大家认为性理伦小电影影的实战性如何?

前面我们讲了处于主场位的尾数0.02的情况,现在就来讲讲处于客场位的情况吧。处于客场位的澳彩尾数0.02也有低诱低挡高诱高挡之分。那么如何区分呢?还是要结合基本面来判断的。先来看看低诱的情况吧。

09赛季瑞典超:加费莱2:1特利堡

基本面:主队近期3/1/6,主场2/0/2

从基本面来看,两队近况相当,往绩客队略占优势。这里我们看到了澳彩的平和客胜都带有尾数,一个是0.05一个是0.02,自然0.02要比0.05小,且澳彩的客胜赔2.82相对威廉的3.00来说是偏低的,结合基本面,主队近期主场曾有2败的记录,往绩里也不占优势,再加上客队客场只有一败,所以这里澳彩的客胜赔2.82诱的成分就大了。这种情况我们可以把它叫做低诱

在这场比赛的基本面里,有三点是非常关键的,这直接影响到我们对欧赔的解读正确与否。一是主队主场有2败;二是往绩主队不占优;三是客队客场不差,仅有1负。

基本面:主队近期2/5/3,主场2/3/0

这场比赛的基本面有两大特点,一是近期两队平局均较多,二是往绩呈均势,主队主场并不太占优势。从澳彩2.10 3.30 3.02的赔率特点来看,平赔偏高,自然是为胜负做调节的。结合基本面来看,因近期两队平局均较多,主队主场多平局,客队客场平局也多,所以澳彩3.30略高的平赔是难以打出的;而3.02的客胜赔具有一定的吸引力,所以诱的成分大些。这种情况我们同样可以把它叫做低诱

从上面两场比赛可以看出,要判断澳彩带0.02尾数是不是诱,对基本面的解读至关重要。我们可以这么说吧,对基本面的准确解读是分析一场比赛的关键之处。

讲了低诱的情况,再来说说低挡吧。先来看看下面这场比赛:

基本面:主队近期4/1/5,主场3/1/3

威廉的赔率我们暂且不理,单纯来看澳彩的2.05 3.30 3.12。这里有两个尾数,一个是主胜赔的0.05,一个是客胜赔的0.02,从大小来看0.05大于0.02。如果处于0.02的客队门兴在基本面具有一定的可博性时,0.02诱的成分就较大,反之则挡的成分大。从基本面来看,主队近况还算可以,主场也不错;客队近况则略差,客场也不太好,但还是有1胜;往绩上看,主队则大优了,主场31负,上赛季更是双杀客队(这点很重要)。综合基本面,主队明显占优。现在再来看两个尾数0.050.02,因0.05处于主场位,基本面又占较大的优势,那么0.05是不是诱的成分更大呢?0.02处于客场位,基本面又居劣势,自然成为小小的绊脚石了。当你将澳彩的尾数解读到这里时,心里便有底了,主胜难出!

再将整组赔率来看,澳彩2.05 3.30 3.123.30的高平赔自然使得主胜2.05的低,再看基本面,你就会觉得澳彩在切切实实的看好主队。试想,如其真看好主队的话,为何主胜要带一尾数0.05,开2.10不是更好吗?因此首先排除主胜!而客胜3.12则挡的味道相当浓了,基本面客队劣势,即使开3.10也引不起玩家的兴趣,何况又加上0.02的小刺,更加使人望而却步了。至于为什么不是平?当你看到主队主场有3负,客队客场也有1胜,往绩里客场也有1胜时,你会不会略微的担心其打平呢?这时澳彩3.30的平赔也有一定的吸引力吧。

这是较为典型的低挡的情况。

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这两天帮忙定位一个mysql查询很慢的问题,定位过程综合各种方法、理论、工具,很有代表性,分享给大家作为新年礼物:)

使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右

首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下:

从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问

explain看不出问题,那到底慢在哪里呢?

于是想到了使用 show processlist查看sql语句执行状态,查询结果如下:

发现很长一段时间,查询都处在 “Sending data”状态

查询一下“Sending data”状态的含义,原来这个状态的名称很具有误导性,所谓的“Sending data”并不是单纯的发送数据,而是包括“收集 + 发送 数据”。

这里的关键是为什么要收集数据,原因在于:mysql使用“索引”完成查询结束后,mysql得到了一堆的行id,如果有的列并不在索引中,mysql需要重新到“数据行”上将需要返回的数据读取出来返回个客户端。

为了进一步验证查询的时间分布,于是使用了show profile命令来查看详细的时间分布

经过以上步骤,已经确定查询慢是因为大量的时间耗费在了Sending data状态上,结合Sending data的定义,将目标聚焦在查询语句的返回列上面

于是采取了对比的方法,看看“不返回description的结果”如何。show profile的结果如下:

可以看出,不返回description的时候,查询时间只需要15s,返回的时候,需要216s,两者相差15倍

至此问题已经明确,但原理上我们还需要继续探究。

这篇淘宝的文章很好的解释了相关原理:

可以看到,平均一行大约1.5K,也就说大约1/10行会使用“溢出存储”,一旦采用了这种方式存储,返回数据的时候本来是顺序读取的数据,就变成了随机读取了,所以导致性能急剧下降。

另外,在测试过程中还发现,无论这条语句执行多少次,甚至将整个表select *几次,语句的执行速度都没有明显变化。这个表的数据和索引加起来才150M左右,而整个Innodb buffer pool有5G,缓存整张表绰绰有余,如果缓存了溢出页,性能应该大幅提高才对。

但实测结果却并没有提高,因此从这个测试可以推论Innodb并没有将溢出页(overflow page)缓存到内存里面

这样的设计也是符合逻辑的,因为overflow page本来就是存放大数据的,如果也放在缓存里面,就会出现一次大数据列(blob、text、varchar)查询,可能就将所有的缓存都更新了,这样会导致其它普通的查询性能急剧下降。

找到了问题的根本原因,解决方法也就不难了。有几种方法:

1)查询时去掉description的查询,但这受限于业务的实现,可能需要业务做较大调整

2)表结构优化,将descripion拆分到另外的表,这个改动较大,需要已有业务配合修改,且如果业务还是要继续查询这个description的信息,则优化后的性能也不会有很大提升。

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