优化IMPDP/EXPDP导入导出速度 https://www.2cto.com/database/201308/238176.html 一年半没太学习数据库了.. 其实这个parallel 的参数一直不清不楚的. 本次给一个 700g的数据库执行恢复, 出现了异常,才仔细去查看一下. 数据据泵与exp/imp 来说性能有很大的提高,其中影响最大的就是paralle.可以这么来看:  expdp/impdp=exp/imp+direct mode  + paralle. 所以,使用数据泵,要想提

当你的应用的规模还很小时,你可能不会在乎Webpack的编译速度,无论使用3.X还是4.X版本,它都足够快,或者说至少没让你等得不耐烦.但随着业务的增多,嗖嗖嗖一下项目就有上百个组件了,也是件很简单的事情.这时候当你再独立编前端模块的生产包时,或者CI工具中编整个项目的包时,如果Webpackp配置没经过优化,那编译速度都会慢得一塌糊涂.编译耗时10多秒钟的和编译耗时一两分钟的体验是迥然不同的.出于开发时的心情的考虑,加上不能让我们前端的代码编译拖累整个CI的速度这两个出发点,迫使我们必须去加快

Redis数据导入工具优化过程总结 背景 使用C++开发了一个Redis数据导入工具 从oracle中将所有表数据导入到redis中: 不是单纯的数据导入,每条oracle中的原有记录,需要经过业务逻辑处理, 并添加索引(redis集合): 工具完成后,性能是个瓶颈: 优化效果 使用了2个样本数据测试: 样本数据a表8763 条记录: b表940279 条记录: 优化前,a表耗时11.417s: 优化后,a表耗时1.883s: 用到的工具 gprof, pstrace,time 使用time工具

请求从发出到接收完成一共经历了DNS Lookup.Connecting.Blocking.Sending.Waiting和Receiving六个阶段,时间共计38ms.请求完成之后是DOM加载和页面加载.下面简单解释下这六个阶段: 1) DNS Lookup,DNS解析时间.如果页面存在多个请求主机,频繁DNS解析将消耗更多的时间. 2) Connecting,建立一个TCP连接所需要的时间,不同的浏览器使用不同的端口下载资源,因此更多的端口等于更多的并行性,并且更多的TCP连接时间开销. 3

JavaScript代码的速度被分成两部分:下载时间和执行速度. 下载时间 Web浏览器下载的是js源码,因此所有长变量名和注释都回包含在内.这个因素会增加下载时间.1160是一个TCP-IP包中的字节数.最好能将每个javascript文件都保持在1160字节以下以获得最优的下载时间.    由于这个原因,要删除注释.删除制表符和空格.删除所有的换行.将长变量名缩短. 遵循这4条比较困难.因此用外部程序(ECMAScript Cruncher)来帮助我们. 要运行ESC,必使用Windows系

前言 一个网站的加载速度有多重要? 反正我相信之前来 博主网站 的人至少有 50% 在加载完成前关闭了本站. 为啥捏? 看图 首页完整加载时间 8.18s,看来能进来看博主网站的人都是真爱呀,哈哈. 正常来讲一个网页 4s 加载不完就会流失很大一部分用户,而博主的网站加载时间竟然达到了 8s 还是在电脑端,如果在移动端,加载时间会更久,体验会更差. 这样的话网站做得再难看批判者进不来不是白搭嘛,于是针对 web 页面加载速度的优化迫在眉睫. 基于博主以前优化过其他网站,于是博主准备把这次的优化过

使用索引提高查询速度 1.前言 在web开发中,业务模版,业务逻辑(包括缓存.连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈.本文主要针对Mysql数据库,在淘宝的去IOE(I 代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机:O是代表Oracle的缩写,去Oracle数据库,采用Mysql和Hadoop代替:E是代表EMC2,去EMC2的设备性,用PC server代替EMC2),大量使用Mysql集群!而优化数据的重要一步就是索引的建立

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

原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 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:     se

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

编译优化: 基本原则就是“以空间换时间” tmpfs: 解决IO瓶颈,充分利用本机内存资源 make -j: 充分利用本机计算资源 distcc: 利用多台计算机资源 ccache: 减少重复编译相同代码的时间 项目越来越大,每次需要重新编译整个项目都是一件很浪费时间的事情.Research了一下,找到以下可以帮助提高速度的方法,总结一下:tmpfs 有人说在Windows下用了RAMDisk把一个项目编译时间从4.5小时减少到了5分钟,也许这个数字是有点夸张了,不过粗想想,把文件放到内存上做编

1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构. 索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: 在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. 在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. 在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 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

本章讨论搜索速度优化:搜索速度与系统资源.数据索引方式.查询方式等多方面 1.为文件系统cache预留足够的内存 1)应用程序一般情况下,读写都会被操作系统“cache” 2)cache保存在物理内存中,命中cache可以降低对磁盘的读写频率 3)搜索对系统cache很依赖,如果搜索从磁盘读取数据,则一定会产生相对较高的延迟 4)应该至少为系统cache预留一般的可用内存,更大内存可以有更高的cache命中率 5)线上应禁用swap 2.使用更快的硬件 1)写入对CPU更敏感.而搜索对IO能力需

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网站速度优化的一般方法 由于网站最重要的用户体验就是速度,特别是对于电子商务网站而言. 一般网站速度优化会涉及到几个方面: 1. 数据库优化 — 查询字段简历索引,使用数据库连接池和持久化,现在还有种趋势,就是选择使用No SQL作为补充: 2. 数据缓存 — 使用Memcached等; 3. 负载均衡 — 使用ngnix等 4. 页面缓存 — 将.aspx, .jsp等动态页面缓存或静态化为.html页面 5. 前端优化 — Yahoo 14条前端优化原则. 城江湖(Incity.me)针对

一.exp命令导出数据库 如何使exp的帮助以不同的字符集显示:set nls_lang=simplified chinese_china.zhs16gbk,通过设置环境变量,可以让exp的帮助以中文显示,如果set nls_lang=American_america.字符集,那么帮助就是英文的了. 参数: 1.1  导出用户全部数据 exp 登录名称/用户密码@服务命名 FILE=文件存储的路径以及名称 log=日志存储的路径以及名称 FULL=Y(表示导出全部数据,如视图.索引关联关系等等全

1.导出整个数据库mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 导出的文件名mysqldump -u dbuser -p dbname > dbname.sql2.导出一个表mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 表名> 导出的文件名mysqldump -u dbuser -p dbname users> dbname_users.sql3.导出一个数据库结构mysqldump -u dbuser -p -d --add-drop-table dbname >

办公室今天停电,幸好本本还有电,同事们好多都去打麻将去了,话说麻将这东西玩起来也还是有味的,不过我感觉我是输了不舒服,赢了替输的人不舒服,所以干脆拜别麻坛四五年了,在办公室一个人整理下好久前的一片论文的思想,和万千世界里有缘人共同分享下资源了. 论文的名字是<Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes>,相关的PDF文档可以在百度上下载到,翻译成中文的意思是一种显示高对比度场景的自适应对数映射算法,也是一篇很

(1.9)SQL优化——mysql导入导出优化 1.大批量插入数据 [1.1]MyISAM: (1)如果存在表且有数据,插入前先关闭所有非唯一索引. (2)如果表是空的,默认就是先导入数据再创建索引,所以不用管. [1.2]InnoDB (1)因为InnoDB是按照主键顺序存储的,所以导入的数据集事先按主键字段顺序有序排列好 (2)关闭唯一校验,关闭check校验 (3)关闭自动提交,导入文件数据后再开启自动提交.