CachinginlaravelsificantantimprovesApplicationPlicationPlicationPlicationByByucingDatabasequeriesandminimizingRedundantantprozessing.TouseCachingive, folgt ThesSteps: 1.UserouteCachingForstaticRoutes -WithPhPartisanRoute: CachpublicPages/ups ortebutno

Die Hauptgründe für den langsamen Betrieb von DOM sind die hohen Kosten für die Umlagerung, die Neuausrichtung und den niedrigen Zugangseffizienz. Zu den Optimierungsmethoden geh?ren: 1. Reduzieren Sie die Anzahl der Zugriffe und Cache -Lesewerte; 2. Batch -Lesen und Schreibvorg?nge; 3.. Zusammenführen und ?ndern, Dokumentfragmente oder verborgene Elemente verwenden; V. 5. Verwenden Sie Framework oder RequestAnimationFrame Asynchronous Update.

Die Optimierung der MySQL -Abfrageleistung muss aus den Kernpunkten beginnen, einschlie?lich der rationalen Verwendung von Indizes, der Optimierung von SQL -Anweisungen, Strategien für das Design und der Partitionierung von Tabellenstruktur sowie die Verwendung von Cache- und überwachungswerkzeugen. 1. Verwenden Sie Indizes vernünftigerweise: Erstellen Sie Indizes auf h?ufig verwendeten Abfragebeldern, vermeiden Sie die volle Tabellenscannung, achten Sie auf die kombinierte Indexreihenfolge, fügen Sie keine Indizes in niedrigen selektiven Feldern hinzu und vermeiden Sie redundante Indizes. 2. Optimieren Sie die SQL -Abfragen: Vermeiden Sie Auswahl*, verwenden Sie keine Funktionen in Wo, reduzieren Sie die Unterabfrage und optimieren Sie die Paging -Abfragemethoden. 3. Design und Partitionierung von Tabellenstruktur: W?hlen Sie Paradigma oder Anti-Paradigma gem?? den Lesen und Schreiben von Szenarien, w?hlen Sie entsprechende Feldtypen regelm??ig und berücksichtigen Sie horizontale Tabellen, um Tabellen zu teilen oder nach Zeitpartition zu teilen. 4. Verwenden

Die Laravel -Leistungsoptimierung kann die Anwendungseffizienz durch vier Kernrichtungen verbessern. 1. Verwenden Sie den Cache -Mechanismus, um doppelte Abfragen zu reduzieren, und speichern Sie die Daten selten über Cache :: Denken Sie daran () und andere Methoden, um die H?ufigkeit des Datenbankzugriffs zu reduzieren. 2. Die Datenbank aus dem Modell optimieren, um Anweisungen abzufragen, N 1 -Abfragen zu vermeiden, Feldabfragen anzugeben, Indizes hinzuzufügen, die Verarbeitung und Lesen von Paging und das Schreiben von Trennungen zu reduzieren und Engp?sse zu reduzieren. 3.. Verwenden Sie zeitaufw?ndige Vorg?nge wie E-Mail-Senden und Dateien exportieren in die asynchrone Warteschlangenverarbeitung, verwenden Sie den Supervisor, um Arbeitnehmer zu verwalten und Wiederholungsmechanismen einzurichten. 4. Verwenden Sie Middleware- und Dienstanbieter vernünftigerweise, um komplexe Logik- und unn?tige Initialisierungscode zu vermeiden und das Laden von Diensten zu verz?gern, um die Start -Effizienz zu verbessern.

In MongoDB werden die Dokumente in der Sammlung mit der Methode Find () abgerufen, und die Bedingungen k?nnen über Abfragebetreiber wie $ EQ, $ gt, $ lt usw. gefiltert werden. 1. $ Eq oder direkt angeben Sie Schlüsselwertpaare, um genau übereinstimmen, z. 2. Verwenden Sie Vergleichsbetreiber wie $ gt und $ lt, um den numerischen Bereich wie db.products.find ({Preis: {$ gt: 100}}) zu definieren; 3.. Verwenden Sie logische Operatoren wie $ oder und $ und kombinieren Sie mehrere Bedingungen wie db.users.find ({$ oder: [{Status: "Inact

Eine effektive Indexierungsstrategie muss mit Abfragemustern, Datenverteilung und gesch?ftlichen Anforderungen kombiniert werden, anstatt blind hinzugefügt. 1. Verstehen Sie gemeinsame Abfragepfade, priorisieren Sie die Einrichtung von gemeinsamen Indizes für Multi-Feld-Kombination, Sortier- oder Gruppierungsvorg?nge und achten Sie auf die Indexreihenfolge. 2. Vermeiden Sie eine überm??ige Indexierung, um Schreibaufwand zu reduzieren, redundante Indizes regelm??ig zu reinigen und nicht verwendete Indizes durch die Systemansicht anzusehen. 3.. Verwenden Sie Overlay -Indizes, um den Index selbst die für die Abfrage erforderlichen Felder zu enth?lt, die Tabellenbetreuung zu reduzieren und die Leseeffizienz zu verbessern. 4. Erw?gen Sie die Partitionierung und Indexierung für super gro?e Tabellen, w?hlen Sie Partitionschlüssel aus, die mit den Abfragebedingungen übereinstimmen, und stellen Sie für jede Partition einen vernünftigen Index fest, aber die Komplexit?t und Leistungsverbesserung sind erforderlich.

$ abwickelteconstructsanarrayfieldIntomultiplidokumente, jeder entschlosseneOneElementofthearray.1.ittransformsadocument withanarrayIntomultiPleDocuments, EverhavingasingleelementFromthearray.2.Ontoused, spezifizieren thearraysfieldpathwith $ unbindlich, wie {$ unabh?ngig: "$ t

Die kostenlose Hierarchie von Mongodbatlas hat viele Einschr?nkungen bei der Leistung, Verfügbarkeit, Verwendungsbeschr?nkungen und -speicher und ist für Produktionsumgebungen nicht geeignet. Erstens haben der M0-Cluster-CPU-Ressourcen mit nur 512 MB Speicher und bis zu 2 GB Speicherplatz, was es schwierig macht, Echtzeitleistung oder Datenwachstum zu unterstützen. Zweitens das Fehlen von Architekturen mit hoher Verfügbarkeit wie Multi-Knoten-Replikat-Sets und automatisches Failover, was zu einer Unterbrechung der Service w?hrend der Wartung oder des Misserfolgs führen kann. Darüber hinaus sind die stündlichen Lese- und Schreibvorg?nge begrenzt, die Anzahl der Verbindungen und die Bandbreite sind ebenfalls begrenzt und die aktuelle Grenze kann ausgel?st werden. Schlie?lich ist die Sicherungsfunktion begrenzt und die Speichergrenze ist aufgrund der Indexierung oder des Dateispeichers leicht ersch?pft, sodass sie nur für Demonstrationen oder kleine pers?nliche Projekte geeignet ist.