优化网络平台

在数据库应用系统中编写可执行的SQL语句可以有多种方式实现，但哪一条是最佳方案却难以确定。为了解决这一问题，有必要对SQL实施优化。简单地说，SQL语句的优化就是将性能低下的SQL语句转换成达到同样目的的性能更好的SQL语句。 优化SQL语句的原因 数据库系统的生命周期可以分成: 设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行优化的成本最高，收益最小。如果将一个数据库系统比喻成一座楼房，在楼房建好后进行矫正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本无法矫正），而在楼房设计、生产阶段控制好每块砖瓦的质量就能达到花费小而见效高的目的。 为了获得最大效益，人们常需要对数据库进行优化。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升全部加起来只占数据库应用系统性能提升的40%左右，其余60%的系统性能提升全部来自对应用程序的优化。许多优化专家甚至认为对应用程序的优化可以得到80%的系统性能提升。因此可以肯定，通过优化应用程序来对数据库系统进行优化能获得更大的收益。 对应用程序的优化通常可分为两个方面: 源代码的优化和SQL语句的优化。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高(尤其是对正在使用中的系统进行优化) 。另一方面，源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限，因为应用程序对数据库的操作最终要表现为SQL语句对数据库的操作。 对SQL语句进行优化有以下一些直接原因： 1. SQL语句是对数据库(数据) 进行操作的惟一途径，应用程序的执行最终要归结为SQL语句的执行，SQL语句的效率对数据库系统的性能起到了决定性的作用。 2. SQL语句消耗了70%～90%的数据库资源。 3. SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑，相对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低。 4. SQL语句可以有不同的写法，不同的写法在性能上的差异可能很大。 5. SQL语句易学，难精通。SQL语句的性能往往同实际运行系统的数据库结构、记录数量等有关，不存在普遍适用的规律来提升性能。 传统的优化方法 SQL程序人员在传统上采用手工重写来对SQL语句进行优化。这主要依靠DBA或资深程序员对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较以试图找到性能较佳的SQL语句。这种做法存在着以下不足： 1. 无法找出SQL语句的所有可能写法。很可能花费了大量的时间也无法找到性能较佳的SQL语句。即便找到了某个性能较佳的SQL语句也无法知道是否存在性能更好的写法。 2. 非常依赖于人的经验，经验的多寡往往决定了优化后SQL语句的性能。 3. 非常耗时间。重写-->校验正确性-->比较性能，这一循环过程需要大量的时间。 根据传统的SQL优化工具的功能，人们一般将优化工具分为以下三代产品： 第一代的SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具对输入的SQL语句从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代的SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析来产生是否要增加索引的建议。这类工具存在着致命的缺点——只分析了一条SQL语句就得出增加某个索引的结论，根本不理会(实际上也无法评估到)增加的索引对整体数据库系统性能的影响。 第三代工具是利用人工智能实现自动SQL优化。 人工智能自动SQL优化 随着人工智能技术的发展和在数据库优化领域应用的深入，在20世纪90年代末优化技术取得了突破性的进展，出现了人工智能自动SQL优化。人工智能自动SQL优化的本质就是借助人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，找到性能最好的等效SQL语句。LECCO SQL Expert就采用了这种人工智能技术，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。其突出特点是自动优化SQL语句。除此以外，还可以以人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写SQL语句，并找出所有等效的SQL语句及可能的执行计划，通过测试运行为应用程序和数据库自动找到性能最好的SQL语句，提供微秒级的计时; 能够优化Web应用程序和有大量用户的在线事务处理中运行时间很短的SQL语句; 能通过比较源SQL和待选SQL的不同之处，为开发人员提供“边做边学式训练”，迅速提高开发人员的SQL编程技能等等。 该工具针对数据库应用的开发和维护阶段提供了数个特别的模块：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块之一“SQL 语法优化器”的工作原理大致如下：输入一条源SQL语句，“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出，产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满，接下来对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句(不同的执行计划意味着不同的执行效率)，最后，对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句（参见下图）。 图 人工智能自动SQL优化示意图 LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句，它所提供的“边做边学式训练”还能够教会开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。LECCO SQL Expert的SQL语句自动优化功能使SQL的优化变得极其简单，只要能够写出SQL语句，它就能帮开发人员找到最好性能的写法。 小 结 SQL语句是数据库应用中一个非常关键的部分，它执行性能的高低直接影响着应用程序的运行效率。正因为如此，人们在SQL语句的优化上投入了很大的精力，出现了许多SQL语句优化工具。随着人工智能等相关技术的日益成熟, 肯定还会有更好的工具出现，这将会给开发人员提供的帮助。

我当初是在北京八维教育学的SEO，课程设置也比较合理，现在毕业薪水很高呢

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　　首先推广微信不仅仅要选择平台，因为平台解决不了你的根本问题，主要还是自己得学会推广的方法和渠道，推广从广义上说分为线下推广和网络（线上）推广，但是在现在互联网发展这么迅速的情况下，网络推广可以产生投入一分产出十分的效果，并且相类似这种产品，软文营销推广的效果应该是最棒的，因此先说一下网络推广的渠道和方法：　　一、渠道方面 各大搜索引擎的快照 视频等 二、方法和策略： （一）、战略整体规划：市场分析、竞争分析、受众分析、品牌与产品分析、独特销售主张提炼、创意策略制定、整体运营步骤规划、投入和预期设定。 （二）、营销型网站：网站结构、视觉风格、网站栏目、页面布局、网站功能、关键字策划、网站SEO、设计与开发。（三）、传播内容规划：品牌形象文案策划、产品销售概念策划、产品销售文案策划、招商文案策划、产品口碑文案策划、新闻资讯内容策划、各种广告文字策划。（四）、 整合传播推广：SEO排名优化、博客营销、微博营销、论坛营销、知识营销、口碑营销、新闻软文营销、视频营销、事件营销、公关活动等病毒传播方式。（五）、 数据监控运营：网站排名监控、传播数据分析、网站访问数量统计分析、访问人群分析、咨询统计分析、网页浏览深度统计分析、热门关键字访问统计分析。　　其次跟你说一下进行推广的日常工作：　　网络推广是要发帖，发信息，但不是每天在发，而是有计划、有策略的去发，不能只是盲目的去发，否则的话，天天又累，对自己又没有长进。 一、需要选择主题，选择平台，设置好关键词，了解潜在客户的心理，关心的问题。如今免费的网络推广，效果不大，而且是一个每天累的要死，老板还不知道你每天坐在位子上，对着电脑在干嘛，因为老板不可能去看你每天在哪个平台发了哪些信息，这些信息有什么效果。 二、如何去判断成交是网络推广带来的？这个很难。客户在网上看到你的信息，然后去店里购买，难道还会说在网上哪个平台发的信息吗？即使是网上看到你发的信息，他也不会去说的。这样，在现在这个企业注重成交额，销售额的今天，是很难判断。所以，网络推广要确定你考核的标准是什么？ 三、网络推广需要掌握搜索引擎的规则，会做优化。 最后，只要你照着去做，可能刚开始很难见到效果，但是只要长期的坚持下去，效果是很明显的，推广是个长期的活，要重在坚持。　希望我的回答可以帮到你，看在纯手工打字的份上，有什么不懂的可以继续问我

网络优化公司很多，没有具体的衡量标准的。但是可以从几方面去选择：1 有做了很多精明案例的2 案例都是可以验证方法的3 只做网络优化的，没有做其他的4 做的比较久的。