亚特兰蒂斯之谜(（美）唐纳里)【电子书籍下载 epub txt pdf doc 】
书籍作者：
（美）唐纳里
书籍出版：
武汉出版社
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亚特兰蒂斯之谜在柏拉图的对话录中．提到了埃及祭司掌握的关于亚特兰蒂斯这块神秘大陆的秘密，于是人们对亚特兰蒂斯这块神秘的大陆充满了兴趣和疑惑，为什么世界上几乎所有文明都和亚特兰蒂斯有关？为什么在各个民族中流传的各种传说竟然有如此惊人的相同之处？亚特兰蒂斯究竟是确有其地抑或只是一信荒诞的传说呢？　　《亚特兰蒂斯》是美目著名作家唐纳里于1882年发表的研究亚特兰蒂斯的专著。在本书中．唐纳里借助各种手段——考古出土的证据、各种传说的比较和理论推断等科学分析的方法对亚特兰蒂斯提出了全面而令人信服的设想，并大量引用神学、语言学、人种学等诸多学科的知识对他的理论进行严密的论证，力图使我们相信曾经确有其地，而在阅读本书的过程中，各地逝去的色彩斑斓的文明和上古的神秘悠远的历史在我们眼前一一展开，使我们对它们有更为清晰的认识和了解。海底大西洋城的秘密　消逝的人类文明真相　　柏拉图苦苦探寻而终生未果的神秘之所，传说中拥有高度文明的人类起源地。寻找亚特兰蒂斯城，寻找失落的文明，揭开一个千年文明失落之谜。软件类别：
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最新益智休闲：数据库访问性能优化(二)
、只通过索引访问数据
有些时候，我们只是访问表中的几个字段，并且字段内容较少，我们可以为这几个字段单独建立一个组合索引，这样就可以直接只通过访问索引就能得到数据，一般索引占用的磁盘空间比表小很多，所以这种方式可以大大减少磁盘IO开销。
如：select
id,name from company where type='2';
如果这个SQL经常使用，我们可以在type,id,name上创建组合索引
create index my_comb_index on
company(type,id,name);
有了这个组合索引后，SQL就可以直接通过my_comb_index索引返回数据，不需要访问company表。
还是拿字典举例：有一个需求，需要查询一本汉语字典中所有汉字的个数，如果我们的字典没有目录索引，那我们只能从字典内容里一个一个字计数，最后返回结果。如果我们有一个拼音目录，那就可以只访问拼音目录的汉字进行计数。如果一本字典有1000页，拼音目录有20页，那我们的数据访问成本相当于全表访问的50分之一。
切记，性能优化是无止境的，当性能可以满足需求时即可，不要过度优化。在实际数据库中我们不可能把每个SQL请求的字段都建在索引里，所以这种只通过索引访问数据的方法一般只用于核心应用，也就是那种对核心表访问量最高且查询字段数据量很少的查询。
、优化SQL执行计划
SQL执行计划是关系型数据库最核心的技术之一，它表示SQL执行时的数据访问算法。由于业务需求越来越复杂，表数据量也越来越大，程序员越来越懒惰，SQL也需要支持非常复杂的业务逻辑，但SQL的性能还需要提高，因此，优秀的关系型数据库除了需要支持复杂的SQL语法及更多函数外，还需要有一套优秀的算法库来提高SQL性能。
目前ORACLE有SQL执行计划的算法约300种，而且一直在增加，所以SQL执行计划是一个非常复杂的课题，一个普通DBA能掌握50种就很不错了，就算是资深DBA也不可能把每个执行计划的算法描述清楚。虽然有这么多种算法，但并不表示我们无法优化执行计划，因为我们常用的SQL执行计划算法也就十几个，如果一个程序员能把这十几个算法搞清楚，那就掌握了80%的SQL执行计划调优知识。
由于篇幅的原因，SQL执行计划需要专题介绍，在这里就不多说了。
、返回更少的数据
、数据分页处理
一般数据分页方式有：
2.1.1、客户端(应用程序或浏览器)分页
将数据从应用服务器全部下载到本地应用程序或浏览器，在应用程序或浏览器内部通过本地代码进行分页处理
优点：编码简单，减少客户端与应用服务器网络交互次数
缺点：首次交互时间长，占用客户端内存
适应场景：客户端与应用服务器网络延时较大，但要求后续操作流畅，如手机GPRS，超远程访问（跨国）等等。
2.1.2、应用服务器分页
将数据从数据库服务器全部下载到应用服务器，在应用服务器内部再进行数据筛选。以下是一个应用服务器端Java程序分页的示例：
List list=executeQuery(“select * from employee order by
Int count= list.size();
List subList= list.subList(10, 20);
优点：编码简单，只需要一次SQL交互，总数据与分页数据差不多时性能较好。
缺点：总数据量较多时性能较差。
适应场景：数据库系统不支持分页处理，数据量较小并且可控。
2.1.3、数据库SQL分页
采用数据库SQL分页需要两次SQL完成
一个SQL计算总数量
一个SQL返回分页后的数据
优点：性能好
缺点：编码复杂，各种数据库语法不同，需要两次SQL交互。
oracle数据库一般采用rownum来进行分页，常用分页语法有如下两种：
直接通过rownum分页：
select * from (
&&&&&&&&&select
a.*,rownum rn from
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(select
* from product a where company_id=? order by status)
&&&&&&&&&where
rownum&=20)
where rn&10;
数据访问开销=索引IO+索引全部记录结果对应的表数据IO
采用rowid分页语法
优化原理是通过纯索引找出分页记录的ROWID，再通过ROWID回表返回数据，要求内层查询和排序字段全在索引里。
create index myindex on
product(company_id,status);
select b.* from (
&&&&&&&&&select
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&select
a.*,rownum rn from
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(select
rowid rid,status from product a where company_id=? order by status)
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&where
rownum&=20)
&&&&&&&&&where
rn&10) a, product b
where a.rid=b.
数据访问开销=索引IO+索引分页结果对应的表数据IO
一个公司产品有1000条记录，要分页取其中20个产品，假设访问公司索引需要50个IO，2条记录需要1个表数据IO。
那么按第一种ROWNUM分页写法，需要550(50+1000/2)个IO，按第二种ROWID分页写法，只需要60个IO(50+20/2);
、只返回需要的字段
通过去除不必要的返回字段可以提高性能，例：
调整前：select
* from product where company_id=?;
调整后：select
id,name from product where company_id=?;
1、减少数据在网络上传输开销
2、减少服务器数据处理开销
3、减少客户端内存占用
4、字段变更时提前发现问题，减少程序BUG
5、如果访问的所有字段刚好在一个索引里面，则可以使用纯索引访问提高性能。
缺点：增加编码工作量
由于会增加一些编码工作量，所以一般需求通过开发规范来要求程序员这么做，否则等项目上线后再整改工作量更大。
如果你的查询表中有大字段或内容较多的字段，如备注信息、文件内容等等，那在查询表时一定要注意这方面的问题，否则可能会带来严重的性能问题。如果表经常要查询并且请求大内容字段的概率很低，我们可以采用分表处理，将一个大表分拆成两个一对一的关系表，将不常用的大内容字段放在一张单独的表中。如一张存储上传文件的表：
T_FILE（ID,FILE_NAME,FILE_SIZE,FILE_TYPE,FILE_CONTENT）
我们可以分拆成两张一对一的关系表：
T_FILE（ID,FILE_NAME,FILE_SIZE,FILE_TYPE）
T_FILECONTENT（ID,
FILE_CONTENT）
&&&&&&&&&通过这种分拆，可以大大提少T_FILE表的单条记录及总大小，这样在查询T_FILE时性能会更好，当需要查询FILE_CONTENT字段内容时再访问T_FILECONTENT表。
、减少交互次数
数据库访问框架一般都提供了批量提交的接口，jdbc支持batch的提交处理方法，当你一次性要往一个表中插入1000万条数据时，如果采用普通的executeUpdate处理，那么和服务器交互次数为1000万次，按每秒钟可以向数据库服务器提交10000次估算，要完成所有工作需要1000秒。如果采用批量提交模式，1000条提交一次，那么和服务器交互次数为1万次，交互次数大大减少。采用batch操作一般不会减少很多数据库服务器的物理IO，但是会大大减少客户端与服务端的交互次数，从而减少了多次发起的网络延时开销，同时也会降低数据库的CPU开销。
假设要向一个普通表插入1000万数据，每条记录大小为1K字节，表上没有任何索引，客户端与数据库服务器网络是100Mbps，以下是根据现在一般计算机能力估算的各种batch大小性能对比值：
　单位：ms
Batch=1000
Batch=10000
服务器事务处理时间
服务器IO处理时间
网络交互发起时间
网络数据传输时间
平均每条记录处理时间
从上可以看出，Insert操作加大Batch可以对性能提高近8倍性能，一般根据主键的Update或Delete操作也可能提高2-3倍性能，但不如Insert明显，因为Update及Delete操作可能有比较大的开销在物理IO访问。以上仅是理论计算值，实际情况需要根据具体环境测量。
很多时候我们需要按一些ID查询数据库记录，我们可以采用一个ID一个请求发给数据库，如下所示：
for :var in ids[] do begin
&&select * from mytable
where id=:
我们也可以做一个小的优化，&如下所示，用ID
INLIST的这种方式写SQL：
select * from mytable where id
in(:id1,id2,...,idn);
通过这样处理可以大大减少SQL请求的数量，从而提高性能。那如果有10000个ID，那是不是全部放在一条SQL里处理呢？答案肯定是否定的。首先大部份数据库都会有SQL长度和IN里个数的限制，如ORACLE的IN里就不允许超过1000个值。
另外当前数据库一般都是采用基于成本的优化规则，当IN数量达到一定值时有可能改变SQL执行计划，从索引访问变成全表访问，这将使性能急剧变化。随着SQL中IN的里面的值个数增加，SQL的执行计划会更复杂，占用的内存将会变大，这将会增加服务器CPU及内存成本。
评估在IN里面一次放多少个值还需要考虑应用服务器本地内存的开销，有并发访问时要计算本地数据使用周期内的并发上限，否则可能会导致内存溢出。
综合考虑，一般IN里面的值个数超过20个以后性能基本没什么太大变化，也特别说明不要超过100，超过后可能会引起执行计划的不稳定性及增加数据库CPU及内存成本，这个需要专业DBA评估。
、设置Fetch
当我们采用select从数据库查询数据时，数据默认并不是一条一条返回给客户端的，也不是一次全部返回客户端的，而是根据客户端fetch_size参数处理，每次只返回fetch_size条记录，当客户端游标遍历到尾部时再从服务端取数据，直到最后全部传送完成。所以如果我们要从服务端一次取大量数据时，可以加大fetch_size，这样可以减少结果数据传输的交互次数及服务器数据准备时间，提高性能。
以下是jdbc测试的代码，采用本地数据库，表缓存在数据库CACHE中，因此没有网络连接及磁盘IO开销，客户端只遍历游标，不做任何处理，这样更能体现fetch参数的影响：
String vsql ="select * from t_employee";
PreparedStatement pstmt =
conn.prepareStatement(vsql,ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
pstmt.setFetchSize(1000);
ResultSet rs = pstmt.executeQuery(vsql);
int cnt = rs.getMetaData().getColumnCount();
while (rs.next()) {
(int i = 1; i &= i++) {
= rs.getObject(i);
测试示例中的employee表有100000条记录，每条记录平均长度135字节
以下是测试结果，对每种fetchsize测试5次再取平均值：
&elapse_time（s）
Oracle jdbc fetchsize默认值为10，由上测试可以看出fetchsize对性能影响还是比较大的，但是当fetchsize大于100时就基本上没有影响了。fetchsize并不会存在一个最优的固定值，因为整体性能与记录集大小及硬件平台有关。根据测试结果建议当一次性要取大量数据时这个值设置为100左右，不要小于40。注意，fetchsize不能设置太大，如果一次取出的数据大于JVM的内存会导致内存溢出，所以建议不要超过1000，太大了也没什么性能提高，反而可能会增加内存溢出的危险。
注：图中fetchsize在128以后会有一些小的波动，这并不是测试误差，而是由于resultset填充到具体对像时间不同的原因，由于resultset已经到本地内存里了，所以估计是由于CPU的L1,L2
Cache命中率变化造成，由于变化不大，所以笔者也未深入分析原因。
iBatis的SqlMapping配置文件可以对每个SQL语句指定fetchsize大小，如下所示：
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。泡泡龙 亚特兰蒂斯卸载数据包方法_百度知道
泡泡龙 亚特兰蒂斯卸载数据包方法
提问者采纳
泡泡龙 亚特兰蒂斯卸载数据包文件一般是通过电脑工具卸载和在手机上直接卸载两种方式。方式一：通过电脑工具卸载推荐使用拇指玩游戏助手，一键轻松、彻底卸载数据包文件。1、手机成功与电脑连接，打开拇指玩游戏助手2、选择我的游戏，你能清楚的看到你手机中的游戏是否含有数据包3、点击需要卸载游戏后面的“卸载”按钮，弹出提示后点击确定。4、到这里就结束了，怎么样非常方便吧！方法二：手机上直接卸载从手机上卸载比使用《拇指玩游戏助手》要麻烦很多，因为需要知道游戏的包名，才能正确的删除数据包，否则很有可能删错文件，导哗龚糕夹蕹蝗革伟宫连致部分功能不能使用！但考虑到有些用户身边可能没有电脑但又想卸载数据包文件的时候，就需要通过这种方式，前提是手机上需要安装《ES文件浏览器》、《RE管理器》、《SolidExplorer》等类似软件，安装这些软件需要ROOT手机权限。 有人会问这个软件是干什么的呢，这类软件最大的特点在于它能够删除手机中自带的应用程序，新建文件夹，查看/编辑文件，删除文件。等等，是个非常强大的软件。小编这里用的是《SolidExplorer》 拿小编刚刚安装的游戏“勇者斗恶龙8”举例，这是一款带有数据包的游戏。 1、打开《SolidExplorer》选择内部储存 2、游戏的数据包文件一般在两个路径：1）Android/date/2）Android/obb/我们到这里面去找就好了。3、通过文件后面显示的安装日期，我们在Android/obb/里面找到了我们要找的数据包4、按住要删除的数据包文件1-3秒，就会弹出功能选择项 5、选择删除，点击确认。至此这个数据包文件就彻底从手机上删除了。对于那种无法确定是否是数据包的文件，请谨慎操作。 这里也给大家介绍一个方便清理的软件《拇指玩游戏助手》，下载安装后点击开始扫描即可查询到残留的数据包文件，方便大家清理无用数据包，腾出更多的空间。 泡泡龙 亚特兰蒂斯官方介绍：《泡泡龙 亚特兰蒂斯 Bubble Atlantis》是一款令人着迷的泡泡龙游戏。在经典的游戏模式中增加了独有的BOSS战，每个场景都 有独特的守护者等待你的挑战。多种多样的奇趣道具供你使用。打BOSS，秀操作，耍道具让你爱不释手。欢乐之旅由一段美丽的故事带你进入。前所未有的体验，带给你神奇的亚特兰蒂斯之旅。泡泡龙 亚特兰蒂斯版本：2.0发布：大小：10.89M分类：休闲益智语言：中文适用：1.0下载：1220次开发商：深圳市灵游科技有限公司立即查看
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