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Ameba程式設計(物聯網基礎篇)

為了解決mysql修改資料表的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德,吳佳駿 這樣論述：

　　本書第一部分主要教導讀者如何使用Ameba RTL8195AM開發板連上物聯網平台ThingSpeak網站，並實作一個簡單的溫溼度感測裝置，將資料即時傳送到物聯網平台。   　　第二部分是教導讀者使用Apache，自行建立網頁伺服器，並透過php程式開發，將該網站轉成一個自製的物聯網平台，研習上部分，將溫溼度感測裝置傳送到自行開發的物聯網網站。   　　第三部分則更進階，直接使用Ameba RTL8195AM開發板強大無線網路功能，自行建立網頁伺服器，並整合聲音偵測感測模組，開發一個視覺化顯示功能的物聯網之智慧裝置。

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以Hadoop與Hive建構遊戲平台的大數據分析系統

為了解決mysql修改資料表的問題，作者許智富 這樣論述：

隨著線上遊戲的蓬勃發展，遊戲交易資料的分析與存取對資訊系統是非常重 要的，關聯式資料庫是近幾十年來企業常用來存取資料的資料庫，例如 MySQL[1] 就是解決方案之一。查詢資料的效能是資訊系統關注的議題，關聯式資料庫雖能應付大部份資料 查詢的情境，但當面臨資料庫主機因 CPU 滿載時，要查詢的資料表資料量又非常 龐大時，查詢資料的反應時間就會馬上增加使查詢資料的效能降低。Hadoop[2]是 個雲端運算架構的開源框架，提供適合存取巨量資料的叢集架構。Hive[3]是建構 於 Hadoop 環境下的資料倉儲工具，只要撰寫類似 SQL 的 HiveQL，就能實現 MapReduce[4]，有效率

的查詢巨量資料並降低查詢資料的反應時間。本論文以某家遊戲公司(以下簡稱 N 公司)為例，探討關聯式資料庫面臨要查 詢的資料量過於龐大而導致查詢反應時間增加的問題並提出解決方案。N 公司目前 一週大約會產生三千萬筆遊戲交易資料，且有逐漸增加的趨勢，因此使用關聯式 資料庫查詢一週以上的遊戲交易資料，很容易使資料庫因 CPU 滿載而導致效能變 低及查詢反應時間增加。本研究於原系統架構，引進 Hadoop 架構，增加一個「大 數據資料同步模組」將關聯式資料庫資料同步至 Hive 的資料庫，增加一個「巨量 資料查詢服務」來提升查詢巨量資料的效能。實驗結果顯示，引進 Hadoop 架構並 使用 Hive

來查詢巨量資料能提升 N 公司查詢龐大資料的效能及減少查詢資料的反 應時間，查詢三千萬筆遊戲交易資料平均提升 1.77 倍的效能，查詢七千三百萬筆 遊戲交易資料平均提升 1.81 倍的效能，查詢一億四千三百萬筆遊戲交易資料平均 提升 2.48 倍的效能。

MySQL故障排除與效能調校完全攻略(上)

為了解決mysql修改資料表的問題，作者李春,羅小波,董紅禹 這樣論述：

　　本書一共分為3篇：基礎篇(上)、案例篇和工具篇(下)。 　　基礎篇： 　　從理論基礎和基本原理層面介紹了 MySQL 的安裝與設定、升級和架構，information_schema、sys_schema、performance_schema 和 mysql_schema，MySQL複製、MySQL 交易、SQL 語句最佳化及架構設計基礎知識。 　　案例篇： 　　從硬體和系統、MySQL 架構等方面提出了效能最佳化的十幾個案例，包括：效能測試的基本最佳化概念和最需要關注的效能指標解釋、對 SQL 語句執行慢的基本定位、避免 x86 可用性的一般性方法、節能模式會怎樣影

響效能、I/O 儲存作為資料庫最重要的依賴是如何影響資料庫效能的、主備複製不一致可能有哪些原因、字元集不一致會造成哪些效能問題、在實際場景中鎖的爭用是怎樣的。 　　工具篇： 　　介紹了在 MySQL 效能最佳化過程中需要用到的各種工具，包括：dmidecode、top、dstat 等硬體和系統排查工具；FIO、sysbench、HammerDB 等壓力測試工具；mysqldump、XtraBackup 等備份工具；Percona、innotop、Prometheus 等監控工具。 　　-----------------------------------------------------

--------------------------- 　　效能問題： 　　本書解決 MySQL 資料庫效能問題，某種程度來說，MySQL 資料庫效能最佳化問題是一個平行處理的問題，歸根究柢是鎖和資源爭用的問題。 　　其實效能最佳化要做的就是下列事情： 　　•瞭解基本原理。找到事情的因果關係和依賴關係，儘量讓不相關的事情能平行進行。 　　•要事第一。找到目前最重要、最需要最佳化的地方，投入時間和精力，不斷去改進與最佳化。 　　•切中要害。找到耗費時間最長的地方，想盡辦法縮短其時間。 　　機械思維和大數據思維： 　　本書的效能最佳化方法論還是工業革命時代的機械思維，簡而言之，就是尋找因果關

係，大膽假設，小心求證。現在已經是資訊時代，理應瞭解什麼是資訊理論，解決問題需要利用大數據思維！ 　　讀者對象： 　　（1）MySQL 初學者。 　　（2）專門從事 MySQL 工作1~3年的開發人員和運維人員。 　　（3）資深的 MySQL DBA。

響亮通知發現註銷車停放道路及取締情形後端管理

為了解決mysql修改資料表的問題，作者李新盛 這樣論述：

為確保交通安全，公路監理單位對於車輛特別重視，除了規定有效牌車輛要定期檢驗外，對於仍在使用道路的註銷車則加以取締；由於註銷車不需定期檢驗、不用繳稅金，而且車輛通常欠缺保養，像顆不定時的炸彈，對於交通安全有一定的威脅，於是各監理機關自105年起，以AVI( Automatic Vehicle Identification )車牌自動辨識系統，於道路上以守株待兔的方式來取締行進中的註銷車，但成效很有限。 嘉義市監理站為改善成效，改採目標鎖定的方式，於108年4月起，由嘉義市政府停車格收費員逐車上傳車號與其GPS座標，經其系統過濾為註銷車者，mail給監理單位；再由嘉義區監理所監理資訊科將市

府停管科傳來之GPS座標，以Google Map API轉成地址及導航網址，加上車號及停車格號與停車時間，透過Line bot來通知監理人員前往取締，實施後確實比守株待兔的方式來得有效率；但是實施1年多後，經人工統計結果發現，這個跨機關合作取締案的取締成功比率，只有2成。 經過分析，取締失敗的原因包括，Line通知的聲音短而且都一樣、同仁在忙、手機忘開網路、停車收費員較慢傳資料等因素，以致於漏接通知，或者較晚出發而現場註銷車已駛離；本研究為提昇成功比率，請監理資訊科在傳Line的同時，也傳一份訊息給本系統，由本系統以響亮的通知話語及音樂，以及旋轉的閃亮燈光，來讓同仁於第一時間獲得通知，以提昇

取締成功機率。 以往這個跨機關合作取締案的執行情形沒有系統性的留下紀錄，要得知執行成效，必需以人工去計算，本研究為改善這個問題，建立取締情形管理網站，並將每一筆通知訊息都記錄在資料庫，來供同仁記錄取締情形、查詢明細，並提供取締成敗與各種失敗原因的統計報表，以作為案件控管與檢討改進之依據。 本研究在110年4月21日上線以來，同仁已不需再守候Line了，改依靠本系統的響亮通知，解除這2年來守候Line的壓力，而後端管理網站也讓取締情形能够隨時呈現，為大家的努力留下足跡。 關鍵字 : 響亮通知、ESP8266、mp3、繼電器、flask、sqlalchemy