Emerson回来之后,在过程中遇到的一些问题,再次做一些整理,包括本篇的Sql Server各版本之间的区别和另一篇数据库函数. (博文内容来自网络) 数据类型 SQL Server 2008 数据类型 SQL Server 2005 数据类型 SQL Server 2000 数据类型 公共语言运行库用户定义类型 (UDT):8000 个字节或更少 UDT image UDT:大于 8000 个字节1 varbinary(max) image date 2, 3 nvarchar(10) nv

1.协程 #协程 又称微线程 是一种用户的轻量级线程 程序级别代码控制 就不用加机器 #不同函数 = 不同任务 A函数切到B函数没有进行cpu级别的切换,而是程序级别的切换就是协程 yelied #单线程下多个任务流用协程,比如打电话可以切换,nginx #爽妹给你打电话的时候,她不说话,刘征电话过来时候你可以切过去,这时候要是爽妹说话,就会bibi响 ''' 协程的好处: 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 "原子操作(atomic operation)是不需要synchr

在SQL Server 2000/2005中可以快速压缩日志log文件,通过SQL, 方法一: ---DBTEST 为数据库名,顺序最好别乱.注意:要先截断再清空,最后收缩! backup log DBTEST with no_log  --截断事务日志 dump transaction DBTEST with no_log  --清空日志 DBCC shrinkdatabasse ('DBTEST',TRUNCATEONLY) 收缩数据库和日志库 注: 另有只收缩日志文件,语句如下 DBCC

原文:js中 慎用for(var o in arrays) 遍历数组,for(var i,i< objects.length;i++)与for(var i,n = objects.length;i<n;i++) 的性能区别 一. 慎用for(var o in arrays) for(var o in arrays)有时会遍历出多的东西,你意想不到,慎用: 二. for(var i,i< arrays.length;i++)与for(var i,n = arrays.length;i<

软件系统性能测试体系流程介绍之windows系统与SQL SERVER 2008数据库服务性能监控分析简要 目前大部分测试人员对操作系统资源.中间件.数据库等性能监控分析都是各自分析各自的监控指标方式造成收集到各项性能指标数据无法完全对映出来组建性能问题最终无法及时准确定位问题.本次交流讨论主要是从操作系统.数据库的角度分别对的参数进行了分析,梳理参数关系,来充分发挥监控软件性能.    对于windows系统和SQL SERVER数据库监控一部分人都喜欢使用loadrunner直接远程连接监控

同步与异步的性能区别  1. #coding:utf-8 import gevent def task(pid): """ Some non-deterministic task """ gevent.sleep(0.5) #起到切换的作用 print('Task %s done' % pid) def synchronous(): for i in range(1,10): task(i) def asynchronous(): threads

前奏: 比较三者之间的区别在与区别他们做相同的事情的时候的区别,那就是在我们常见的拼接字符串的时候,StringBuffer.StringBuilder调用的是appende()方法,而String很特别,是采用“+”号的方式. 说明:如果想要搞的很清楚,建议去看看源码,写的比较清晰,并且自己测试几次. 先看测试结果: 测试次数 String(毫秒) StringBuffer(毫秒 StringBuilder(毫秒 1万次 69 1 1 10万次 5822 2 1 20万次 22165 5 3

实验室自己做了一个iaas的项目,当时是为了更方面的在kvm和xen下进行迁移,所以选择了libvirt作为适配层. 昨天简单的测试一了一下我们跟qingcloud的性能对比.我们的linux主机性能跟qingcloud差不多,但是window下的性能就差了一大截,尤其是硬盘的性能.同等配置的虚机,青云的评分是我们的好几倍,于是乎就开始寻找我们window下硬盘慢的原因. 去qingcloud上安装了一台window server 2008的虚机,通过硬件管理器看qingcloud的配置与驱动信

蓝牙版本的不断更新,大部分客户慢慢都向往着蓝牙5.0.当然对于前不久NORDIC刚出的蓝牙5.0 NRF52840,很多人都还不是很了解.NRF52840可以说是NRF52832的超强升级版,虽然同样是5.0,但是整体稳定性和性能上的提升可以用跨越半个地球来形容了,下面为大家简单讲解下NRF52832和NRF52840的性能上的区别!           这两颗都是能够支持蓝牙5.0,同样MCU是M4F,RAM的区别就是NRF52840  256KB,而NRF52832只有64/32KB.   

Windows Server 2008 是专为强化下一代网络.应用程序和 Web 服务的功能而设计,是有史以来最先进的 Windows Server 操作系统.拥有 Windows Server 2008,您即可在企业中开发.提供和管理丰富的用户体验及应用程序,提供高度安全的网络基础架构,提高和增加技术效率与价值. Windows Server 2008 虽是建立在 Windows Server 先前版本的成功与优势上,不过,Windows Server 2008  已针对基本操作系统进行改善,

问题描写叙述: 在计算机科学中,并查集是一种树型的数据结构,其保持着用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题.有一个联合-查找算法(union-find algorithm)定义了两个操作用于此数据结构: Find:确定元素属于哪一个子集.它能够被用来确定两个元素是否属于同一子集: Union:将两个子集合并成同一个集合: 实现并查集的关键是实现union-find algorithm, 本文依据经常使用的四种算法,实现了这个类,详细算法实现请參看维基百科: 制造測试

索引: set statistics io on select p.productID,p.name,p.Weight,p.StandardCost from production.product p create index testPro_In on production.product(StandardCost) /*大量的行返回使得非聚集索引,要用覆盖索引 不需要增加索引中列的数量或索引键的大小,因为所包含的列只保存在索引的叶子级别上. include最好在以下情况使用: 1.不希望增加

经常使用这个语句来查看性能低下的sql语句: SELECT creation_time N'语句编译时间' ,last_execution_time N'上次执行时间' ,total_physical_reads N'物理读取总次数' ,total_logical_reads/execution_count N'每次逻辑读次数' ,total_logical_reads N'逻辑读取总次数' ,total_logical_writes N'逻辑写入总次数' ,execution_count N'

for循环 for循环的性能随着数据量的增加性能也越来越差. 普通的循环不涉及较大的数据量,使用for循环更好. stream(串行流) stream在数据量小的情况下性能差,在数据量中.大的时候性能略高于for循环,但当数据量特别大的时候,性能也变得越来越差. parallelStream(并行流) parallelStream适用的场景是CPU密集型的,加入电脑本身CPU负载很大,parallelStream并不能起到并行流的作用. parallelStream不适用于I/O密集型的操作.

“存在即合理”.凡是存在的,都是合乎规律的.任何新事物的产生总要的它的道理:任何新事物的发展总是有着取代旧事物的能力.React Native来的正是时候,一则是因为H5发展到一定程度的受限:二则是移动市场的迅速崛起强调团队快速响应和迭代:三则是用户的体验被放大,用户要求极致的快感,除非你牛x(例如:12306最近修改手机号需要用户自己发短信接收验证码).以下简单的介绍下H5.React Native.Native的含义: 最近三四年间,国内外的前端与全栈开发者社区都在坚持不懈地追寻使用Java

import gevent def task(pid): """ Some non-deterministic task """ gevent.sleep(0.5) print('Task %s done' % pid) def synchronous(): ,): task(i) def asynchronous(): threads = [gevent.spawn(task, i) )] gevent.joinall(threads) pri

业务问题大概可以这样描述,一个父表,一个子表,查询的结果是找到子表中没有使用父表id的记录,这种情况估计很多系统都会牵涉得到.让我们来举一个例子: 表一: 父表 parent 表二: 子表 childen 父表存储父亲,子表存储孩子,然后通过pid和父表关联,查询需要的结果是找到尚未有孩子的父亲. 我们来看一下查询语句的写法: select * from parent where id not in (select pid from childen) 这种标准的写法在子表存在50万条的记录的时候

1.in和exists in是把外表和内表作hash连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询,一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的.如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大:如果两个表中一个较小一个较大,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in: 例如:表A(小表),表B(大表) select * from A where cc in(select cc from B) -->效率低,用到了A表上cc列的索引: sel

人类大脑与眼睛对一个画面的连贯性感知其实是有一个界限的,譬如我们看电影会觉得画面很自然连贯(帧率为24fps),用手机当然也需要感知屏幕操作的连贯性(尤其是动画过度),所以Android索性就把达到这种流畅的帧率规定为60fps. 有了上面的背景,我们开发App的帧率性能目标就是保持在60fps,也就是说我们在进行App性能优化时心中要有如下准则: <code class="hljs brainfuck has-numbering" style="display: bl

转自http://blog.csdn.net/rmn190/article/details/1492013 String 字符串常量 StringBuffer 字符串变量(线程安全) StringBuilder 字符串变量(非线程安全)  简要的说, String 类型和 StringBuffer 类型的主要性能区别其实在于 String 是不可变的对象, 因此在每次对 String 类型进行改变的时候其实都等同于生成了一个新的 String 对象,然后将指针指向新的 String 对象,所以经

Hashtable 和 HashMap之间的区别 Hashtable是继承了Dictionary,是线程安全的.HashMap实现了Map接口,不是线程安全的.HashMap是Hashtable的轻量级实现(非线程安全的实现),他们都完成了Map接口,主要区别在于HashMap允许空(null)键值(key),由于非线程安全,效率上可能高于Hashtable.HashMap允许将null作为一个entry的key或者value,而Hashtable不允许.HashMap把Hashtable的co