语言活动&妈妈笑了&教学反思_幼儿园小班教学反思
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语言活动&妈妈笑了&教学反思
今天上午的活动是语言&妈妈笑了&.该活动主要为了培养托班幼儿进入幼儿园集体生活后再感受和妈妈一起的母子(女)亲情,同时学会理解这首儿歌,并会和老师一起徒手画画和念儿歌.活动中,我主要采取了画画妈妈这个话题来进行展开活动的,这个开场白比较直接,因此幼儿也比较容易接受.同时还结合作画过程来引出儿歌的内容,幼儿在模仿老师的徒手练习以后,记忆起来也更加的富有形象性了,所以整个活动下来幼儿取得的效果都很明显.
此外,我还结合了&小朋友的书&让幼儿进行边看画面边和老师同伴一起念儿歌,以加深对儿歌的记忆和印象.但是这样的教学模式是属于比较传统的方式,通过这次的活动,我又多了一个思考的问题:就是儿歌的教学方式除了这样的方法,还有什么其他的可以适合托班幼儿年龄来上的富有新意的教学结构来让我们的孩子在里面学到更多和学得更快乐呢?
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你可能喜欢转载请注明：&TheViper&/TheViper&这篇说下mysql查询语句优化是否请求了不需要的数据典型案例：查询不需要的记录，多表关联时返回全部列，总是取出全部列，重复查询相同的数据。是否在扫描额外的记录最简单的衡量查询开销的指标。响应数据扫描的行数返回的行数&访问类型在评估查询开销时，需要考虑下从表中找到某一行数据的成本，mysql有好多种方式可以查找并返回一行结果。有些访问方式可能需要扫描很多行才能返回一行结果，也有些方式可能无须扫描就能返回结果。在EXPLAIN语句中type列反应了访问类型。访问类型有很多种，从全表扫描到索引扫描，范围扫描，唯一索引查询，常数引用等。这里列的这些，速度是从慢到快，扫描的行数也是从小到大。因此，要尽力避免让每一条sql做全表扫描。如果查询没办法找到合适的访问类型，那么解决的最好方式通常就是增加一个合适的索引，这个上一篇里说到过。索引让mysql以最高效，扫描行数最少的方式找到需要的记录。&一般mysql有三种方式应用where条件。从好到坏依次为在索引中使用where条件过滤不匹配的记录，这是在存储引擎层中完成。使用索引覆盖扫描（在extra列中出现using index）来返回记录，直接从索引中过滤不需要的记录并返回命中的结果。这是在mysql服务层完成的，但不用再回表查询记录。从表中返回数据，然后过滤不满足条件的记录（在extra列中出现where）,这是在mysql服务层完成的,mysql需要先从数据表中读取记录然后过滤。&如果发现查询中扫描大量的数据却只返回少量的行。可以尝试下面方法优化。使用索引覆盖扫描，把所有需要用到的列都放到索引中，这样存储引擎不用回表获取对应行就可以返回结果了。改变表的结构，例如使用单独的汇总表重写这个复杂的查询，让mysql优化器以更优化的方式执行这个查询&重构查询方式一个复杂查询还是多个简单查询？在传统实现中，总是强调数据库层完成尽可能多的工作，这样做的逻辑在于以前总是认为网络通信，查询解析，优化是一件代价很高的事。但是这样的想法对于mysql并不适用，mysql从设计上让连接和断开连接都很轻量，在返回一个小的查询结果方面很高效。另外，现在的网络速度比以前快的多，无论是宽带还是延迟。在某些版本的mysql上，即便在一个通用的服务器上，也能运行每秒超过10万的查询。即使是一个千兆网卡也能轻松满足每秒超过2000次的查询。&切分查询即所谓的分而治之，将大查询切分成小查询，每个查询功能完全一样，每次只返回一小部分结果。删除旧的数据就是个很好的例子，定期的清理大量数据时，如果用一个大语句一次性完成的话，则可能一次锁住很多数据，占满整个事务日志，耗尽系统资源，阻塞很多小的但很重要的查询。&因此可以&&&分解关联查询简单说，就是对每个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。例如可以将其分解成下面查询来替代乍一看，这样做没有好处。事实上，有下面这些优势让缓存效率更高。许多应用程序可以方便的缓存单表查询对应的结果对象。将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能，可扩展。查询本身效率也会有所提升。在这个例子中，使用in代替关联查询，可以让mysql按照id顺序进行查询，这可能比随机的关联更高效。可以减少冗余记录的查询。做关联查询时，可能需要重复访问一部分数据。从这点看，这样的重构还可能减少网络和内存的消耗。实现了哈希关联，而不是使用mysql的嵌套循环关联。某些场景，哈希关联的效率要高很多。&mysql如何执行关联查询mysql中&关联&一词所包含的意义比一般理解上要更广泛。总的来说，mysql认为任何一个查询都是一次&关联&，并不仅仅是一个查询需要到两个表匹配才叫关联。所以，在mysql中，每个查询，每个片段（包括子查询，甚至基于单表的select）都可能是关联。下面看下mysql如何执行关联查询。先看union查询。mysql先将一系列的单个查询结果放到一个临时表中，然后再重新读取临时表数据完成union查询。在mysql概念中，每个查询都是一次关联，所以读取结果临时表也是一次关联。mysql对任何关联都执行嵌套循环关联策略，即mysql先在一个表中循环取出单条数据，然后再嵌套循环到下一个表中寻找匹配的行，依次下去，直到所有表中匹配的行为止。然后根据各个表匹配的行，返回查询中所需要的各个列。&可以看到查询是从actor表开始的,这是mysql关联查询优化器自动做的选择。现在用STRAIGHT_JOIN关键字，不让mysql自动优化关联。&这次的关联顺序倒转过来，可以看到，倒转后第一个关联表只需要扫描很少的行数。而且第二个，第三个关联表都是根据索引查询，速度都很快。最后，确保任何的group by,order by中的表达式只涉及到一个表中的列，这样mysql才有可能使用索引优化这个过程。排序优化无论如何排序都是一个成本很高的操作。所以从性能角度考虑，应尽可能避免排序或避免对大量数据进行排序。&上一篇说到了如何通过索引排序。当不能使用索引生成排序结果时，mysql需要自己进行排序，如果数据量小，就在内存中进行，数据量大，则需要使用磁盘。mysql统一将这一过程称为文件排序（filesort）。&在关联查询时如果需要排序，mysql会分两种情况处理文件排序。1.如果order by子句中的所有列都来自关联的第一个表，mysql在关联处理第一个表时就进行文件排序。如果是这样，在EXPLAIN结果中的Extra字段会有Using filesort.2.除此之外的所有情况，mysql都会先将关联的结果存放到一个临时表中，然后在所有的关联结束后再进行文件排序。如果是这样，在EXPLAIN结果中的Extra字段会有UUsing filesort.如果查询中有LIMIT的话，LIMIT也会在排序之后应用。所以即使需要返回较少的行数，临时表和需要排序的数据量仍然会非常大。&mysql5.6在这里做了很多重要的改进。当只需要返回部分排序结果的时候，例如，使用LIMIT子句，mysql不再所有结果排序，而是根据实际情况，选择抛弃不满足条件的结果，然后再排序。&关联子查询mysql的子查询实现非常糟糕，最糟糕的一类查询是where条件中包含in的子查询语句。mysql对in()列表中的选项有专门的优化策略，一般会认为，mysql会先执行子查询。但是，很不幸，mysql会先将相关的外层表押到子查询中。例如mysql会将查询改成这样&可以看到，mysql会先对film进行全表扫描，然后根据返回的film_id逐个执行子查询。如果外层表是个非常大的表，那这个查询的性能会非常糟糕。当然很容易重写这个查询，直接用关联就可以了。&另一个优化方法是使用函数GROUP_CONCAT()在IN()中构造一个由逗号分隔的列表。另外，通常建议用EXISTS()等效的改写IN()子查询。&如何用好关联子查询并不是所有的关联子查询性能都会很差。写好之后，先测试，然后做出自己的判断。有时候，子查询也会快些，例如当返回结果中只有一个表的某些列时，假设要返回所有包含同一个演员参演的电影，因为一个电影会有很多演员参演，所以可能会返回些重复记录。使用DISTINCT和GROUP BY移除重复的记录如果用EXISTS的话，就不需要使用DISTINCT和GROUP BY，也不会产生重复的结果集。我们知道一旦使用DISTINCT和GROUP BY，那么在执行过程中，通常会参数临时中间表。测试，看哪种写法快点&可以看到在这个案例中，子查询速度要快些。&最值优化对于MIN(),MAX()，mysql的优化做的并不好，例如mysql不能够进行主键扫描，只有全表扫描了。这时可以用LIMIT重写查询。&这样可以让mysql扫描尽可能少的表&优化group by和distinct它们都可以使用索引优化，这也是最有效的办法。当无法使用索引时，group by使用两种策略完成：使用临时表或文件排序来做分组。&对关联查询分组，通常用查找表的标识符分组的效率比其他列更高。例如下面的效率更高&这个查询利用了演员姓名和id直接相关的特点，所以改写后的结果不受影响。&如果不相关的话，可以用MIN(),MAX().绕过这种限制。但一定要清楚，select后面出现的非分组列一定是直接依赖分组列的，并且在每个组内的值是唯一的。&实在较真的话，写成这样不过这样成本有点高。因为子查询需要创建和填充临时表，而创建的临时表是没有任何索引的。&优化LIMIT分页最简单的办法是尽可能使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联操作，再返回所需的列。例如如果这个表非常大，最好改写成这样&这里的&延迟关联&将大大提升效率，让mysql扫描尽可能少的页面，获取需要访问的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。这个也可以用来优化关联查询里面的limit.&有时候也可以将limit查询转换为已知位置的查询，让mysql通过范围扫描获得结果。例如在一个位置列上有索引，并且预先计算出了边界值。另外，limit和offset的问题，会导致mysql扫描了大量不需要的行然后在抛弃掉，比如select .... limit 1000,20.这时可以有变通方法，例如图书馆按照租借记录翻页，获取第一页。因为rental_id是递增的，而查看记录的时候都是从离当前时间最近的地方开始的。后面的页就可以用类似于下面的查询实现&[求助]&&龙骑士传说&&模拟的问题_百度知道}