制定计划是一件困难的事情(在软件开发中哪一件事情不难呢?),不只是新手,就是有好几年工作经验的人,对制定计划也颇感为难,往往随便给出个时间了事。我曾亲历过不少场面,大家对任务计划的态度很随意,对时间的估计都是随口而出的。大多数时候,管理者
制定计划是一件困难的事情(在软件开发中哪一件事情不难呢?),不只是新手,就是有好几年工作经验的人,对制定计划也颇感为难,往往随便给出个时间了事。我曾亲历过不少场面,大家对任务计划的态度很随意,对时间的估计都是随口而出的。大多数时候,管理者都会对勇士们夸几句,对谨慎者报以轻视。
实践证明这些计划都是纸上谈兵,有的严重超期,有的质量不过关,有的功能遗漏,很少按预期完成的。这也难怪,就是精心制定的计划都有偏差,何况是随便给出的呢。
这里总结一些个人经验,这是对简单任务而言的。所谓简单任务指的是能分到某个人头上的任务,不包括需要一个小组协同完成的任务(当然部分也适用于小组任务的)。
1. 对任务尽可能的细划。任务分得越细,考虑得越周到,遗漏的可能越少。同时我们对细小任务的估计更准确,我想这也是大家钟爱WBS的缘故吧。
2. 建立任务的风险列表。外在环境、技术难点、甚至近一段时间工作状态,都会影响任务的进度。风险很多,列出我们能处理的风险就差不多了,至于第三次世界大战之类的风险完全可以抛开。根据风险列表,在理想的计划上,加上一定的风险储备。
3. 征求做过类似任务的同事的意见。我们不是神仙,对从未有类似经验的任务,很难估计准确,征求做过类似任务的同事的意见是明智的做法,至少我们能从中了解一些潜在的风险。
4. 不断调整计划。计划不是不变的,早期的估计或多或少的有些偏差。随着任务的进展,一些风险的消除,以及这期间的经验积累,我们可以更准确的估计时间了。一般来说在任务预定时间过去30%左右时,重新评估一下任务计划是比较好的习惯。
5. 及时反馈任务的执行情况。特别是研究性任务,出现计划与实际较大差异的情况是很常见的。让你的上司清楚任务的执行情况,很有必要,一旦出现较大偏差,他可以对你提供帮助,或者对整体计划进行调整。切记不要在时间快完了,才报告出了大问题。
6. 计划要实事求是,不是估计时间越短越好。不要因为面子上的问题,把时间估计得过短。否则你的任务太重,不但会影响你的正常休息和工作情绪,最终无法完成时,面子丢了是小,影响整体计划是大。
7. 采用PSP中一些方法,评估自己的效率。记录在执行任务过程,你的时间分配情况,估计你在做某类事情时的效率,为以后类似的任务提供经验数据。

MySQL使用的是GPL许可证。1)GPL许可证允许自由使用、修改和分发MySQL,但修改后的分发需遵循GPL。2)商业许可证可避免公开修改,适合需要保密的商业应用。

选择InnoDB而不是MyISAM的情况包括:1)需要事务支持,2)高并发环境,3)需要高数据一致性;反之,选择MyISAM的情况包括:1)主要是读操作,2)不需要事务支持。InnoDB适合需要高数据一致性和事务处理的应用,如电商平台,而MyISAM适合读密集型且无需事务的应用,如博客系统。

在MySQL中,外键的作用是建立表与表之间的关系,确保数据的一致性和完整性。外键通过引用完整性检查和级联操作维护数据的有效性,使用时需注意性能优化和避免常见错误。

MySQL中有四种主要的索引类型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空间索引。1.B-Tree索引适用于范围查询、排序和分组,适合在employees表的name列上创建。2.哈希索引适用于等值查询,适合在MEMORY存储引擎的hash_table表的id列上创建。3.全文索引用于文本搜索,适合在articles表的content列上创建。4.空间索引用于地理空间查询,适合在locations表的geom列上创建。

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MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。


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