人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显. 笔者在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计.不充份的连接条件和不可优化的where子句. 在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高! 下面我将从这三个方面分别进行总结: 为了更直观地说明问题,所有实例中的SQL运行时间均经过测试,不超过1秒的均表示为…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Amnes1a/article/details/65444966QFileInfo类为我们提供了系统无关的文件信息,包括文件的名字和在文件系统中位置,文件的访问权限,是否是目录或符合链接,等等.并且,通过这个类,可以修改文件的大小和最后修改.读取时间.同时,QFileInfo类也可以用来取到Qt 资源的相关信息. QFileInfo既可以表示绝对路径,也可以表示相对路径的文件.其中,绝对路径就是已"…

在数据处理方面,我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多,这种现象在大多数据领域尤为明显.随着数据不断膨胀,相应的响应时间自然要有所增加,数据处理的复杂度也在不断提高.作为一个开发者,我们自然非常关注系统的运行速度问题.在云计算领域,一个小技巧也许能带来系统性能的大幅度提升.对于Hadoop来说,如何提升它的速度呢?来看看下文. Hadoop是用以下的方式来解决速度问题: 1 使用分布式文件系统:这使得负载分摊,并壮大系统 2 优化写入速度:为了获得更快的写入速度,Hadoop架构是设计…

原则1:不优化 原则2:不要优化那些不重要的部分(否则会降低可读性) 解决方案: 1. 使用函数,局部变量比全局变量快很多.尽量使用函数,如main() 2. 有选择性的消除属性访问. 如多用 from math import sqrt 而不要直接再程序中多次调用 math.sqrt(), 或直接声明局部变量. import math def compute_roots(nums): sqrt = math.sqrt res = [] res_append = res.append for n…

如何让你的SQL运行得更快(转贴) ---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显.笔者在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计.不充份的连接条件和不可优化的where子句.在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!下面我将从这三个方面分别进行总结:---- 为了更直观地说明问题,所有实例中…

不论什么语言,我们都需要注意性能优化问题,提高执行效率.选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之处,那就是执行效率和性能不够亮.尽管Python从未如C和Java一般快速,但是不少Python项目都处于开发语言领先位置. Python很简单易用,但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时,它的数量级依然低于C.Java和JavaScript.但不少第三方不愿赘述Python的优点,而是决定自内而外提高其性能.如果你想让Python在同一…

原文地址:https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast 翻译放在每个小段下面 Anthony Starks has remixed my original Google Present based slides using his fantastic Deck presentation tool. You can check out his remix over on his blog, mindchunk.bl…

相信大家看过无数的MySQL调优经验贴了,会告诉你各种调优手段,如: 避免 select *: join字段走索引: 慎用in和not in,用exists取代in: 避免在where子句中对字段进行函数操作: 尽量避免更新聚集索引: group by如果不需要排序,手动加上 order by null: join选择小表作为驱动表: order by字段尽量走索引... 其中有些手段也许跟随者MySQL版本的升级过时了.我们真的需要背这些调优手段吗?我觉得是没有必要的,在掌握MySQL存储架构…

Spark sql 对SQL语句的处理,先将SQL语句进行解析(parse)形成一个tree,然后使用Rule对Tree进行绑定,优化等处理过程,通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作.查询优化器是Catalyst,它负责处理查询语句的解析,绑定,优化和生成物理计划等过程,Catalyst是Spark SQL最核心的部分,其性能优劣将决定整体的性能. spark SQL由Core,Catalyst,hive和hive-thriftserver 4个部分组成: core 负责数据的输入输出,从不…

对数据库连接池Proxool比較熟悉的读者,都知道Proxool能够记录SQL运行内容和时间等信息日志. 我们能够将该日志记录专门的SQL日志文件.对于查找运行特别耗时的SQL起了不小的作用. 对于一些其它连接池,没有该特性时.本文介绍Spring AOP切面方法来记录SQL日志. 当然也能够通过数据库提供的特性来查询运行效率较低的SQL,本文不做探讨. 本文介绍使用SpringJdbcTemplate运行SQL,使用其它方法或者ORM思路类似(Hibernate提供了日志记录功能). 使用AO…