HashMap为什么存取效率那么高? 1.Hash 也叫散列.哈希. 主要用于信息安全领域中的算法,把长度不同的信息转化为杂乱的128位的编码,找到一种数据内容与地址之间的映射关系. 注意:不同的输入可能会散列成相同的输出 我们最熟悉的Object类中就提供了hashcode的方法. public native int hashCode(); 2.数据结构 Java集合的实现底层大都是基本数据结构的又一层封装. 数组:寻址容易,插入和删除困难 链表正好相反. HashMap正好将二者互补了一下,

一.前情回顾:在程序中有时候需要存放对象,容器应运而生.容器分为集合和Map.集合在这里不说,说说Map.Map在英语中是地图的意思,这个名字真是起的好,可以让人顾名思义.Map,就是存放键值对的结构.也就是说,只要找到键,就能找到对应的值,就跟查字典一样. 二.Map工作效率的深层原理: 1.上面说到查询map就是查询键,只要键找得到,值就会对应的找得到.所以怎么找到键,就是访问Map的效率的瓶颈所在. 2.那么如何找到键呢?其中一个好办法就是把键排序,然后按照二分法查找.二分法就不用介绍了吧

看了好多资料都说 varchar(size) 可变长度的字符值,节省空间,查询效率低 char(size) 固定长度的字符值,浪费空间,查询效率高 但是实际测试  char(100)   varchar(100)   300W条数据 从查询方面的角度来说,还是varchar毕竟靠谱 查询效率(在没有使用索引的情况下):   varchar的字段查询要比char快 通过对比  char100 需要查询时间1.10s   而varchar100 需要时间是973ms  欢迎大家指正!!

http://www.cnblogs.com/fygh/archive/2011/10/18/2216166.html 1. char.varchar.nvarchar之间的区别(包括用途和空间占用):xml类型查找某个节点的数据有哪些方法,哪个效率高:使用存储 过程和使用T-SQL查询数据有啥不一样: ------------------------------------------------ SQL中char.varchar.nchar.nvarchar的区别 http://www.cn

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in,或者多个exists,这些情况很难测试效率的,因

前言:前面总结了一些WebApi里面常见问题的解决方案,本来打算来分享下oData+WebApi的使用方式的,奈何被工作所困,只能将此往后推了.今天先来看看EF和AutoMapper联合使用的一个问题. 最近两周一直在解决一个问题:使用Automapper将EF的Model转换成DTO的Model,数据量只有几百条,但是导航属性比较多,执行 Mapper.Map<List<TM_STATION>, List<DTO_TM_STATION>>(lstEFModel) 这一

很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解.比如: select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan' 一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语句的确是不一样,如果tID是一个聚合索引,那

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.   2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:   select id from t where num is null   可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:       select id from t where num=0   3.应尽量避免在 where 子句中使用!=

G os: windows 数据库: ms sql server 目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp . -- 建表 create table t_userinfo ( userid ,) primary key nonclustered, nick varchar() not null default '', classid , writetime datetime not null default getdate() ) go

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享:机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defau

提高Order by语句查询效率的两个思路 2011-03-01 13:07 水太深 ITPUB 字号:T | T 在MySQL数据库中,Order by语句的使用频率是比较高的.但是众所周知,在使用这个语句时,往往会降低数据查询的性能.因为可能需要对数据库的记录进行重新排序.在这篇文章中,笔者就谈谈提高Order By语句查询效率的两个思路,以供大家参考. AD: 在MySQL数据库中,Order by语句的使用频率是比较高的.但是众所周知,在使用这个语句时,往往会降低数据查询的性能.因为可能

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值推断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 能够在num上设置默认值0,确保表中num列沒有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放

同事写了个程序用创建多个线程使用ado同时对同个数据库进行相同的查询,涉及2张数据表的联查.当线程数非常多的情况下,读取数据的效率就会变得很慢,例如50个线程同时查询大概3000条数据,查询完成后通过游标全部读取到本地需要大概30秒.单个线程可能就一两秒.这是由于数据库锁导致的. 同样的程序在我的机子上运行性能提高了1倍.主要原因由于我连接的sql server是企业版的,而同事那个连接的数据库是开发版的,企业版的sql server对并发访问做了一定的优化. 但是这个性能还是不够高.于是我尝试

in和exists哪个效率高本人测试证明 SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高自己测试本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in

测试环境:jdk1.7.0_79\Processor 1.7 GHz Intel Core i5 遍历Map的方式有很多,通常场景下我们需要的是遍历Map中的Key和Value. 写了两个方法: public static void getMap1(Map map){ Set<Map.Entry<String, String>> entrySet = map.entrySet(); Iterator<Map.Entry<String, String>> it

使用过Oracle的人都知道,Oracle的运行速度与效率,在同类数据库中是名列前茅的,特别是对大量数据进行访问时,更加有出色的表现.那么,Oracle数据库是靠什么实现的呢?笔者下面将通过一系列的文章,向大家展示Oracle数据库提供高性能运算的秘密. Oracle数据库作为复杂运算的首选数据库,其首先是通过所谓的数据高速缓存来实现对数据的高速运算与操作的. 数据高速缓存跟操作系统的缓存类似,其存储最近从数据文件中读取的数据块,其中的数据可以被所有的用户所访问.如当我们利用Select语句从数

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

前因:项目一直使用的是PageHelper实现分页功能,项目前期数据量较少一直没有什么问题.随着业务扩增,数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题.几十万甚至上百万的单表数据查询性能缓慢,需要几秒乃至十几秒的查询时间.故此特地研究了一下PageHelper源码,查找PageHelper分页的实现方式. 一段较为简单的查询,跟随debug开始源码探寻之旅. public ResultContent select(Integer id) { Page<Test> blogPage = P

在实际项目中,当MySQL表的数据达到百万级别时候,普通查询效率直线下降,而且当使用的where条件较多,其查询效率是让人无法容忍的.假如一个taobao订单查询详情要几十秒,可想而知的用户体验是多差. 查询效率慢的原因:1:没有加索引或者索引失效 where条件使用如下语句会索引失效:null.!=.<>.or连接.in(非要使用,可用关键字exist替代)和not in.'%abc%':使用参数:num=@num.表达式操作:where num/2=100.函数操作:where subst