今天,我将向您展示这些EF Core中一个很酷的功能,通过使用显式编译的查询,提高查询性能. 不过在介绍具体内容之前,需要说明一点,EF Core已经对表达式的编译使用了缓存:当您的代码需要重用以前执行的查询时,EF Core将使用哈希查找并从缓存中返回已编译的查询. 关于这一点,您可以查阅github上面的代码QueryCompiler.cs 不过,您可能希望直接对查询进行编译,跳过哈希的计算和缓存查找.我们可以通过在EF静态类中下面两个方法来实现: EF.CompileQuery() EF.

使用jdbc向数据库插入100000条记录,分别使用statement,PreparedStatement,及PreparedStatement+批处理3种方式进行测试: public void exec(Connection conn){ try { //开始时间 Long beginTime = System.currentTimeMillis(); //设置手动提交 conn.setAutoCommit(false); Statement st = conn.createStatement

对应vue渲染大量数据时可以考虑下面几点: 1. 异步渲染组件:因为组件渲染太多,影响页面的渲染时间,所有可以延迟组件渲染,可以考虑v-if处理 2. 可以使用虚拟滚动的组件:参考使用这个插件 vue-virtual-scroller 地址:https://github.com/Akryum/vue-virtual-scroller

http://jingyan.baidu.com/article/3f16e003cb9a0f2591c10324.html?qq-pf-to=pcqq.c2c PL/SQL Developer是一个集成开发环境,专门开发面向Oracle数据库的应用.在访问oracle数据库比较常用的可视化查询工具. 在日常数据库查询维护过程中,我们都会遇到查询数据慢,时间长,导致不能及时查询到自己想要的数据.通常数据库工程师,都会适当将常用表的字段进行建立索引,从而快速访问数据库表中的特定信息. 利用plsq

一般情况下,导出超时可能都是以下三种情况: 一.sql语句复杂,查询时间过长: 二.处理查询后数据逻辑冗余: 三.数据量过大导致响应超时. 接下来分别给出这三种情况的优化建议. 一.sql语句复杂,查询时间过长 1.查看索引是否设置妥当,即所用的查询条件是否有添加索引,当然索引不是越多越好,只需给常用的查询条件加上即可,一般采用B+树的索引方式(具体原因可自行百度,不再赘述) 2.在查询语句中尽量避免IN.NOT IN.IS NULL.OR.!=.<>.LIKE.OR.NOT EXISTS这些

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.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. 3.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

1.应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.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设计的列上建立索引. 3.应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 如:select id from t where num is null 可以再num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

1. 乱码问题 编辑目标数据库的链接: 配置编码参数即可. 2. 报错 No operations allowed after statement closed. 需要调整wait_timeout: set global wait_timeout=1000000: 3. net_write_timeout 参数也需要调整:set global net_write_timeout='60000' kettle在迁移数据时,运行速度很慢,如果数量很大时,需要调整相关参数,不然运行到一半就报错. 迁移

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上where col 条件.其中col列是表的主键之外的其他具有唯一约束索引的列.这样查询时速度会很快.就是可

innodb优化后,29小时入库1300万条数据 参考:http://blog.51yip.com/mysql/1369.html 对于Myisam类型的表,可以通过以下方式快速的导入大量的数据: ALTER TABLE tblname DISABLE KEYS;     loading the data     ALTER TABLE tblname ENABLE KEYS; 这两个命令用来打开或者关闭Myisam表非唯一索引的更新.在导入大量的数据到一个非空的Myisam表时,通过设置这两个

mysql 查询数据时按照A-Z顺序排序返回结果集 $sql = "SELECT * , ELT( INTERVAL( CONV( HEX( left( name, 1 ) ) , 16, 10 ) , 0xB0A1, 0xB0C5, 0xB2C1, 0xB4EE, 0xB6EA, 0xB7A2, 0xB8C1, 0xB9FE, 0xBBF7, 0xBFA6, 0xC0AC, 0xC2E8, 0xC4C3, 0xC5B6, 0xC5BE, 0xC6DA, 0xC8BB, 0xC8F6, 0xCB

1. 单元测试 在单元测试中,每个测试方法都需要执行相同的前置代码和后置代码,则可以自定义2个方法,分别在这2个方法中执行前置代码和后置代码,并为这2个方法添加@Before和@After注解,然后,在每个测试方法中,就不必再编写这些代码,最终,在执行测试方法之前,会自动调用添加了@Before注解的方法,在执行测试方法之后,会自动调用添加了@After注解的方法: private AbstractApplicationContext ac; private UserMapper userMap

Mysql数据库写入数据速度优化 1)innodb_flush_log_at_trx_commit 默认值为1:设置为0,可以提高写入速度.  值为0:提升写入速度,但是安全方面较差,mysql服务器宕机可能会造成数据丢失. 值为1:每一次事务提交或者事务外的指令都需要把日志写入硬盘,此过程消耗时间较长: 值为2:是每次操作不写入硬盘,而是写入系统缓存,日志仍然会每秒刷新硬盘: 2)innodb_autoextend_increment默认值为8M,调整为128M : 此配置项作用主要是当tab

1.确保数据库编码是utf8编码.若不是,请将my.ini的client,mysql,mysqld三个字段下面添加default-character-set = utf8,这样可以永久改变在新建数据库时的编码时utf8.然后重新mysql服务,进入到数据库中,输入show variables like ‘char%’,查看是否更改成utf8了.修改完毕后,你以后新建库的时候就是默认utf8编码,可以插入中文数据了. 2.检查你的数据库是不是utf8编码,输入show create databas

最近在看一部php的基础视频教程,在做案例的时,当通过用户名查询用户信息的时候,先使用了转义函数对客户提交的内容进行过滤之后再交给sql语句进行后续的操作.虽然能看到转义函数本身的作用,但是仍然有一些疑惑. 疑惑一:当转义数据后,数据中会增加一些反斜杠,为了能查找出对应的数据,那么原来存在数据库中的数据是不是也已经被保存成含有反斜杠的了? 疑惑二:转义数据后再向数据库中插入数据,保存在数据库中的数据是否会含有过滤后的反斜杠? 带着这些疑问对用户提交的表单进行测试. echo get_magic_

1 开启ssh长连接 OpenSSH 5.6版本后SSH支持了Multiplexing 设置参数 ssh_args = -C -o ControlMaster=auto -o ControlPersist=5d ControlPersist=5d //长连接时间保持5天 开启后,通过SSH连接过的设备会在当前目录.ansible/cp/目录下生成一个socket文件,通过netstat命令会看到,有ESTABLISHED状态的连接一直与远端社保进行tcp连接. 2 开启pipelining 执行

目的:统计一段时间内每年.每月.每周.每日.每时.每分数据,无数据时自动补零 思路:1. 生成给定时间段对应日期 2. 将原表中该时间段内的不为0的数据量统计出来 3. 用left join连接起来,无数据的自动补零 难点主要在于步骤一中生成该时间段对应的日期,话不多说,直接贴代码: - - 获取某时间段内的每年 , ), ) ), 'yyyy') AS DATES FROM DUAL CONNECT , ), , ), ) - - 获取某时间段内的每月 , ), ), 'YYYY-MM') A

1.如何追踪app崩溃率,如何解决线上闪退 当 iOS设备上的App应用闪退时,操作系统会生成一个crash日志,保存在设备上.crash日志上有很多有用的信息,比如每个正在执行线程的完整堆栈 跟踪信息和内存映像,这样就能够通过解析这些信息进而定位crash发生时的代码逻辑,从而找到App闪退的原因.通常来说,crash产生来源于两种问 题:违反iOS系统规则导致的crash和App代码逻辑BUG导致的crash,下面分别对他们进行分析. 违反iOS系统规则产生crash的三种类型: (1) 内

最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题. 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法: 首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考

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