select * from user_lobs where table_name='WX_MAIL';--SYS_LOB0001313121C00015$$ MB FROM user_segments WHERE segment_name='SYS_LOB0001313121C00015$$'; WX_MAIL有一个content字段为clob类型,保存了邮件的内容,导致数据过大,平均每个content大小为40K.180多W条数据,数据占了60G容量, 上面的SQL为查询所占容量.为此,解决方

本系列文章着重学习和研究OpenStack Swift,包括环境搭建.原理.架构.监控和性能等. (1)OpenStack + 三节点Swift 集群+ HAProxy + UCARP 安装和配置 (2)原理.架构和性能 (3)监控 对 Swift 集群的监控是必要的,特别是集群规模很大的时候. 1. 监控目标 主要的监控目标包括: 硬件故障 操作系统故障 Swift 集群健康状态 Swift 集群状态 2. Swift 提供的工具 2.1 Swift 自带的各种 Audit 工具 2.1.1

垂直层(Tier)影响性能的因素 资源层数据库性能通常考虑以下方面的优化(MySQL为例):--使用哪种存储引擎:MyISAM vs. InnoDB, MERGE, MEMORY, Federated, ARCHIVE--使用分区机制--建立必要的索引--设置缓存--调优服务器参数Table_open_cachemax_connectionOpen_files_limitThread_cache_size 客户端并发访问速度受以下几个方面的影响--事务--锁与隔离级别--并发用户数量--缓存 网

在HDInsight中从Hadoop的兼容BLOB存储查询大数据的分析 低成本的Blob存储是一个强大的.通用的Hadoop兼容Azure存储解决方式无缝集成HDInsight.通过Hadoop分布式文件系统(HDFS)接口,完整的组件集合在HDInsight能够 在Blob存储数据的直接操作.在本教程中,学习怎样建立一个容器的Blob存储,然后在里面处理的数据. 在BLOB存储中存储的数据能够用于计算的HDInsight集群被安全地删除,而不会丢失用户数据. 注意: 该ASV://语法中不支持

目录1 存储介质的变革 2 NVME SSD成为主流 2.1 NAND FLASH介质发展 2.2 软件层面看SSD——多队列技术 2.3 深入理解SSD硬件 3 影响NVME SSD的性能因素 3.1 GC对性能的影响 3.2 IO PATTERN对性能的影响 3.2.1 顺序写入Pattern对SSD性能优化的奥秘 3.2.2 读写冲突Pattern对性能的影响 4 SSD写性能分析模型 5 小结 NVMe SSD的性能时常捉摸不定,为此我们需要打开SSD的神秘盒子,从各个视角分析SSD性能

    最近一个朋友和我探讨关于Where 1=1 and这种形式的语句会不会影响性能.最后结论是不影响.     虽然结论正确,但对问题的认识却远远没有解决问题的根本.实际上在T-SQL语句的书写过程中经常犯得错误就是得出一个很窄的结论,然后教条式的奉若圣经,对于T-SQL领域来说,在网上经常可以看到所谓的优化守则,随便在网上搜了一些摘录如下: 不要有超过5个以上的表连接(JOIN) 考虑使用临时表或表变量存放中间结果 少用子查询 视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜. 对出现在wh

title author date CreateTime categories C# 配置文件存储 各种序列化算法性能比较 lindexi 2018-08-10 19:16:52 +0800 2018-06-15 12:16:10 +0800 C# 本文比较多个方式进行配置文件的存储,对比各个不同算法的读写性能. 在应用软件启动的时候,需要读取配置文件,但是启动的性能很重要,所以需要有一个很快的读取配置文件的方法. 如果你不想看过程,那么请看拖动滚动条 本文将会比较三个世界上最好的序列化算法,一

本文比较多个方式进行配置文件的存储,对比各个不同算法的读写性能. 在应用软件启动的时候,需要读取配置文件,但是启动的性能很重要,所以需要有一个很快的读取配置文件的方法. 如果你不想看过程,那么请看拖动滚动条 本文将会比较三个世界上最好的序列化算法,一个是 json .一个是 ProtoBuf .一个是 wire 原来我的软件在启动的时候是需要读取很多个文件,因为每个模块的配置都不同,所有模块的配置都是模块自己查找配置文件读取,然而大家都知道,在机械硬盘,随机读取文件的性能很差.现在虽然很多用户都

目录 一.JVM 异常处理逻辑 二.关于JVM的编译优化 1. 分层编译 2. 即时编译器 1. 解释模式 2. 编译模式 3. 提前编译器:jaotc 三.关于测试的约束 执行用时统计 编译器优化的因素 关于指令重排序 四.测试代码 解释模式下执行测试 编译模式测试 结论 前言: 不知道从何时起,传出了这么一句话:Java中使用try catch 会严重影响性能. 然而,事实真的如此么?我们对try catch 应该畏之如猛虎么? 一.JVM 异常处理逻辑 Java 程序中显式抛出异常由ath

为什么dom操作会影响性能? 在浏览器当中,dom的实现和ECMAScript的实现是分离的. 例如,在IE中,ECMAScrit的实现在jscript.dll中,而DOM的实现在mshtml.dll中:在Chrome中使用WebKit中的 WebCore处理DOM和渲染,但ECMAScript是在V8引擎中实现的,其他浏览器的情况类似. 因此,操作dom,就是通过js代码调用dom的接口,就相当于两个相互独立的模块发生了交互.这样,相比于在同一个模块当中互相调用,这种跨模块的调用它的性能损耗是

前几天在 code review 时发现有一段代码中存在滥用try catch的现象.其实这种行为我们也许都经历过,刚参加工作想尽量避免出现崩溃问题,因此在很多地方都想着 try catch一下. 但实际上这种习惯不仅会让代码很难看,更会影响代码的运行性能.有些人会觉得,不就是一个 try catch 么,怎么会影响性能啊.那就让我们来测试看看吧. 实验 首先,我们看看没有try-catch情况下,进行100万次加法的耗时: long start = System.nanoTime(); int

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

近期做了一个存储过程,执行时发现非常的慢,竟然需要6.7秒! 经排查,发现时间主要都耗在了其中一段查询语句上.这个语句用于查出结构相同的两个表中,其中两个字段的任一个字段数据相同的记录. 例如,A表的结构如下所示: --会员表 CREATE Table Member ( MemberID int, --会员ID MemberName ), --会员姓名 MemberPhone ) --会员电话 ) go B表的结构与A表完全相同,假设表名为Member_Tmep. 现在Member表中有7000

在前面一篇文章中,我们看到,当使用filestore时,osd会把磁盘分成data和journal两部分.这主要是为了支持object的transaction操作.我的想法是,ceph需要具有数据保护功能,从client端写入的数据(以返回I/O Completion为标志)不能丢失.对于object为什么要使用journal,ceph官方也给出了解释: 速度:有了journal分区后,写数据速度更快.这主要是因为journal的写都是顺序写. 一致性:ceph要求I/O操作是原子性的,比如更新

日志文件系统(journaling file systems)可防止系统崩溃时导致的数据不一致问题.对文件系统元数据(metadata)的更改都被保存在一份单独的日志里,当发生 系统崩溃时可以根据日志正确地恢复数据.除此之外,日志使系统重新启动时不必进行文件系统的检查,从而缩短了恢复时间.   1. 元数据就是数据的数据. 任何文件系统中的数据分为数据和元数据.数据是指普通文件中的实际数据,而元数据指用来描述一个文件的特征的系统数据,诸如访问权限.文件拥有者以及文件数据块的分布信息(inode.

前景提要: 编写程序时,也许你不经意间,就不知不觉的定义了错误的类型,从而发生了额外的性能消耗,从而降低了效率,不要说就发生那么一次两次,如果说是程序中发生了循环.网络程序(不断请求处理的)等这些时候,减少了不必要额外的消耗,使优化程序提高效率的一种途径.不仅跬步,无以至千里,不积小流,无以至江河.优化从点点滴滴做起. 一.问题抛出: 大家先看这么一段定义 class ReserveData  { public string ReserveId;   public string patient_

redis-benchmark测试工具的命令使使用方法及参数如下:redis-benchmark [-h <host>] [-p <port>] [-c <clients>] [-n <requests]> [-k <boolean>] -h <hostname>      Server hostname (default 127.0.0.1) -p <port>          Server port (default

原文地址:https://www.cnblogs.com/xuxiaona/p/4962727.html 近期做了一个存储过程,执行时发现非常的慢,竟然需要6.7秒! 经排查,发现时间主要都耗在了其中一段查询语句上.这个语句用于查出结构相同的两个表中,其中两个字段的任一个字段数据相同的记录. 例如,A表的结构如下所示: --会员表 CREATE Table Member ( MemberID int, --会员ID MemberName varchar(50), --会员姓名 MemberPho

Attribute很方便,标记一个类,设置这个类的额外信息,而不用另外设计存储这个信息. 那么频繁大量使用Attribute会不会影响类的性能. 为此,简单测试. 代码: 略............................................................................................................................. (节约大家时间,反正看结果就行了) 由此得出结论: 不会 1.当类初始化时

本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/117 首先说明一下MySQL的版本: mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec) 表结构: mysql> desc test; +--------+-------------

git 管理二进制文件 本文档将逐步带你体验 git 的大文件管理方式. 环境: windows10 64位 cmd git版本: git version 2.18.0.windows.1 创建到推送 创建二进制文件,修改并推送到远程. : 初始化项目 git init : 创建 100k 大小文件模拟二进制文件 和普通文本 fsutil file createnew isbin.bin 102400 cd.>text.txt : 开启 lfs 功能及文件追踪 git lfs install g