一直对LINQ简洁高效的语法青睐有加,对于经常和资料库,SQL语法打交道的C#开发者来说,LINQ无疑是一个非常不错的选择,当要在List<T>(T为一个普通对象)集合中查找满足某些条件的某个对象时,写成 form t in T where t. Property1 == "A" && t. Property2== "B" …select t或者写成T.Where(t=>t. . Property1 == "A"

测试软件环境: 1.16G windows7 x64  32core cpu . 2.jdk 1.7  tomcat 6.x  solr 4.8 数据库软件环境: 1.16G windows7 x64  32core cpu . 2.Oracle 11g 一.Solr默认索引工具DIH. 使用Solr DIH索引数据,一千九百万数据,耗时45分钟左右,每秒钟6500条/s,合计39w条每分钟. 相关jvm最大堆内存为4G,solr index config使用默认参数. Solr DIH 导入截

一 前言 很少接触HashTable晚上回来简单看了看,然后做一些增加和移除的操作,就想和List 与 Dictionary比较下存数据与取数据的差距,然后便有了如下的一此测试, 当然我测的方法可能不是很科学,但至少是我现在觉得比较靠谱的方法.如果朋友们有什么好的方法,欢迎提出大家来交流下. 先来简单介绍这三个容器的各自特点吧 1 hashtable 散列表(也叫哈希表),是根据关键字(Key value)而直接访问在内存存储位置的数据结构. 2 List<T> 是针对特定类型.任意长度的一个

我们都知道,提高sql server的数据查询速度,最有效的方法,就是为表创建索引,而索引在对数据进行新增,删除,修改的时候,会产生索引碎片,索引碎片多了,就需要重新组织或重新生成索引,以达到索引的最大效率. 那么我们要如何知道索引的碎片大小呢?在sql server中,碎片的大小是使用碎片比来体现的,按msdn上面的说法,如果碎片比小于30%,我们可以重新组织索引,如果碎片比大于等于30%,我们可以选择重新生成索引. 那么我们在那里可以查看到碎片比呢?最简单的就是在microsoft sql 

索引在数据库中是一个很特殊的存在,它的目的就是为了提高数据查询得效率.同样,它也有弊端,更新一个带索引的表的时间比更新一个没有带索引的时间更长.有得有失.我希望做一些研究测试,搞清楚索引对于我们使用数据库有什么影响,以及如何控制这个影响. 先简单介绍两个相对立的概念:聚集索引和非聚集索引. 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行.索引定义中包含聚集索引列.每个表只能有一个聚集索引,因为数据行本身只能按一个顺序排序.只有当表包含聚集索引时,表中的数据行才按排序顺序存储.如果表具有

我们都知道,提高sql server的数据查询速度,最有效的方法,就是为表创建索引,而索引在对数据进行新增,删除,修改的时候,会产生索引碎片,索引碎片多了,就需要重新组织或重新生成索引,以达到索引的最大效率. 那么我们要如何知道索引的碎片大小呢?在sql server中,碎片的大小是使用碎片比来体现的,按msdn上面的说法,如果碎片比小于30%,我们可以重新组织索引,如果碎片比大于等于30%,我们可以选择重新生成索引. 那么我们在那里可以查看到碎片比呢?最简单的就是在microsoft sql

使用 gin() 创建全文索引后,虽然有走索引,但是当结果集很大时,查询效率还是很底下, SELECT keyword,avg_mon_search,competition,impressions,ctr,position,suggest_bid,click,update_time FROM keyword WHERE update_time is not null and plainto_tsquery('driver') @@ keyword_participle ORDER BY avg_

InnoDB行锁是通过索引上的索引项来实现的,这一点MySQL与Oracle不同,后者是通过在数据中对相应数据行加锁来实现的. InnoDB这种行锁实现特点意味者:只有通过索引条件检索数据,InnoDB才会使用行级锁,否则,InnoDB将使用表锁! 在实际应用中,要特别注意InnoDB行锁的这一特性,不然的话,可能导致大量的锁冲突,从而影响并发性能.

基本概念:cookie是指web浏览器存储的少量数据,该数据会在每次请求一个相关的URL时自动传到服务器中. 以博客园为例,我们看看cookie有哪些属性: 1.Name:cookie的名称: 2.Value:cookie名称对应的值: 3.Domain:设置cookie作用域.默认是当前web服务器的主机名.设置该属性可使大型网站子域之间共享cookie,不过只能设置为当前服务器的域. 举个栗子:order.example.com域下的服务器想读取catalog/example.com域下设置

准备工作 继续连接到mongo C:\Users\zouqi>mongo MongoDB shell version: 3.0.7 connecting to: test 查看数据库和集合 > show dbs demo 0.078GB local 0.078GB myDatabase 0.078GB myTest 0.078GB > use myTest switched to db myTest > show collections persons system.indexes

浏览器存储技术 Cookie 服务器将少量数据交于浏览器存储管理 解决 http 无状态协议的问题(无法区分多次请求是否发送自同一客户端) 一个网页一般最多 20个的 cookie,每个 cookie 一般 4KB 第一次访问 url,服务器会创建一个 Cookie 给浏览器 浏览器会保存 Cookie,以后每次请求,都会携带所有 Cookie,一并发送给服务器 登录 Cookie 1. 浏览器发送请求给服务器,请求登录 app.get('/cookie1', (request, respons

随时查看,zookeeper企业里公认的最新文档版本!       https://archive.apache.org/dist/    下面是在weekend110上的zookeeper的安装 在此之前,先进行快照备份. 在这里,为了后续的zookeeper配置需要,在/home/hadoop/下,新建data目录,再新建zookeeper-3.4.6目录,再新建zkdata目录. 默认情况下,事务日志和数据目录是存放在一起,我们这里,要将它们分开. dataDir=/home/hadoop

问题:vue里面当通过索引值获取数据时,ajax数据成功返回,但是在火狐下不渲染 解决:

之前对于“DISABLE索引后插入更新数据再REBUILD索引 和 保留索引直接插入更新数据的性能差异”这两种方法一直认为其实应该差不多,因为无论如何索引最后都需要被维护,只不过是个时间顺序先后的问题,结果今天做了一个实验之后大吃一惊,原来这种“DISABLE索引后插入更新数据再REBUILD索引”确实可以在性能上取得不错的提升.当然了,前提假设是数据插入量达到一个级别,比如我的例子就是用了100万行的数据插入.感觉对于两者底层下SQL Server数据库引擎到底干了那些活确实还需要找时间找些技

  数据库索引对于数据查询的重要性不可言喻,因此作者在存储层实现了二级索引,以及利用索引进行扫描的功能.目前仅实现了分区表与非分区表的本地索引(数据与索引共用一个Raft组管理),全局索引及反向索引待以后再实现. 一.存储结构:   在介绍索引前先了解一下数据与索引是以何种结构存储于RocksDB内的,每个节点的RocksDB实例都包含以下两个ColumnFamily,每个列簇的存储结构如下: 1. TableCF: 存储实体数据 1.1 Key存储编码: TableId(with OrderF

还有一篇文章是讲解redis 如何删除过期数据的,参考:Redis的内存回收策略和内存上限(阿里) 划重点:在GuavaCache中,并不存在任何线程!它实现机制是在写操作时顺带做少量的维护工作(如清除),偶尔在读操作时做(如果写操作实在太少的话),也就是说在使用的是调用线程 总结请一定要记住GuavaCache的实现代码中没有启动任何线程!!Cache中的所有维护操作,包括清除缓存.写入缓存等,都是通过调用线程来操作的.这在需要低延迟服务场景中使用时尤其需要关注,可能会在某个调用的响应时间突然

--检查索引碎片情况,只能对单个表进行分析. --需要注意块的大小.索引的pctfree的值的大小.rowid的长度的不同,根据不同的情况修改相应的值 select index_name, c.NMB "应有大小", d.SMB "现大小" from (select index_name, round((select num_rows numrows from dba_tables where table_name = upper('tableName') AND

情景描述:数据库中有一张设备表,字段DWDM存放的是各个厂编号,字段ZNBH存放的是设备编号.其中DWDM跟ZNBH是一对多的关系.需要将数据库中的值加载到List<Dictionary<string,List<string>> 中. 其中内部List<string>存放的是一个站内编号ZNBH,Dictionary<string,List<string>> 存放的是一个厂的DWDM和所有的站内编号ZNBH, List<Diction

loc,iloc,ix三者间的区别和联系 loc .loc is primarily label based, but may also be used with a boolean array. 就是说,loc方法主要是用label来选择数据的.1 A single label, e.g. 5 or 'a', (note that 5 is interpreted as a label of the index. This use is not an integer position alon

转载地址: http://hi.baidu.com/idoneing/item/bc1cb914521c40603e87ce4d 1.RAMDirectory和FSDirectory对比 RAMDirectory在内存中所进行的操作比FSDirectory在磁盘上所完成的工作要快得多. 2.即使使用索引参数来使Lucene减少在磁盘上合并段的频率,基于FSDirectory的索引还要把它们写入磁盘,而RAMDirectory完全不用写磁盘. 3.将RAMDirectory做为一个缓冲器实现对索引

在本章中,我们将讨论如何切割和丢弃日期,并获取Pandas中大对象的子集. Python和NumPy索引运算符"[]"和属性运算符".". 可以在广泛的用例中快速轻松地访问Pandas数据结构.然而,由于要访问的数据类型不是预先知道的,所以直接使用标准运算符具有一些优化限制.对于生产环境的代码,我们建议利用本章介绍的优化Pandas数据访问方法. Pandas现在支持三种类型的多轴索引; 这三种类型在下表中提到 - 编号 索引 描述 1 .loc() 基于标签 2