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    本课程会使用一个网上可以免费下载的 IP 库(大致包含40万条 IP 号段的记录),首先会使用Python 和 torndb 做 ETL(抽取-转化-加载)并创建一个 ip 库的表。之后会逐项的的对这张表进行查询优化,通过改变查询语句,创建索引,更改数据类型,增加缓存命中率等方法来提升查询效率。最后会通过在数据库端和 Python 客户端两端同时进行优化进一步提升性能。最终实现将一个数秒的查询优化成数毫秒的查询,以提升上千倍的查询效率的方式展现数据库优化的魅力。

    1.使用 Python 进行 ETL 00:16:51

    本课时会使用 Python 对下载的 IP 数据库进行预处理。将数据处理成几种不同的格式,用于后续课程中的对比测试。

    2.数据库优化技巧 00:06:35

    本课时会尝试使用不同的优化技巧对存储在 MySQL 中的 IP 库进行查询优化,以提升查询的效率。

    3.结合多种优化策略 00:08:48

    本课时会将多种 SQL 优化与 Python 客户端的优化结合起来,还会讲解数据库缓存的触发机制,进一步提升查询性能。
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Python 操作数据库——查询优化实战

3课时,32分钟2015-11-09
magigo
magigo

极客学院签约布道师

课程背景:
在实际的工作中我们经常会遇到关于数据库优化的问题,这一次课就是通过一个 IP 库查询优化的实战来介绍常见的数据库优化方法。

核心内容:
1. 使用 Python 进行 ETL
2. 数据库优化技巧
3. 同时优化数据库端和客户端

软件环境:MySQL、Python

是否提供资料:

课程等级:中级

适合人群:
掌握 Python、MySQL 的同学
  • 技术问答
  • 1

    使用 Python 进行 ETL

    16:51

    本课时会使用 Python 对下载的 IP 数据库进行预处理。将数据处理成几种不同的格式,用于后续课程中的对比测试。

  • 2

    数据库优化技巧

    06:35

    本课时会尝试使用不同的优化技巧对存储在 MySQL 中的 IP 库进行查询优化,以提升查询的效率。

  • 3

    结合多种优化策略

    08:48

    本课时会将多种 SQL 优化与 Python 客户端的优化结合起来,还会讲解数据库缓存的触发机制,进一步提升查询性能。

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