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2025-03-10 12:49一、优化策略的概念？
优化策略是指通过不断改进和优化现有的工作流程和业务模式，来提高企业的效率和竞争力。这些改进通常是基于数据和分析的，旨在发现和利用潜在的机会，以提高业务绩效和利润率。
优化策略通常是长期的，需要不断的投入和持续的改进。
二、mysql的groupby怎么优化？
在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。
处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table： mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)
并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：
1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY
mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;
+---+---+
| k | c |
+---+---+
| 2 | 3 |
| 4 | 1 |
| 5 | 2 |
| 8 | 1 |
| 9 | 1 |
+---+---+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在这种情况下，我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样，我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY（低成本）。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。
如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。
2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY
mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 998490
filtered: 100.00
Extra: Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;
+---+---+
| g | c |
+---+---+
| 0 | 1 |
| 1 | 2 |
| 4 | 1 |
| 5 | 1 |
| 6 | 2 |
+---+---+
5 rows in set (0.88 sec)
如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在 MySQL 中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。
一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。
3、MySQL中 的临时表 GROUP BY
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 998490
filtered: 100.00
Extra: Using temporary
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;
+---+------+
| g | s |
+---+------+
| 0 | 0 |
| 1 | 2 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
| 6 | 12 |
+---+------+
5 rows in set (7.75 sec)
在这种情况下，MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在其中，我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。
如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。
4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而，其中一些人有第四种方法。
mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 2
filtered: 100.00
Extra: Using index for group-by
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select k,max(id) from tbl group by k;
+---+---------+
| k | max(id) |
+---+---------+
| 0 | 2340920 |
| 1 | 2340916 |
| 2 | 2340932 |
| 3 | 2340928 |
| 4 | 2340924 |
+---+---------+
5 rows in set (0.00 sec)
此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在 (K) 列上，如何找到每个组的 MAX(ID) 值？这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID)，允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序 GROUP BY）。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表： mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
过滤和分组
我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下，方法不会发生冲突。但是，在其他情况下，我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：
mysql> alter table tbl add key(g);
Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k,g
key: g
key_len: 4
ref: NULL
rows: 16
filtered: 50.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k,g
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句），或者使用索引来解析 WHERE 子句（但使用临时表来解析 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。
三、优化营销策略的好处？
现代市场经济条件下，企业必须十分重视营销。市场如战场，谁能把营销做得更好谁就掌握了战争的主动权，就能旗开得胜。当今，我们正经历着营销的时代，我们无时不在进行着营销，有人营销的是商品，有人营销的是服务，有人营销的是思想。如果我们不是营销的施动方，那我们就一定是营销的从动方。无论是从动还是施动，只有你了解营销，才能使企业立于不败之地，因此营销在企业中的关键作用也不言自明
营销策略分析的意义及解决的问题?
意义:有利于提高营销策划能力,提高营销素质。 问题:解决营销策划中遇到的难题。
目标市场营销战略的优缺点及影响因素?
一目标市场营销战略的优缺点 1、无差异化营销战略。最大优点是经济性,减少了很大一部分费用;缺点是容易忽视其
四、web打包优化策略？
web打包实际上是一个静态模块打包工具。
web打包处理项目时，它会递归地构建一个依赖关系图，其中包含应用程序需要的每个模块，然后将所有这些模块打包成一个或多个 bundle。
web打包原理:
1.识别入口文件。
2.通过逐层识别模块依赖。
3.webpack做的就是分析代码。转换代码，编译代码，输出代码。
4.最终形成打包后的代码。
五、什么叫做优化策略？
1. 优化策略是指通过改进和调整某个系统、流程或方法，以达到更高效、更经济、更有效果的目标。2. 优化策略的原因是为了提高工作效率、降低成本、提升质量等方面的要求。通过对现有系统或方法的分析和评估，找出其中的不足之处，然后采取相应的改进措施，以达到更好的效果。3. 优化策略可以应用于各个领域，如生产制造、物流管理、市场营销等。在生产制造领域，优化策略可以通过改进生产流程、优化设备配置等方式，提高生产效率和产品质量；在物流管理领域，优化策略可以通过优化运输路线、减少库存等方式，提高物流效率和降低成本；在市场营销领域，优化策略可以通过分析市场需求、优化产品定位等方式，提高市场竞争力和满足客户需求。总之，优化策略是一种重要的管理工具，可以帮助人们在各个领域中实现更好的效果和目标。
六、产品服务优化策略？
1、商品详情-关联营销
商品详情的关联营销，重要性不用多说，比如鞋子，可以关联上袜子，一来可以凑单，二来可以形成流量闭环
2、优惠券营销
创建优惠券，可以放在在售商品的详情上面，消费者容易领取，提高转化
3、商品主图
主图打上水印，促销价等，可以大大地提高点击率，提高转化。不过主图不是随便打的噢，需要注意规则。
4、商品标语/广告语
以双12为例，告知双12活动信息、预告价等；告知服务优势，如免运费、配送、15天无理由退货等；同时插入合适的链接
5、手机详情
全店在售商品手机详情的重要性不言而喻，现在越来越多的流量是通过移动端来的，所以优化好手机详情是非常必要的
七、马铃薯种植优化策略？
马铃薯，也就是大家常说的土豆（东北、河北等地区的叫法）、洋芋或洋山芋（江苏、浙江、湖南、湖北以及西北等地的叫法）、地蛋或山药蛋（山东、华北等地区的叫法），马铃薯是咱们农民朋友种植比较广泛的一种农作物。
近期有一位种植马铃薯的农民朋友反应说，他家种植的马铃薯产量年年上不去，这让他很是苦恼，于是便向农技小背篓讨教马铃薯的高产种植方法。趁着这个机会，农技小背篓今天从马铃薯的播种管理与生长管理两大方面，给大家分享15个高产马铃薯的种植管理技巧。
一、高产马铃薯的播种管理技巧
1、土壤要深耕
马铃薯的产量主要是来自地下茎块形成的多少与重量，而疏松通透的根际土壤环境可以让马铃薯结得更多、薯块长得更大，还能为马铃薯生长发育提供较好的保温、保肥、保水、保墒条件。
因此，在马铃薯播种前整地时，咱们农民朋友不仅要选择土壤疏松、土层深厚的地块种植，而且还要把准备种马铃薯的地块进行深耕，土壤深耕的深度掌握在25-30公分左右即可。
2、薯种要精选
薯种的质量水平，不仅会直接影响到马铃薯的发芽出苗率、苗株长势，而且还间接影响着马铃薯后期的产量和品质。
因此，在马铃薯选种时，咱们农民朋友就要尽量选择抗病抗逆能力强、薯块发育饱满充实、薯面鲜亮光滑、个头大小均匀且没有任何伤损、病虫害、受潮霉变的薯块做种，结合晒种要把那些病、虫、霉、烂、瘪、冻害、畸形的薯种以及薯皮龟裂、芽眼坏死、脐部发黑、薯形不规整的不良薯种及时分捡出来或剔除掉。
3、薯种大小不一，要注意巧切、巧用
上面农技小背篓已经给大家强调过：薯种的质量，决定马铃薯的苗情苗势和后期产量。很多朋友也许会反驳说，薯种有啥好讲的，不就是挑薯种、切薯种嘛！其实不然，马铃薯播种前的薯种处理没有你想的那么简单，而且你要敢简单弄种，马铃薯就敢在后期给你减产！
咱们在种植马铃薯时，难免会遇到薯种大的大、小的小的情况，除此之外，我们在处理薯种时还要以“节省薯种用量、降低种植成本、促进苗齐苗壮”为根本，这就需要咱们巧妙做好薯种的处理，总的来说就是“大种巧切块、小种可直播，薯种切块宜大不宜小”。
根据试验表明：芽块大的薯种比芽块小的薯种产量更高（大块薯种能够为发芽出苗提供更多的养分），但产量最高的芽块薯种大小是每颗单重在30-40克左右。因此对于40克以内的薯种来说，我们可以不必切块、直接播种使用就可以了，但单个克重在25克以下的小
八、mysql多表join怎么优化？
在MySQL中，多表联接（JOIN）的性能优化可以通过以下几个方面来考虑：
1. 索引优化：确保参与联接的列上有合适的索引。通过为联接列创建索引，可以提高联接的效率。可以使用`EXPLAIN`语句来分析查询计划，找到潜在的索引缺失或者性能差的索引。
2. 使用合适的JOIN类型：根据实际需求选择合适的JOIN类型。常见的JOIN类型有INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL JOIN等。根据表之间的关系以及查询需要的结果，选择合适的JOIN类型可以减小计算的复杂度。
3. 避免多余的列：在联接查询时，只选择需要的列，避免选择无用的列。这可以减少数据传输和处理的成本，提高查询的效率。
4. 分段查询：如果联接的表很大，可以考虑将查询分成多个子查询，分别对每个子查询单独进行联接操作，然后再进行汇总。这样可以减少一次查询涉及的数据量和联接的复杂度。
5. 使用临时表：根据实际情况，可以考虑使用内存表或者临时表来存储中间结果，减少磁盘IO操作，提高联接的效率。
6. 适当的扩展硬件资源：如果联接表的数据量较大，可以考虑增加服务器的内存、CPU等硬件资源，以提高并发执行能力和速度。
需要根据具体的查询和数据情况进行优化选择，可以结合使用MySQL的查询分析工具如`EXPLAIN`来定位和解决潜在的性能问题。同时，可以对表的结构和索引进行优化，以适应查询需求。
九、优化mysql的limit offset的例子？
在mysql中，通常使用limit做分页，而且经常会跟order by 连用。在order by 上加索引有时候是很有帮助的，不然系统会做很多的filesort
经常碰到的一个问题是limit的offset太高，如：limit 100000,20，这样系统会查询100020条，然后把前面的100000条都扔掉，这是开销很大的操作，导致查询很慢。假设所有分页的页面访问频率一样，这样的查询平均扫描表的一半数据。优化的方法，要么限制访问后面的页数，要么提升高偏移的查询效率。
一个简单的优化办法是使用覆盖查询（covering index）查询，然后再跟全行的做join操作。如：
复制代码
代码如下:
SQL>select * from user_order_info limit 1000000,5;
这条语句就可以优化为：
复制代码
代码如下:
select * from user_order_info inner join (select pin from user_order_info limit 1000000,5) as lim using(pin);
SQL>explain select * from user_order_info limit 1000000,5;
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | user_order_info | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 23131886 | |
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
SQL>explain extended select * from user_order_info inner join (select pin from user_order_info limit 1000000,5) as lim using(pin);
+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 5 | 100.00 | |
| 1 | PRIMARY | user_order_info | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 42 | lim.pin | 1 | 100.00 | |
| 2 | DERIVED | user_order_info | index | NULL | PRIMARY | 42 | NULL | 23131886 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.66 sec)
根据两个explain的对比，可以清晰发现，第一个未使用索引，扫描了23131886行，第二个也扫描了同样的行数，但是使用了索引，效率提高了。这样可以直接使用index得到数据，而不去查询表，当找到需要的数据之后，在与全表join，获得其他的列。
十、产业结构优化的策略？
所谓产业结构优化，是指推动产业结构合理化和产业结构高级化发展的过程，是实现产业结构与资源供给结构、技术结构、需求结构相适应的状态。
它是指产业与产业之间协调能力的加强和关联水平的提高，主要依据产业技术经济关联的客观比例关系，遵循再生产过程比例性需求，促进国民经济各产业间的协调发展，使各产业发展与整个国民经济发展相适应。
它遵循产业结构演化规律，通过技术进步，使产业结构整体素质和效率向更高层次不断演进的趋势和过程，通过政府的有关产业政策调整，影响产业结构变化的供给结构和需求结构，实现资源优化配置，推进产业结构的合理化和高级化发展。
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