真静态和伪静态的区别

首先肯定的是纯静态和伪静态都是SEO的产物,但纯静态和伪静态还是有很大区别的。

 

纯静态是生成真实的HTML页面保存到服务器端,用户访问时直接访问这 个HTML页面即可,从而大大的减轻了服务器压力(如dedecms就是采用的纯静态)。而伪静态不同,伪静态是完全依赖于数据库,所以就存在一个数据库 并发的问题,因为每次访问都需要调用数据库,这样一来服务器的负载就会很大,如果网站流量小还好,大了就很难承载了(wordpress就是采用伪静态, 所以他的定位是博客程序,因其自身结构限制,所以Wordpress并不适合做大的流量站)

伪静态也有优势
纯静态虽然减轻了服务器压力,但是每次更新都需要生成,非常的繁琐。因为越是大站就越用纯静态,所以生成起来就有的等了。如A5站长网就是采用的织梦纯静态,据我了解,因为A5数据量比较大他们一天都是分几次生成的。而伪静态有所不同,只需用户更新文章发布即可无需生成,从而更加的灵活。而小规模的网站欣赏的就是这种灵活性。由此我们可以得出结论,大站用纯静态,小站用伪静态!

动态URL静态URL和静态的关系
通过对纯静态和伪静态的回答,群里的那我朋友给我这样的答复。他说:以前听朋友说带?的就是动态的。说道这里,就有必要把URL扯出来说一下了。这位朋友 说的没错带有?等环境变量的URL属于动态URL。我们来讲一下具体的关系,动态URL转化为静态URL的方法有两种,就是我们前边的说过的纯静态和伪静 态。也就是说动态URL可以通过纯静态和伪静态其中的一种来实现静态的URL。写到这里我明白了,那位新手朋友要问的并不是纯静态和伪静态的优化问题,而 是想问动态URL和静态URL哪个更利于优化的问题。

写在最后:动态URL并不一定不利于优化,以目前的搜索引擎技术抓取动态URL并不困难。只不过静态URL可以利用URL出现关键词,而且更容易获取良好的用户体验。

转载于:https://www.cnblogs.com/liuzhen123/p/8125047.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/255847.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

非常有趣的Console

console觉醒之路,打印个动画如何? 原文地址: http://www.helloweba.com/view-blog-383.html 批量去掉或替换文本中的换行符(notepad、sublime text2) 原文地址:http://m.blog.csdn.net/article/details?id43228729 有…

假期实践

第一天 地点:杭州颐高数码城 第一天,我来到了自己家附近的颐高数码城。文三路这边有一个卖数码产品的一条街,这里也是最贴近我专业实践的地方,所以第一天的实践我选择了这里。 2001年开业的颐高数码广场座落于“电子一条街”文三路、学院路口…

3.AngularJS-过滤器

转自:https://www.cnblogs.com/best/p/6225621.html 二、过滤器 使用过滤器格式化数据,变换数据格式,在模板中使用一个插值变量。语法格式如下: {{ express | filter:parameter1:p2:p3… | … | …}} 过滤器分了内置过滤器与自定义…

【深度学习】——训练过程

包含哪些层 训练过程 其实就是yf(x)的求参过程,先给参数一个初始值,然后根据初始函数计算得到预测值,根据预测值和真值计算损失,然后又根据损失函数进行反向传播更新参数,更新参数后,再次计算预测值&#…

thinkphp自定义模板标签(一)

thinkphp内置的foreach和include等模板标签使用是非常方便的;但是内置的那些标签只能满足常用功能,个性化的功能就需要我们自己编写自定义模板标签了;下面就是要讲解如何实现; 示例环境:thinkphp3.2.3 thinkphp的模板标…

【深度学习】——激活函数(sigmoid、tanh、relu、softmax)

目录 激活函数 1、作用 2、常用激活函数 3、衡量激活函数好坏的标准: 4、不同的激活函数 1)sigmoid 2)tanh函数 3)RULE函数和leak-relu函数 4)softmax函数 激活函数 1、作用 如果只是线性卷积的话&#xff0c…

【深度学习】——分类损失函数、回归损失函数、交叉熵损失函数、均方差损失函数、损失函数曲线、

目录 代码 回归问题的损失函数 分类问题的损失函数 1、 0-1损失 (zero-one loss) 2、Logistic loss 3、Hinge loss 4、指数损失(Exponential loss) 机器学习的损失函数 Cross Entropy Loss Function(交叉熵损失函数) 交叉熵优点 Mean Squared E…

【转】应用架构一团糟?如何将单体应用改造为微服务

概述 将单体应用改造为微服务实际上是应用现代化的过程,这是开发者们在过去十年来一直在做的事情,所以已经有一些可以复用的经验。 全部重写是绝对不能用的策略,除非你要集中精力从头构建一个基于微服务的应用。虽然听起来很有吸引力&#xf…

Linux 解决ssh连接慢的问题

备份文件 cp /etc/ssh/sshd_config /etc/ssh/sshd_config.bak 编辑文件 vi /etc/ssh/sshd_config 输入/ 查找GSSAPIAuthentication 设置如下 GSSAPIAuthentication no # 是否允许使用基于 GSSAPI 的用户认证。默认值为"no"。仅用于SSH-2 详细解释 输入/ 查找UseDNS …

【Hibernate】Hibernate系列6之HQL查询

HQL查询 6.1、概述 6.2、分页查询 6.3、命名查询 6.4、投影查询-部分字段查询 6.5、报表查询 6.6、迫切左外连接、左外连接 6.7、迫切内连接、内连接 6.8、QBC查询、本地查询 转载于:https://www.cnblogs.com/junneyang/p/5254641.html

【深度学习】——梯度下降优化算法(批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、Momentum、Adam)

目录 梯度 梯度下降 常用的梯度下降算法(BGD,SGD,MBGD) 梯度下降的详细算法 算法过程 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent) 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent&#xff09…

双工位机器人 焊接夹具注意事项 o(╯□╰)o

焊接夹具设计注意事项 一套完美的夹具,需要机械设计人员正确的设计思想,良好的配件质量,钳工负责认真的装配质量,卡具在使用中不断的修磨和改进,才会达到好的效果。 本人非机械设计,只是在使用焊接卡具过程中遇到了很多卡具设计上…

【机器学习】——《机器学习实战》面试复习

目录 一、机器学习概念 二、机器学习步骤 三、有监督学习 1、k-近邻算法 核心思想 实例:手写数字的识别 优缺点: 2、决策树 相关概念 核心思想 一些小技巧 优缺点 3、神经网络 4、SVM——支持向量机 核心思想 SVM和SVR的区别 ​ 优缺点…

ubuntu安装LDAP

参考文献: https://help.ubuntu.com/12.04/serverguide/openldap-server.html(最主要的) http://www.linuxidc.com/Linux/2011-08/40020.htm http://blog.chinaunix.net/uid-24276740-id-3360306.html 前言 在网上搜索ldap的安装配置&#xf…

ABB机器人之LOADDATA

ABB机器人之LOADDATA loaddata是用来描述连接到机器人机械接口的负载(机器人的安装法兰)。loaddata数据通常定义有效载荷或负荷(通过指令gripload设置机器人抓手负载 或mechunitload指令设置变位机负载。loaddata通常也作为tooldata的一部分&…

【深度学习】——性能指标(ROC、MAP、AUC等)

目录 一、分类任务性能指标 1、混淆矩阵 2、精确度ACCURACY 正确数/总数 3、查全率(RECALL)——真正正样本中预测正确的比例 4、查准率(precision)——预测为正样本中的预测正确的比例 5、F-score——对查准率和查全率进行结…

【深度学习】——过拟合的处理方法

目录 一、什么是过拟合?(overfitting) 二、过拟合的表现(判定方法) 训练集、测试集、验证集区别 测试集与验证集的区别 三、产生过拟合的原因 1、样本方面 2、模型方面 四、避免过拟合的方法 1、样本方面 1&…

ASP.NET页面的字符编码设置

在用ASP.NET写网上支付的接口程序时&#xff0c;遇到一个奇怪问题&#xff0c;通过表单提交过去的中文全是乱码&#xff0c;英文正常。而用asp程序进行测试&#xff0c;可以正常提交中文&#xff0c;asp页面中有这样的HTML代码&#xff1a; <meta http-equiv"Content-T…

【深度学习】——BN层(batch normalization)

目录 一、“Internal Covariate Shift”问题 二、BatchNorm的本质思想 两个参数r和β的意义——精髓所在 三、训练阶段如何做BatchNorm 四、BatchNorm的推理(Inference)过程 五、BatchNorm的好处 一般使用在卷积层后、激活层前 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要…

JAXB vs XStream

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> JAXB vs XStream 博客分类&#xff1a; java JAXB vs XStream 这两东东本质上是有差别的&#xff0c;JAXB称为OX binding工具&#xff0c;XStream应该算序列化工具&#xff0c;但OX binding工具也会marshall和unmarsha…