一直对LINQ简洁高效的语法青睐有加,对于经常和资料库,SQL语法打交道的C#开发者来说,LINQ无疑是一个非常不错的选择,当要在List<T>(T为一个普通对象)集合中查找满足某些条件的某个对象时,写成 form t in T where t. Property1 == "A" && t. Property2== "B" …select t或者写成T.Where(t=>t. . Property1 == "A"

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html 高性能 HBase 数据库 本文首先介绍了 HBase 数据库基本原理及专用术语,然后介绍了 HBase 数据库发布的操作 API 及部分示例,重点介绍了 Scan 方法的操作方式,接着介绍了检索 HBase 数据库时的优化方案,最后通过一个示例总结了实际项目中遇到的检索速度慢的解决方案. HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库”BigTable”. HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力,ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive

HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库"BigTable". HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力.ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive 为 HBase 提供了高层语言支持,使其能够进行数据统计(可实现多表 join 等).Sqoop 则为其提供 RDBM

A post I made a couple days ago about the side-effect of concurrency (the concurrent collections in the .Net 4.0 Parallel Extensions) allowing modifications to collections while enumerating them has been quite popular, with a lot of attention coming

结论: 总数 50000 (5万): List 检索 5W次 耗时 23秒, HashSet 检索 5W次 耗时 0.01秒. 总数 5000   (5千): List 检索 5K次 耗时 0.16秒, HashSet 检索 5K次 耗时 0.001秒. 总数 500     (5百): List 检索 500次 耗时 0.004秒, HashSet 检索 500次 耗时 0.000秒. 总数 50                    : List 检索 50次  耗时 0.002秒, Has

原文:2019-11-29-C#-字典-Dictionary-的-TryGetValue-与先判断-ContainsKey-然后-Get-的性能对比 title author date CreateTime categories C# 字典 Dictionary 的 TryGetValue 与先判断 ContainsKey 然后 Get 的性能对比 lindexi 2019-11-29 10:13:19 +0800 2018-09-08 15:33:40 +0800 C# 本文使用 benchm

title author date CreateTime categories C# 字典 Dictionary 的 TryGetValue 与先判断 ContainsKey 然后 Get 的性能对比 lindexi 2019-08-31 16:55:58 +0800 2018-09-08 15:33:40 +0800 C# 本文使用 benchmarkdotnet 测试字典的性能,在使用字典获取一个可能存在的值的时候可以使用两个不同的写法,于是本文分析两个写法的性能. 判断值存在,如果值存在就

本文使用 benchmarkdotnet 测试字典的性能,在使用字典获取一个可能存在的值的时候可以使用两个不同的写法,于是本文分析两个写法的性能. 判断值存在,如果值存在就获取值,可以使用下面两个不同的方法 一个方法是使用 TryGetValue 请看下面代码 if (Dictionary.TryGetValue(xx, out var foo)) { } 另一个方法是先判断是否存在然后再获取,请看下面代码 if(Dictionary.ContainsKey(xx)) { var foo = D

本文转载自:http://blog.csdn.net/andylaudotnet/article/details/1763573 性能调节的目的是通过将网络流通.磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小,使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量.为达到此目的,需要了解应用程序的需求和数据的逻辑和物理结构,并在相互冲突的数据库使用之间(如联机事务处理 (OLTP) 与决策支持)权衡. 对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程,不应只在最后实现系统时才考虑性能问题.许多使性能得

最近开始研究MySQL和MongoDB,发现这方面资料不多.尤其是真正的说到点子上的文章,太少了. 有一些对比测试的文章基本上都是瞎测,测试方法都测到了马腿上,得出的结论基本上都是NoSQL毫无价值 容我借用Russell Smith 的那句话:不是MongoDB不行,是你不懂. 让我来分析一下MongoDB的真正性能吧. 有说MongoDB慢 反对:不设其他唯一索引的情况下,只用_id 在普通办公电脑上每秒插入几万,在普通x86服务器上每秒插入十几万,你好意思说这个性能低?比mysql强出一个

三.算法的优化 尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写..使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效.与临时表一样,游标并不是不可使用.对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时.在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快.如果开发时间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好.

字典表示一种复杂的数据结构,这种数据结构允许按照某个键来访问元素.字典也称为映射或散列表. 字典的主要特性是能根据键快速查找值.也可以自由添加和删除元素,这有点像List<T>(http://www.cnblogs.com/afei-24/p/6824791.html),但没有在内存中移动后续元素的性能开销. 下图是一个简化表示,键会转换位一个散列.利用散列创建一个数字,它将索引和值关联起来.然后索引包含一个到值的链接.一个索引项可以关联多个值,索引可以存储为一个树型结构. .NET Fram

参考资料 <算法(java)>                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne <数据结构>                                  — — 严蔚敏   这篇文章主要介绍实现字典的两种方式 有序数组 无序链表 (二叉树的实现方案将在下一篇文章介绍)   [注意] 为了让代码尽可能简单, 我将字典的Key和Value的值也设置为int类型,而不是对象, 所以在下面代码中, 处理“操作失败

参考资料 <算法(java)>                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne <数据结构>                                  — — 严蔚敏   这篇文章主要介绍实现字典的两种方式 有序数组 无序链表 (二叉树的实现方案将在下一篇文章介绍)   [注意] 为了让代码尽可能简单, 我将字典的Key和Value的值也设置为int类型,而不是对象, 所以在下面代码中, 处理“操作失败

索引是什么?索引是提高查询性能的一个重要工具,索引就是把查询语句所需要的少量数据添加到索引分页中,这样访问数据时只要访问少数索引的分页就可以.但是索引对于提高查询性能也不是万能的,也不是建立越多的索引就越好.索引建少了,用WHERE子句找数据效率低,不利于查找数据.索引建多了,不利于新增.修改和删除等操作,因为做这些操作时,SQL SERVER除了要更新数据表本身,还要连带地立即更新所有的相关索引,而且过多的索引也会浪费硬盘空间.因此要建得恰到好处,这就需要经验了. 一:索引的基本目的 索引的基

数据库性能优化详解 性能调节的目的是通过将网络流通.磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小,使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量.为达到此目的,需要了解应用程序的需求和数据的逻辑和物理结构,并在相互冲突的数据库使用之间(如联机事务处理 (OLTP) 与决策支持)权衡. 对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程,不应只在最后实现系统时才考虑性能问题.许多使性能得到显著提高的性能事宜可通过开始时仔细设计得以实现.为最有效地优化 Microsoft® SQL Server™

http://www.blogjava.net/allen-zhe/archive/2010/07/23/326966.html 性能优化之索引篇 近期项目需要, 做了一段时间的SQL Server性能优化,遇到了一些问题,也积累了一些经验,现总结一下,与君共享.SQL Server性能优化涉及到许多方面,如良好的系统和数据库设计,优质的SQL编写,合适的数据表索引设计,甚至各种硬件因素:网络性能.服务器的性能. 操作系统的性能,甚至网卡.交换机等.这篇文章主要讲到如何改善索引,还将有另一篇讨论

前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇主要讲述面向时间序列/面检索的应用场景时, 如何利用HBase的特性去处理和优化. 构造应用场景 某气象局对各个站点的信息进行采集和汇总, 这些信息包括站点id, 时间点, 采集要素(要素特别多). 然后对这些采集的数据, 提出如下检索需求: 1). 时间序列检索(检索出该站点的在某个时间范围内的全要素信息) 2). 面检

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三:索引的建立原则 一般来说,建立索引要看数据使用的场景,换句话来说哪些访问数据的SQL语句是常用的,而这些语句是否因为缺少索引(也有可能是索引过多)变的效率低下.但绝不是所有的SQL语句都要建立索引,如果所有的SQL语句都建立索引,那么可能导致建立过多的索引. 我碰到过每秒钟新增记录超过千条的案例,虽然该数据表仅有聚集索引,但因为已存在的键值字段的值和新增数据键值字段的值并不是按顺序递增,每次新增记录时,肯定造成整体数据行的重新排列.在移掉聚集索引后,性能约提升20%.也曾经碰到过一个数据表上