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  • 很多使用了中央空调的用户,长期下来,都不是怎么在意清洗保养的问题,使用的时间久了,效果就不是那么好了,那么就可以将商用中央空调改造了,如何要商用中央空调改造?商用中央空调改造有哪些好处呢?接下来国泰...

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      很多使用了中央空调的用户,长期下来,都不是怎么在意清洗保养的问题,使用的时间久了,效果就不是那么好了,那么就可以将商用中央空调改造了,如何要商用中央空调改造?商用中央空调改造有哪些好处呢?接下来国泰良友小编就给大家讲解一下,一起来看看吧。

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      如何要商用中央空调改造

      1、如何要商用中央空调改造——降低运行能耗成本

      对使用年限较长的中央空调系统进行优化以后,能让场所内整体能耗下降最高可达到达60%,特别适合大型建筑:大型商业广场、商务办公楼、产业园区、工厂车间等空间的供暖、制冷及热水费用,大幅度降低运营成本。

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      2、如何要商用中央空调改造——提高舒适度

      换新改造后的中央空调系统,可以明显改善室内空气质量,让场所内舒适度得到大幅提升,如果在同等情况下,节能改造后的商用中央空调系统温度,跟未改造前相比,夏季要减低3-5℃,冬季可高出3-5℃,实现至少30%度的冬暖夏凉体验。

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      3、如何要商用中央空调改造——提高5-15年设备使用寿命

      商用中央空调改造后,可以实现对场所空调内部的一次全面修整和换新,排除其他安全隐患,降低故障率,最高可延长中央空调设备5-10寿命质量。

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      4、如何要商用中央空调改造——节省企业运行成本

      合理进行商用中央空调改造,能大大降低企业资金压力,高效节能能让投资成本在3-5年内回本。

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      以上就是商用中央空调改造的好处介绍了,想必大家对商用中央空调改造有全新的了解了吧,如果你也想要商用中央空调改造,不妨关注我们。

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  • 查询日志会把查询耗时超过规定时间的SQL语句记录下来 利用查询日志,定位分析性能瓶颈 slow_query_log 可以设置查询日志的开闭状态 slow_query_log_file 日志存放的地址 long_query_time 可

    如何定位并优化慢查询SQL

    • 根据慢日志定位慢查询sql
    • 使用explain等工具分析sql
    • 修改sql或者尽量让sql走索引

    慢日志查询步骤

    慢查询日志的作用

    • 慢查询日志会把查询耗时超过规定时间的SQL语句记录下来
    • 利用慢查询日志,定位分析性能瓶颈
    • slow_query_log 可以设置慢查询日志的开闭状态
    • slow_query_log_file 慢日志存放的地址
    • long_query_time 可以规定查询超时的时间,单位是秒,默认为 10秒,一般设置为1秒
    -- 查询慢查询日志是否开启 以及 日志存放的路径
    show variables like 'slow_query%'
    

    查询慢查询sql的数量

    -- 查询慢查询sql的数量
    show status like '%slow_queries%'
    

    打开慢日志命令

    set global slow_query_log =on;
    

    设置慢查询sql时间,如果sql查询超过1秒,则记录,注意:设置完后,需要重新连接,才能看到是否生效

    set global long_query_time=1;
    

    以上set参数也可以在my.cnf(linux) 或 my.ini(windows)这个配置文件里进行设置,如果是直接命令方式,当重启数据库服务的时候,就有复原了

    注意:打开以上的设置,只是监听记录 本窗口的慢查询

    利用explain关键字分析慢查询sql

    将explain关键字放在select语句前面,用于描述mysql是如何执行查询操作的 并返回 查询sql返回的行数,explain
    可以帮助我们分析select语句让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们的查询,让查询优化器能够更好的工作

    例如:

    EXPLAIN select * from act_hi_varinst ORDER BY NAME_ desc;
    

    explain关键字段

    • type
    • extar

    type

    type表示的是mysql找到需要数据行的方法,方式,性能重最优到最差如下:

    system>const>eq_ref>ref>fulltext>ref_or_null>index_merge>unique_subquery>index_subquery>range>
    index>all

    index和all表示走的是全表扫描,但看到type是这两个值中的任何一个,证明语句是需要有优化的

    extra

    可以从extar获取到一些更为详细的信息,辅助我们了解sql语句执行的运行方式,extra中出现以下2项意味着mysql根本不能
    使用索引,效率会受到重大影响,应尽可能的对此进行优化。

    extra项 说明
    Using filesort 表示mysql会对结果使用一个外部索引排序,而不是从表里按索引次序读到相关内容。可能在内存或者磁盘上进行排序。mysql中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
    Using temporary 表示mysql在对查询结果排序时使用了临时表。常见于排序order by和分组查询group by

    使用force index 是强制使用某一类索引,可以用来判断走哪个索引是最优的,例如:

    explains select count(id) froun tableName force index(primary)
    

    mysql技巧

    技巧1 比较运算符能用 “=”就不用“<>”

    “=”增加了索引的使用几率。

    技巧2 明知只有一条查询结果,那请使用 “LIMIT 1”

    “LIMIT 1”可以避免全表扫描,找到对应结果就不会再继续扫描了。

    技巧3 为列选择合适的数据类型

    能用TINYINT就不用SMALLINT,能用SMALLINT就不用INT,道理你懂的,磁盘和内存消耗越小越好嘛。

    技巧4 将大的DELETE,UPDATE or INSERT 查询变成多个小查询

    能写一个几十行、几百行的SQL语句是不是显得逼格很高?然而,为了达到更好的性能以及更好的数据控制,你可以将他们变成多个小查询。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GKP8UGDf-1619935558069)(D:\idea-work\real\xyGxbg\xyGxbg-git\litaofeng\docs.vuepress\public\mysql\1613841473606.png)]

    技巧5 使用UNION ALL 代替 UNION,如果结果集允许重复的话

    因为 UNION ALL 不去重,效率高于 UNION。

    技巧6 为获得相同结果集的多次执行,请保持SQL语句前后一致

    这样做的目的是为了充分利用查询缓冲。

    比如根据地域和产品id查询产品价格,第一次使用了:

    SELECT price from order where id=123 and regin='shanghai'
    

    那么第二次同样的查询,请保持以上语句的一致性,比如不要将where语句里面的id和region位置调换顺序。

    技巧7 尽量避免使用 “SELECT *”

    如果不查询表中所有的列,尽量避免使用 SELECT *,因为它会进行全表扫描,不能有效利用索引,增大了数据库服务器的负担,以及它与应用程序客户端之间的网络IO开销。

    技巧8 WHERE 子句里面的列尽量被索引

    只是“尽量”哦,并不是说所有的列。因地制宜,根据实际情况进行调整,因为有时索引太多也会降低性能。

    技巧9 JOIN 子句里面的列尽量被索引

    同样只是“尽量”哦,并不是说所有的列。

    技巧10 ORDER BY 的列尽量被索引

    ORDER BY的列如果被索引,性能也会更好。

    技巧11 使用 LIMIT 实现分页逻辑

    不仅提高了性能,同时减少了不必要的数据库和应用间的网络传输。

    技巧12 使用 EXPLAIN 关键字去查看执行计划

    EXPLAIN 可以检查索引使用情况以及扫描的行。

    其他

    SQL调优方法有很多种,同样的查询结果可以有很多种不同的查询方式。其实最好的方法就是在开发环境中用最贴近真实的数据集和硬件环境进行测试,然后再发布到生产环境中。

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  • 一、一点。 你理解得越多,需要记的就越少。 不要光是看看就行了。停下来,好好想想。书中提出问题的时候,你不要直接去翻答案。可以假想真的有人在问你这个问题。你大脑想得越深人,就越有可能学会并记住它。 ...

    一、慢一点。 你理解得越多,需要记的就越少。

    不要光是看看就行了。停下来,好好想想。书中提出问题的时候,你不要直接去翻答案。可以假想真的有人在问你这个问题。你让大脑想得越深人,就越有可能学会并记住它。

    二、做练习, 自己记笔记。

    要自己练习,但是如果这些练习的解答也由我们一手包办,那和有人替你参加考试有什么分别?不要只是坐在那里看着练习发呆。拿出笔来,写一写画一画。大量研究都证实,学习过程中如果能实际动动手,这将改善你的学习。

    三、上床睡觉之前不要再看别的书,至少不要看其他有难度的东西。

    学习中有一部分是在你合上书之后完成的(特别是,要把学到的知识长久地记住,这往往无法在 看书的过程中做到) .你的大脑也需要有自己的 时间,这样才能再做一些处理。 如果在这段处理时间内你又往大脑里灌输了新的知识,那么你刚才学的一些东西就会丢掉。

    四、 要喝水,而且要多喝点水。

    能提供充足的液体,你的大脑才能有最佳表现。如果缺水(可能在你感觉到口渴之前就已经觖水了),学习能力就会下降。

    五、讲出来,而且要大声讲出来。

    说话可以刺激大脑的另一部分。如果你想看懂什么,或者想更牢地记住它,就要大声地说出来。更好的办法是,大声地解释给别人听。这样你会学得更快,而且可能会有以前光看不说时不曾有的新发现。

    六、听听你的大脑怎么说。

    注意一下你的大脑是不是负荷太重了。如果发现自己开始浮光掠影地翻看,或者刚看的东西就忘记了,这说明你该休息一会了。达到某个临界点时,如果还是一味地向大脑里塞,这对于加快学习速度根本没有帮助,甚至还可能影响正常的学习进程。

    七、要有点感觉。

    你的大脑需要知道这是很重要的东西。要真正融人到书中的故事里。为书里的照片加上你自己的图题。你可能觉得一个笑话很憋脚,不太让人满意,但这总比根本无动于衷要好。

    八、真正做些工作!

    把这些知识应用到你的日常工作中去;利用你所学的想法完成项目决策。具体做些工作,你会得到书中练习和活动以外的经验。所需要的只是一支笔和一个要解决的问题.通过使用针对考试所学的工具和技术可以更好地解决这个问题。

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  • 然而,即使是对小型数据集,使用标准循环也很费时,你很快就会意识到大型数据帧可能需要很长的时间。当我第一次等了半个多小时来执行代码时,我找到了接下来想与你共享的替代方案。标准循环数据帧是具有行和列的 ...

    如果你使用 python 和 pandas 进行数据分析,那么不久你就会第一次使用循环了。然而,即使是对小型数据集,使用标准循环也很费时,你很快就会意识到大型数据帧可能需要很长的时间。当我第一次等了半个多小时来执行代码时,我找到了接下来想与你共享的替代方案。

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    标准循环

    数据帧是具有行和列的 pandas 对象。如果使用循环,则将遍历整个对象。python 不能用任何内置函数,而且速度非常慢。在我们的示例中,我们得到了一个具有 65 列和 1140 行的数据帧,它包含 2016-2019 赛季的足球比赛结果。我们要创建一个新的列来指示某个特定的队是否打过平局。我们可以这样开始:

    63c049b0b7e5f72e2b389b5f1f2414b9.png

    因为我们的数据框架中包含了英超的每一场比赛,所以我们必须检查我们感兴趣的球队(阿森纳)是否参加过比赛,是否适用,他们是主队还是客队。如你所见,这个循环非常慢,需要 207 秒才能执行。让我们看看如何提高效率。

    pandas 内置函数:iterrow()——快 321 倍

    在第一个示例中,我们循环访问了整个数据帧。iterrows()为每行返回一个序列,因此它以一对索引的形式在数据帧上迭代,而感兴趣的列以序列的形式迭代。这使得它比标准循环更快:

    3ffc4842a0b153939c6485a353fc27eb.png

    代码运行需要 68 毫秒,比标准循环快 321 倍。但是,许多人建议不要使用它,因为仍然有更快的方法,并且 iterrows() 不保留跨行的数据类型。这意味着,如果在数据帧上使用 iterrow(),则可以更改数据类型,这会导致很多问题。要保留数据类型,还可以使用 itertuples()。我们不会在这里详细讨论,因为我们要关注效率。你可以在这里找到官方文件:

    a06452ae1d91a2b18ea8b1dd39758fb3.png

    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.itertuples.html?source=post_page-----805030df4f06----------------------

    apply()方法——快 811 倍

    apply 本身并不快,但与数据帧结合使用时具有优势。这取决于应用表达式的内容。如果可以在 Cython 空间中执行,则速度会更快(在这里就是这种情况)。

    我们可以将 apply 与 Lambda 函数一起使用。我们要做的就是指定轴。在这种情况下,我们必须使用 axis=1,因为我们要执行一个列操作:

    a81d1747798af1f98fdb84876ac18e08.png

    此代码甚至比以前的方法更快,只需要 27 毫秒就能完成。

    pandas 矢量化——快 9280 倍

    现在我们可以讨论一个新话题了。我们利用矢量化的优点来创建真正快速的代码。重点是避免像前面的例子 [1] 中那样的 Python 级循环,并使用优化的 C 代码,这个代码使用内存的效率更高。我们只需要稍微修改函数:

    41d616706b0b2abee73b511a9c4b11ed.png

    在这种情况下,我们甚至不需要循环。我们要做的就是调整函数的内容。现在我们可以直接将 pandas series 传递给我们的函数,这会导致巨大的速度增益。

    Numpy 矢量化——速度快 71.803 倍

    在前面的示例中,我们将 pandas series 传递给了函数。通过添加.values,我们收到一个 Numpy 数组:

    3c15179e21f462e071d898dc8f27861e.png

    Numpy 数组非常快,我们的代码运行时间为 0305 毫秒,比开始使用的标准循环快 71803 倍。

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    结论

    如果您使用 python、pandas 和 Numpy 进行数据分析,那么代码总会有一些改进空间。我们比较了五种不同的方法,在计算的基础上增加了一个新的列到我们的数据框架中。我们注意到在速度方面存在巨大差异:

    bd7a1d7ec5545e8f80470ff64d0c7562.png

    如果你从这篇文章中选择两条规则,我会很高兴:

    如果确定需要使用循环,则应始终选择 apply 方法

    否则,矢量化总是更好的,因为它更快

    原文:https://towardsdatascience.com/how-to-make-your-pandas-loop-71-803-times-faster-805030df4f06

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  • 2016总结

    2017-01-24 18:29:31
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