cachinginlaravelavelificly -applicationporformanceducingdatabasequeriesandMinimizingdundantProcessing.touseCachinging.toseCachingSepteps：1.1。USEROUTITITITESSWITHSPHPARTISANROUTE：CACHE、理想的な人物のようなものを使用してください

MySQLクエリパフォーマンスの最適化は、インデックスの合理的な使用、SQLステートメントの最適化、テーブル構(gòu)造設(shè)計(jì)とパーティション戦略、キャッシュおよび監(jiān)視ツールの利用など、コアポイントから開始する必要があります。 1.合理的にインデックスを使用する：一般的に使用されるクエリフィールドでインデックスを作成し、完全なテーブルスキャンを避け、結(jié)合されたインデックス順序に注意を払い、低い選択フィールドにインデックスを追加しないでください。 2。SQLクエリの最適化：Select*を避け、Whereで機(jī)能を使用しないでください。サブクエリネスティングを削減し、ページングクエリメソッドを最適化します。 3。テーブル構(gòu)造の設(shè)計(jì)とパーティション化：読み取りおよび書き込みシナリオに従ってパラダイムまたはアンチパラダイムを選択し、適切なフィールドタイプを選択し、定期的にデータをクリーンし、水平テーブルを検討して、テーブルまたはパーティションを時(shí)間単位で分割します。 4.キャッシュと監(jiān)視の利用：Redisキャッシュを使用してデータベースの圧力を下げ、遅いクエリを有効にします

DOMの動(dòng)作が遅い主な理由は、再配置と再描畫のコストが高く、アクセス効率が低いことです。最適化方法には次のものが含まれます。1。アクセス數(shù)を減らし、読み取り値をキャッシュします。 2。バッチ読み取りおよび書き込み操作。 3.マージして変更し、ドキュメントフラグメントまたは非表示要素を使用します。 4.レイアウトジッターを避け、読み書きを中央に処理します。 5.フレームワークまたはrequestAnimationFrame非同期更新を使用します。

Laravel Performanceの最適化により、4つのコア方向を通じてアプリケーション効率を向上させることができます。 1.キャッシュメカニズムを使用して重複クエリを削減し、データベースアクセス頻度を減らすためにキャッシュ:: remember（）およびその他の方法を介してデータをまったく変更します。 2.モデルからクエリステートメントまでデータベースを最適化し、n 1クエリを回避し、フィールドクエリの指定、インデックスの追加、ページングの処理と読み取りと書き込みの分離を削減し、ボトルネックを削減します。 3.電子メールの送信やキューの非同期処理へのエクスポートなどの時(shí)間のかかる操作を使用し、監(jiān)督者を使用して労働者を管理し、再試行メカニズムを設(shè)定します。 4.複雑なロジックと不必要な初期化コードを回避するために、ミドルウェアとサービスプロバイダーを合理的に使用し、スタートアップ効率を改善するためにサービスの負(fù)荷を遅らせます。

MongoDBでは、コレクションのドキュメントはFind（）メソッドを使用して取得され、條件は$ eq、$ gt、$ ltなどのクエリ演算子を介してフィルタリングできます。 2。$ gtや$ ltなどの比較演算子を使用して、db.products.find（{price：{$ gt：100}}）などの數(shù)値範(fàn)囲を定義します。 3. $ orや$などの論理演算子を使用して、db.users.find（{$または：[{status： "inactなどの複數(shù)の條件を組み合わせます

効果的なインデックス作成戦略は、盲目的に追加されるのではなく、クエリパターン、データ分布、およびビジネスニーズと組み合わせる必要があります。 1.一般的なクエリパスを理解し、マルチフィールドの組み合わせのための共同インデックスの確立、ソートまたはグループ化操作、インデックス順序に注意を払う。 2.過度のインデックス作成を避けて、オーバーヘッドの書き込みを減らし、定期的に冗長(zhǎng)なインデックスをクリーンにし、システムビューを介して未使用のインデックスを表示します。 3.オーバーレイインデックスを使用して、インデックス自體にクエリに必要なフィールドを含めるようにし、テーブルバック操作を削減し、読解効率を向上させます。 4.超大型テーブルのパーティション化とインデックス作成を検討し、クエリ條件と一致するパーティションキーを選択し、各パーティションの合理的なインデックスを確立しますが、複雑さとパフォーマンスの改善が必要です。

$ UndConstructsanArrayIntOMUltIpLedocuments、それぞれのonelement ofthearray.1.ItransadocumentocumentocumentocumentocumentOMultipledocuments、2.touseSisingeSisingedelement.2.touseit、specifytifythearrayfieldpathwith $ windas {$ lisind：

バージョンされたドキュメントを使用して、スキーマバージョンフィールドを追加してドキュメントバージョンを追跡し、バージョンの違いに応じてアプリケーションがデータを処理できるようにし、段階的な移行をサポートします。 2。既存のコードの損傷を避けるために新しいフィールドを追加するときに古い構(gòu)造を保持する後方互換パターンを設(shè)計(jì)します。 3.バックグラウンドスクリプトまたはキューを介してデータとバッチ処理を徐々に移行して、パフォーマンスへの影響とダウンタイムリスクを軽減します。 4.変更を監(jiān)視および検証し、Jsonschemaを使用して検証、アラートを設(shè)定し、プレリリース環(huán)境でテストして、変更が安全で信頼性が高いことを確認(rèn)します。 Mongodbのパターン進(jìn)化管理の鍵は、體系的に段階的に更新し、互換性を維持し、継続的に監(jiān)視して、生産環(huán)境でのエラーの可能性を減らすことです。