最近优化一个where查询条件,查询时间很慢,改为用Dictionary就很快了.  一.样例 假设:listPicsTemp 有100w条数据,pictures有1000w条数据. 使用第1段代码执行超过2分钟. var listPicsTemp = new List<string>(); pictures = pictures.AsParallel().Where(d => listPicsTemp.Contains(d.Pic)).ToList(); 使用第2段代码执行十几毫秒.

1 概述 HBase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. 既然HBase是采用KeyValue的列存储,那Rowkey就是KeyValue的Key了,表示唯一一行.Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 R

2013年12月5日-6日参加了为期两天的2013中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference, BDTC2013),本期会议主题是:“应用驱动的架构与技术 ”.大数据概念最近真是火得不行,从大会多达7个的“大数据架构与系统”.“大数据技术”.“大数据应用”.“大数据研究与发展”.“大数据基准测试”“智能交通与大数据”以及“传统行业如何驾驭大数据”主题论坛,再到现场爆棚的人群,可见大家拥抱大数据的高涨热情. 在9月份读完了一本<大数据时代>,后面又听大学老师

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WPF(Windows Presentation Foundation)应用程序在没有图形加速设备的机器上运行速度很慢是个公开的秘密,给用户的感觉是它太吃资源了,WPF程序的性能和硬件确实有很大的关系,越高档的机器性能越有优势. DataGrid 加载大数据量时卡 : 1.数据库取数据耗时->优化sql 2.DataGrid 渲染耗时->DataGrid 的 EnableColumnVirtualization 和 EnableRowVirtualization 属性,使它进行虚加载来提高性能

上期回顾 上一期:NanoProfiler - 适合生产环境的性能监控类库 之 基本功能篇 上次介绍了NanoProfiler的基本功能,提到,NanoProfiler实现了MiniProfiler欠缺的多线程和异步代码的支持,并且,由于采用不同的内部数据结构,NanoProfiler拥有更高的执行效率,而且占用极少的系统资源,因此,是适合在生产环境下使用的性能监控类库.并且,我们也提到了,NanoProfiler设计理念的另一大不同,即面向大数据分析. 这一期,我重点介绍一下NanoProfi

直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 案例 直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时

DevExpress ChartControl加载大数据量数据时的性能优化方法有哪些? 关于图表优化,可从以下几个方面解决: 1.关闭不需要的可视化的元素(如LineMarkers, Labels等): Series.View.LineMarkerOptions.Visible =false. 2. 关闭图表的滚动与缩放功能,手动调整范围,这样将大大减少所需计算的个数. 3. 将 ChartControl.RefreshDataOnRepaint属性设为false 4. 将 ChartContr

1.直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时的应用时,采用此种模式. 2.返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 特点:字节数组流的处理模式: 优点:易于处理,可以中文内容起到加密作用: 缺点:大数据量的传递处理慢,较消耗网络资源: 建议:当系统需要进行较大数据交换时采用.

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

本文由  网易云发布. 这篇博文主要的内容不是分析说明kudu的性能指标情况,而是分析为什么kudu的scan性能会这么龊!当初对外宣传可是加了各种 逆天黑科技的呀:列独立存储.bloom filter.压缩.原地修改.b+tree.mvcc ... ... 这里先贴个kudu和parquet小部分的TPCDS测试结果对比图吧: 没有对比就没有伤害,有了对比就有了乐趣.纵坐标是耗时,单位是秒,代表kudu的黄色柱子太高了,说人话就是kudu耗时太 长,性能太差! 老大:为什么kudu性能会这么差

昨天在园子里发了一篇如题的文章EF大数据批量添加性能问题,就引来一大堆的吐槽,我认为知识就应该这样分享出来,不然总以为自己很了不起:再说说昨天那篇文章,很多自认为很牛逼的人都评论说把SaveChanges()放在for循环外面,我不知道他们有没有亲自去尝试过,反正我尝试了,然而并没什么卵用. 下面是我按照他们说的进行更改后的代码: public ActionResult Add(ItemDetails entity) { var sw = new Stopwatch(); ; //var cou

作者:过客非归 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/u010265681/article/details/76651725 WPF(Windows Presentation Foundation)应用程序在没有图形加速设备的机器上运行速度很慢是个公开的秘密,给用户的感觉是它太吃资源了,WPF程序的性能和硬件确实有很大的关系,越高档的机器性能越有优势.DataGrid 加载大数据量时卡 : 1.数据库取数据耗时->优化sql 2.DataGrid 渲染耗时->Dat

线上服务的有效监控和数据收集,一直是后端服务离不开的话题.直播作为一种经典的分布式系统,监控以及数据收集更是必不可少的工作.如何对海量的服务集群有效的监控和保活,又如何抓取集群中的碎片数据中来优化服务?网易云信音视频研发工程师将和大家共同探讨. 推荐阅读 视频私有云实战:基于Docker构建点播私有云平台 高清音质背后:网易云信音乐教学方案技术解密 机器站在巨人的肩膀上用着轮子 作为分布式集群,物理层上的最小单位自然是机器.对于一台机器而言,常规性能指标自然就是CPU.内存.网卡的使用情况.这些

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