运行丝滑，快来体验！近日，因deepin 20.2正式发布的消息，深度操作系统再次冲上了热搜。据官方媒体最新消息报道，深度deepin 20.2新版本进一步提升了系统整体的稳定性和兼容性！实现了操作更快地响应，系统整体性能大大地增强，使用更加流畅的体验！近期有准备更换操作系统的用户，不妨试试我们的最美国产操作系统—深度deepin 20.2。下面
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2023-10-13 11:24:43
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大致总结一下学到的各个优化算法。一、梯度下降法 函数的梯度表示了函数值增长速度最快的方向，那么与其相反的方向，就可看作函数减少速度最快的方向。在深度学习中，当目标设定为求解目标函数的最小值时，只要朝梯度下降的方向前进，就可以不断逼近最优值。梯度下降主要组成部分：1、待优化函数f(x)2、待优化函数的导数g(x)3、变量x，用于保存优化过程中的参数值4、变量x点处的梯度值：grad5、变量
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2023-09-06 10:24:27
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在训练神经网络模型的时候需要使用到优化算法，最终我们都是通过求解代价函数的最优化问题来求解模型的参数。有的时候，训练一个神经网络模型可能需要几百上千台机器同时训练几个月，通过使用优化算法可以节省训练的时间加快模型的收敛。本篇文章主要介绍一下常用的优化算法梯度下降算法指数加权平均算法动量梯度下降RMSprop算法Adam优化算法常用的优化算法在面试的时候也会经常被问到。一、梯度下降算法在训练模型之前
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2023-09-20 15:55:46
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、优化算法与深度学习1、优化算法对于深度学习的意义2、优化算法与深度学习的关系3、优化算法在深度学习中的主要挑战（1）局部最小值（2）鞍点二、深度学习中优化算法的常见算法1、梯度下降（1）批量梯度下降（BGD）（2）随机梯度下降（SGD）（3）小批量随机梯度下降（MBGD）——最常用的梯度
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2024-03-14 21:14:44
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一、发展背景及基本框架梯度下降是目前神经网络中使用最为广泛的优化算法之一。为了弥补朴素梯度下降的种种缺陷，研究者们发明了一系列变种算法，从最初的 SGD (随机梯度下降) 逐步演进到 NAdam。然而，许多学术界最为前沿的文章中，都并没有一味使用 Adam/NAdam 等公认“好用”的自适应算法，很多甚至还选择了最为初级的 SGD 或者 SGD with Momentum 等。深度学习优化算法的发
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2024-04-24 13:59:52
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文章目录1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)2.随机梯度下降法（Stochastic gradient descent SGD)3.小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent MBGD)4.动量法5.AdaGrad6.RMSProp7.Adam 1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)每次迭代都需要将
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2023-11-02 21:07:40
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深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数\(\theta\)，它能显著地降低代价函数\(J(\theta)\)。这里介绍的方法都基于以下两点：梯度的负方向是函数在当前点减小最快的方向；使用一阶泰勒展开式近似当前点的函数值，即：\[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)
\]下面介绍几种常用优化算法：梯度下降法及其三个变体BGD(Batch Gradien
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2021-01-27 18:00:00
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深度：从输入层到输出层所经历的隐藏层层数越多，深度越深。越复杂的选择问题，越需要深度的层次的多。每层神经元也越多，即多层次的分析和计算手段，得到结果的一种方法。目的：训练加速就可以在同样的时间多尝试idea，多调试参数，提升工作效率。对于大规模的训练数据和模型，可以将任务由不可能->可能。方法：
1.GPU加速
矢量化编程可提高算法速度。强调单一指令并行操作多条相似数据，形成单指令流多数据流
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2023-08-07 16:43:01
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深度优化前，首先要做几件事。1.重装完新系统，所有驱动，补丁，程序都OK后，断网最新病毒库全盘查杀。2.备份系统，非微软自带备份，此项应关闭。3.阅读10则常见Win7优化误区 教你正确优化Win7，阅读Win7优化误区一览。保证系统完整性良好的前提下进行可操作的深度优化，步骤如下。一、迁移个人配置HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\WindowsNT\Cu
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2023-09-06 23:13:03
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