MySQLのクエリの良し悪しはrows_examinedで判断する - かみぽわーる
仕事やらなんやらでMySQLのクエリの良し悪しを判断する必要があるとき、EXPLAINの内容だけだとどのぐらい良くなったり悪くなったのか分からないので SET long_query_time = 0; してrows_examined (そのクエリでrows_sent行の結果を返すために何行に触ったのか)も一緒に提示するようにしている(少なくともMySQL 5.7時点ではrows_examinedはslow_query_logでしか確認できないはずperformance_schemaが有効ならevents_statements_historyやその仲間たちで確認できるとのこと*1 MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 22.9.6 パフォーマンススキーマステートメントイベントテーブル)。 例: 上の例のBeforeは、もともとDBAが書いた温かみのあるSQLでO
やはりHTML/DOMは再発明されるべきじゃないか - mizchi's blog
と思う次第である。以下理由。 JavaScript, GUI設計の今 JSはそのプラットフォーム特性上、あらゆる言語の使用者の、あらゆる不満が集まる場所で、ヘイトを集めやすい環境だと思う。近年は npm というプラットフォームの登場でエコシステムが生まれ、思いつく限りあらゆるメソッドが適用されてきた。貧弱な言語基盤だが、その中で生き残った方法論が、今一番GUIの課題を上手く扱えている、と自分は考えている。 React/Redux や Angular によって、Flux/MVVMという抽象パターンが枯れてきたように思う。(この際、現場はまだ jQuery だぞ、みたいな話は無視する)。要は View は State の写像である、ということに尽きる。State はシリアライズ可能(JSON)で、Flux Action/Rx.Observable の Event Stream を入力とし、それ
Scalaにおける細かい最適化のプラクティス - xuwei-k's blog
列挙順自体はとくに意味ありません。あと「どの最適化がどのくらい速くなるのか？」を詳細に計ったことはないですし、「原理的にこうなってるから(ry」というのを説明するに過ぎません。中には「JITで無意味になるようなどうでもいい細かすぎること」も書いてありますし、最適化のトレードオフとして失うものもあるので、そのあたり自己責任でお願いします。本当に最適化が必要とされる場合は、以下のものを無闇に実行するよりまず計測したほうがいいのは、言うまでもありません。*1 1. private[this]をつかえ scalaのvalやvarは、private[this]にしたときのみ、直接のフィールドアクセスになります(それ以外ではメソッド呼び出し)。シングルトンのobjectの場合も同様です。private[this]をつけられる場合はできるだけつけましょう 2. なんでもかんでもListをつかうな 最初の
Windows 7/8.x時代の“SSD最適化”テクニック(設定方法)まとめ
SSDが普及し始めてずいぶんと経った。もはや完全に一般化したといってもよく、ノートPCではSSDのみが搭載されているモデルは何も珍しくない。Windowsの対応状態も、XPの頃はOS自体が対応していなかったので、大小様々な設定変更が必要だったが、Windows 7以降はOS側で標準対応するようになった。今日では、「OSが勝手にSSD用の設定をしてくれるから、ユーザーが特段いじる必要はない」という話もある。 しかし、調べてみると今でも「完全にデフォルト状態でよい」というほどではなく、やはりある程度の設定変更はした方がいいようだ。これは執筆時点で最新のWindows 8.1でも同じで、実際に設定をチェックしてみると「あれ？」と思う場所が結構あった。2014年現在でも、「完全なSSD最適化」をOS側でしてくれるわけではない、というのが現状なのだろう。 というわけで、現在（とそしてこれからの）主流
Pythonにおけるプロファイリング ― コードの高速化のために | POSTD
ここHumanGeo社ではPythonを使うことが多く、それは極上の楽しみでもあります。美しく機能的なコードを短時間で記述するのにPythonはうってつけで、私個人にとっても一押しの言語です。仕事に限らずプライベートでも使っています。そんな素晴らしいPythonですが、欠点がないわけではありません。それはあまりにも遅いことです。幸いPythonには、コードをプロファイリングするための優れたツールがいくつかあるので、コードの美しさと速さを共存させることができます。 HumanGeoで働き出した頃、実行に長時間を要すプログラムのボトルネックを探り、何とかしてそれを速くさせるという仕事を担当しました。その内容は、 cProfile や PyCallGraph （ ソース ）、はたまたPyPy（高速なPython用代替インタプリタ）などの各種ツールを使って、プログラムを最適化するためのベストな方法
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