解决方案:网站SEO优化：使用这些SEO工具事半功倍

　　解决方案:网站SEO优化：使用这些SEO工具事半功倍

　　SEO人员在平时的SEO优化中会使用很多SEO工具，智能诊断网站SEO问题。SEO工具主要是为了方便SEOer做采集、发布、收录查询、主动推送、SEO诊断等日常工作。提高效率，简化操作，解放双手，查询一些网站问题，监控关键词排名收录等。

　　1. 免费采集

　　免费采集特点：

　　1、只需将关键词导入到采集相关的关键词文章，同时创建几十个或几百个采集任务（一个任务可以支持上传1000个） 关键词)，支持过滤关键词

　　2. 支持多消息源：各平台资讯、知经验、大新闻等（可同时设置多个采集消息源采集）

　　3.可设置关键词采集文章条数，软件可直接查看多任务状态采集-支持本地预览-支持采集链接预览

　　4.自动批量挂机采集，无缝连接各大cms发布者，采集后自动发布——实现采集发布全自动挂机。

　　2.全平台发布

　　全平台cms发布者的特点：

　　1、cms发布：目前市面上唯一支持Empire、易友、ZBLOG、织梦、WP、PB、Apple、等各大cms搜外等，同时进行批量管理和发布的工具

　　

　　2.对应栏目：对应的文章可以发布对应栏目

　　3、定时发布：发布间隔可控/每天发布总数

　　4、监控数据：直接监控已经发布、待发布的软件，是否为伪原创、发布状态、URL、程序、发布时间等。

　　3.收录详细数据查询

　　收录链接查询功能：

　　1、收录排名、收录标题、收录链接、收录时间、真实标题、真实链接、真实关键词，一站式查询统计

　　2. 输入关键词或site命令查询优秀同行网页收录的数量和排名。在百度/搜狗/今日头条的收录中可以直观的看到一个网站同行网站的排名，通过关键词布局体验确定自己的网站布局一大批优秀同行，以及优化的方向！您也可以通过关键词查询了解您的网站关键词排名和收录情况！

　　3.查询工具还可以做什么：防止网站被黑（通过观察收录的情况，检查收录是否有不良信息）-网站修订（工具提取）收录链接向百度资源搜索平台提交新的链接URL路径更改）-关键词排名（通过关键词查看网站的排名，关注 关键词 排名） - 网站 推送（通过查询 收录 链接 - 只推送而不是 收录网站）

　　4、通过站点：域名，查询网站有多少个收录，收录有多少个关键词？Excel表格可以直接在软件上导出，做进一步分析，进行整体分析！（SEO站长必须收录链接数据分析工具）

　　四、全平台推送工具

　　全平台推送功能：

　　

　　工具代替手动主动推送，效率提升数倍，收录数倍提升，解放双手！

　　批量搜狗推送：

　　1.验证站点提交（官方限制单个站点每天推送200个，软件可以突破限制，单个站点每天可以推送几十万）

　　2.提交未经验证的站点（软件可以每天全天推送）

　　批量百度推送：

　　采用百度最快的API推送方式，一次可大批量推送到百度

　　批量360推送：

　　自动批量完成360主动推送软件，每天提交上万个链接

　　批量神马推送：

　　使用神马最快的MIP推送方式，一次可以大批量推送到神马

　　以上功能都集成在一个SEO工具中，SEO工具还配备：批量搜狗快照更新/批量搜狗投诉/批量搜狗绑定站点/链接生成/链接抓取/在线伪原创等功能！SEO工具是SEO人员做网站辅助的必备工具。

　　详细说明:基于代价的慢查询优化建议

　　对于数据库，慢查询通常意味着风险。SQL 执行得越慢，消耗的 CPU 资源或 IO 资源就越多。大量的慢查询会直接导致业务失败。关注慢查询就是关注失败本身。本文主要介绍美团如何使用数据库的成本优化器对慢查询进行优化，给出索引建议，评估跟踪建议的质量，以及对慢查询进行操作和管理。1 背景

　　慢查询是指数据库中查询时间超过指定阈值（美团设置为100ms）的SQL。它是数据库的性能杀手，是数据库访问业务优化的重要起点。随着美团业务的快速增长，日均慢查询量已突破1亿。此前，慢查询导致的故障占数据库故障总数的10%以上，高级别故障呈上升趋势。因此，对慢查询的优化已成为当务之急。

　　那么如何优化慢查询呢？最直接有效的方法是选择查询效率高的索引。关于高效的指标推荐，主要在日常工作中，随处可见基于经验规则的推荐。对于简单的SQL，比如select * from sync_test1 where name like 'Bobby%'，可以直接加上index IX(name)，效果很好；但对于稍微复杂一点的 SQL，例如 select * from sync_test1 where name like 'Bobby%' and dt > '2021-07-06'，选择 IX(name), IX(dt), IX(dt, name) 或 IX (name,dt)，这种方法也不能给出准确的答案。更不用说像多表连接和子查询这样的复杂场景了。因此，更通用的方法是使用基于成本的推荐来解决这个问题，

　　2 基于成本的优化器介绍 2.1 SQL 执行和优化器

　　MySQL服务器中一条SQL的执行过程主要包括：SQL解析、基于语法树的准备工作、优化器的逻辑变化、优化器的成本准备工作、基于成本模型的优化、附加优化和运行执行计划等... 具体如下图所示：

　　SQL Execution and Optimizer 2.2 成本模型介绍

　　对于优化器来说，执行一条SQL有多种选择，比如表是否使用索引，选择哪个索引，是否使用范围扫描，多表Join的连接顺序，执行方式等。子查询。如何从这些备选方案中选择耗时最短的解决方案？这就需要定义一个量化的数值指标，也就是成本。我们分别计算备选方案的运算时间，并选择最小值。

　　成本模型将操作分为两类：服务器层和引擎（存储引擎）层。服务器层主要是CPU成本，引擎层主要是IO成本。例如MySQL从磁盘读取一个数据页的cost io_block_read_cost为1，计算满足条件。行成本是 0.2 的 row_evaluate_cost。除此之外：

　　memory_temptable_create_cost (default 2.0) 内存临时表的创建成本。memory_temptable_row_cost (default 0.2) 内存临时表的行成本。key_compare_cost (默认 0.1) 键比较的成本，例如排序。disk_temptable_create_cost (default 40.0) 内部 myisam 或 innodb 临时表创建成本。disk_temptable_row_cost (default 1.0) 内部 myisam 或 innodb 临时表的行成本。

　　从 MySQL 5.7 开始，这些操作成本的默认值都是可配置的。为了计算解决方案的总成本，需要参考一些统计数据，例如表数据的大小、元数据和索引信息。MySQL的整体成本优化器模型如下图所示：

　　成本模型 2.3 基于成本的指数选择

　　或者继续以上面的 SQL select * from sync_test1 where name like 'Bobby%' and dt > '2021-07-06' 为例，看看 MySQL 优化器是如何根据成本模型来选择索引的。首先，我们在建表时直接添加四个候选索引。

　　Create Table: CREATE TABLE `sync_test1` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`cid` int(11) NOT NULL,

`phone` int(11) NOT NULL,

`name` varchar(10) NOT NULL,

`address` varchar(255) DEFAULT NULL,

`dt` datetime DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `IX_name` (`name`),

KEY `IX_dt` (`dt`),

KEY `IX_dt_name` (`dt`,`name`),

KEY `IX_name_dt` (`name`,`dt`)

) ENGINE=InnoDB

　　通过执行explain可以看出MySQL最终选择了IX_name索引。

　　mysql> explain select * from sync_test1 where name like 'Bobby%' and dt > '2021-07-06';

+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------------------+---------+---------+------+------+----------+------------------------------------+

| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |

+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------------------+---------+---------+------+------+----------+------------------------------------+

| 1 | SIMPLE | sync_test1 | NULL | range | IX_name,IX_dt,IX_dt_name,IX_name_dt | IX_name | 12 | NULL | 572 | 36.83 | Using index condition; Using where |

+----+-------------+------------+------------+-------+-------------------------------------+---------+---------+------+------+----------+------------------------------------+

　　然后开启 MySQL 跟踪优化器 Trace 功能。可以看出，之所以没有选择其他三个索引，是因为对其他三个索引使用范围扫描的代价是>=IX_name。

<p>mysql> select * from INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE\G;

*************************** 1. row ***************************

TRACE: {

...

"rows_estimation": [

{

"table": "`sync_test1`",

"range_analysis": {

"table_scan": {

"rows": 105084,

"cost": 21628

},

...

"analyzing_range_alternatives": {

"range_scan_alternatives": [

{

"index": "IX_name",

"ranges": [

"Bobby\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000