(1)选择运算 尽可能先做选择运算,这是优化策略中最重要.最基本的一条,选择运算一般会使计算的中间结果大大变小,在对同一表格进行多个选择运算时,选择条件的排列顺序对性能也有很大影响,因为排列顺序不仅影响索引的选取,而且关系到临时表的大小.选择条件的选取极大地影响着查询语句的计算量,因此要提高查询的响应速度,应该将较严格的条件写在前面,较弱的条件放在后面. (2)投影运算 如果投影运算和选择运算同时进行,并且有若干个投影运算和选择运算都对同一个关系操作,那么可以在扫描此关系的同时完成所有的这些运算

前言 继<Spark性能优化:开发调优篇>和<Spark性能优化:资源调优篇>讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 1.数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业

多读书多看报 数据存储 ·在javascript中,数据存储的位置会对代码整体性能产生重大的影响. ·数据存储共有4种方式:字面量.变量.数组.对象成员.   ·要理解变量的访问速度,就要理解作用域.由于局部变量处于作用域的起始位置,因此访问速度比访问跨域作用域变量(即除起始位置之外的外层作用域变量)更快.即变量处在作用域的位置越深,访问速度越慢.这也就说明,访问全局变量的速度是最慢的. 总的来说,字面量和局部变量的访问速度快于数组和对象成员的访问速度.   因此,常见的一些提高数据访问速度的方

https://github.com/lulujianglab/blog/issues/34 一.生命周期 1,初始化的执行顺序,初始生命周期执行过程详解 class initSate extends Component { constructor(props, context) { super() this.state = {} } // 只调用一次,实例之间共享引用 getDefaultProps() { } // 初始化每个实例特有的状态 getInitialState() { } //

浅析EF性能优化 1.       数据Load 延迟加载:当实体第一次读取时,相关数据没有加载:当第一次试图访问导航属性时,所需的导航数据自动加载,EF默认使用这种方式加载数据,尽量使用预先加载和显示加载. 优点:加载数据快 缺点:数据库交互多次 预先加载:当读取实体时,相关数据同时读取.这通常会导致一个连接查询,查询所有所需的数据,使用Include方法指定预先加载. 优点: 数据库交互少 缺点:加载实体多,数据量大时,变慢,会有很多冗余字段 显示加载:这种加载方式类似于延迟加载,不同的是我

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 上一篇:01.SQLServer性能优化之----强大的文件组----分盘存储 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5276431.html 在执行SQL脚本的时候要是出现了这些情况我咋办呢? 步入正轨 应用场景:服务器升级,比如原来是2003的系统,现在换成2008或者2012,那么数据库升级了不止一个档次,咋办?分离附加,备份还原都有点悬了,那么就导

一.使用数据 1.使用变量 MySQL也可以让我们以用户自定义的变量来存储select查询的结果,以便在将来select查询中使用.它们只会在客户会话期间存在,但是它们提供一个方便有效的方法来连接查询,然后再另一个查询的子句中使用一个查询的输出. 变量赋值由:=操作符完成,它用来向一个变量分配一个值.下面的例子是把表中的最早日期赋给@oldest变量: select @oldest:=MIN(accountsfds) from account; 存储在@oldest变量中的值可以通过简单的sel

如下图,加入现在有一个这样的需求图,你会怎么做?作为一个初学者,之前我都是直接用SimpleAdapter结合一个Item的布局来实现的,感觉这样实现起来很方便(基本上一行代码就可以实现),而且也没有觉得有什么不好的.直到最近在慕课网上看到鸿洋大神讲的“机器人小慕”和“万能适配器”两节课,才对BaseAdapter有所了解.看了鸿洋大神的课程之后,我又上网搜了几个博客,也看了一些源码和文档,于是打算写一个帖子来记录一下自己的学习历程. 在今天的帖子中,我们从一个最基本的实现BaseAdapter

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’ 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

距离上次的博客已经有15个多月了,感慨有些事情还是需要坚持,一旦停下来很有可能就会停很久或者从此再也不会坚持.但我个人一直还坚持认为属于技术狂热份子,且喜欢精益求精的那种.最近遇到两个和数据迁移相关的项目,均遇到需要性能优化的问题,这里拿第二个项目的一个小优化过程与大家分享,技术并不高深,我注重的是解决问题的过程.我的方案是有业务背景以及技术背景限制的,不一定适合其它项目,优化是相对的. 业务场景:我们需要迁移一批老的合同订单数据,其有一个合同的订单数为519条,迁移到新表中会涉及到主要的4个表

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

文章转载自:http://www.cnblogs.com/lyroge/p/3837886.html 背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME

前文介绍了DedeCMS栏目列表页实现完美分页的方法,避免了大部分重复栏目标题对搜索引擎的影响,对SEO更有利.今天,分享一下DedeCMS数据负载性能优化的方法. 接触织梦也有三年多时间了,对它可谓是又爱又恨.它的模板简单易用,标签调用更是灵活,二次开发也非常方便.可是,站点数据庞大起来的时候(30多 万条),后台就会变得异常缓慢,生成HTML也很吃力,毫不夸张的说,头发都等白了.这不禁让我对DedeCMS数据负载性能产生了置疑? 查阅了相关资料,结合自身站点实际,还是总结出了一套不错的Ded

很对不起大家,又是一篇乱序的文章,但是满满的干货,来源于实践,相信大家会有所收获.里面穿插一些感悟和生活故事,可以忽略不看.不过听大家普遍的反馈说这是其中最喜欢看的部分,好吧,就当学习之后轻松一下. Redis各种数据结构性能数据对比 测试工具:perf4j 性能指标:平均值,最小值,最大值,方差 对比将814条数据按单条插入到哈希MAP和哈希SET: 对比从814条数据的哈希MAP和哈希SET中判断一个元素是否存在(map的hasKey和set的isMember): 大量数据插入哈希MAP,运

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'dbname' AND TABLE_NAME = 'product' 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

摘要: Webpack骚操作. 原文:Web 性能优化: 使用 Webpack 分离数据的正确方法 作者:前端小智 Fundebug经授权转载,版权归原作者所有. 制定向用户提供文件的最佳方式可能是一项棘手的工作. 有很多不同的场景,不同的技术,不同的术语. 在这篇文章中,我希望给你所有你需要的东西,这样你就可以: 了解哪种文件分割策略最适合你的网站和用户 知道怎么做 根据 Webpack glossary,有两种不同类型的文件分割. 这些术语听起来可以互换,但显然不是. Webpack 文件分

MySQL性能优化--优化数据库结构之优化数据大小   By:授客  QQ:1033553122 尽量减少表占用的磁盘空间.通常,执行查询期间处理表数据时,小表占用更少的内存. 表列 l   尽可能使用最效率(最小)的数据类型.比如,使用更小的整型以便于获取更小的表.相比INT,MEDIUMINT 通常是个更好的选择,因为MEDIUMINT列少使用25%的空间. l   尽可能的定义列为NOT NULL,这有利于更好的使用索引,可以让sql操作更快. 行格式 l   MySQL 5.7.8及以前

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

引言: 大家在使用HBase的过程中,总是面临性能优化的问题,本文从HBase客户端参数设置的角度,研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题.事实胜于雄辩,数据比理论更有说服力,基于此,作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验,希望大家用自己的服务器跑出的结果,给自己一个值得信服的结论. 一.客户单优化参数 1.Put List Size HBase的Put支持单条插入,也支持批量插入. 2. AutoFlush AutoFlush指的是在每次调用HBase的Put操作,是否提

广播变量 背景 一般Task大小超过10K时(Spark官方建议是20K),需要考虑使用广播变量进行优化.大表小表Join,小表使用广播的方式,减少Join操作. 参考:Spark广播变量与累加器 Local Dir 背景 shuffle过程中,临时数据需要写入本地磁盘.本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置. 性能优化点 spark.local.dir支持配置多个目录.配置spark.local.dir有多个目录,每个目录对应不同的磁盘,这样可以提升IO效率.另外,可以采

序列化 背景: 在以下过程中,需要对数据进行序列化: shuffling data时需要通过网络传输数据 RDD序列化到磁盘时 性能优化点: Spark默认的序列化类型是Java序列化.Java序列化的优势是兼容性好,不需要自已注册类.劣势是性能差.为提升性能,建议使用Kryo序列化替代默认的Java序列化.Kryo序列化的优势是速度快,体积小,劣势是兼容性差,需要自已注册类. 序列化的配置项:spark.serializer 使用方法1 1 2 3 val conf = new SparkCo