看了好多资料都说 varchar(size) 可变长度的字符值,节省空间,查询效率低 char(size) 固定长度的字符值,浪费空间,查询效率高 但是实际测试  char(100)   varchar(100)   300W条数据 从查询方面的角度来说,还是varchar毕竟靠谱 查询效率(在没有使用索引的情况下):   varchar的字段查询要比char快 通过对比  char100 需要查询时间1.10s   而varchar100 需要时间是973ms  欢迎大家指正!!

http://www.cnblogs.com/fygh/archive/2011/10/18/2216166.html 1. char.varchar.nvarchar之间的区别(包括用途和空间占用):xml类型查找某个节点的数据有哪些方法,哪个效率高:使用存储 过程和使用T-SQL查询数据有啥不一样: ------------------------------------------------ SQL中char.varchar.nchar.nvarchar的区别 http://www.cn

1,varchar与char的区别?(1)区别一,定长和变长,char表示定长,长度固定:varchar表示变长,长度可变.当插入字符串超出长度时,视情况来处理,如果是严格模式,则会拒绝插入并提示错误信息,如果是宽松模式,则会截取然后插入.如果插入的字符串长度小于定义长度时,则会以不同的方式来处理,如char(10),表示存储的是10个字符,不论你插入的是多少,都是10个,如果少于10个则用空格填满.而varchar(10),小于10个的话,则插入多少个字符就存多少个.varchar怎么知道所存

在学习JavaScript中的if控制语句和switch控制语句的时候,提到了使用多条件判断时switch case语句比if语句效率高,但是身为小白的我并没有在代码中看出有什么不同.去度娘找了半个小时,看了各位大神的表述,找到一个比较清晰的文章. 原来,switch进行了跳转优化,java中对switch有两种处理方式,生成不同的jvm指令,一是tableswitch,一个是lookupswitch.对于case的分支比较密集的情况,如: public class Test { public

List和Dictionary泛型类查找效率存在巨大差异,前段时间亲历了一次.事情的背景是开发一个匹配程序,将书籍(BookID)推荐给网友(UserID),生成今日推荐数据时,有条规则是同一书籍七日内不能推荐给同一网友. 同一书籍七日内不能推荐给同一网友规则的实现是程序不断优化的过程,第一版程序是直接取数据库,根据BookID+UserID查询七日内有无记录,有的话不进行分配.但随着数据量的增大,程序运行时间越来越长,于是开始优化.第一次优化是把所有七日内的数据取出来,放到List<T>中,

在C语言中,教科书告诉我们switch...case...语句比if...else if...else执行效率要高,但这到底是为什么呢?本文尝试从汇编的角度予以分析并揭晓其中的奥秘. 第一步,写一个demo程序:foo.c #include <stdio.h> static int foo_ifelse(char c) { ') { c += ; } else if (c == 'a' || c == 'b') { c += ; } else if (c == 'A' || c == 'B')

为什么使用 Containjs 模块化管理工具效率高? 要说明这个首先得说明一下,Containjs 的模块加载原理. 第一步,首先使用异步加载(ajax)在 js 目录下的 app.js 入口模块(Containjs内部会默认加载 ('js/app.js')) 第二步,生产已经加载成功模块的上下文环境 第三步,查找该模块文件中是否有依赖其他模块,如果有则异步加载所依赖模块,加载成功后继续第二步,直到最基础模块(没有依赖其它模块的模块) 第四步,等待应用所依赖模块都加载完成,则默认调用 requ

使用过Oracle的人都知道,Oracle的运行速度与效率,在同类数据库中是名列前茅的,特别是对大量数据进行访问时,更加有出色的表现.那么,Oracle数据库是靠什么实现的呢?笔者下面将通过一系列的文章,向大家展示Oracle数据库提供高性能运算的秘密. Oracle数据库作为复杂运算的首选数据库,其首先是通过所谓的数据高速缓存来实现对数据的高速运算与操作的. 数据高速缓存跟操作系统的缓存类似,其存储最近从数据文件中读取的数据块,其中的数据可以被所有的用户所访问.如当我们利用Select语句从数

GsonFormat插件主要用于使用Gson库将JSONObject格式的String 解析成实体,该插件可以加快开发进度,使用非常方便,效率高. 插件地址:https://plugins.jetbrains.com/idea/plugin/7654-gsonformat 这个教程主要是学习IntelliJ IDEA 如何通过GsonFormat插件将JSONObject格式的String 解析成实体. 一般来说 IDEA的插件安装非常简单,对于很多插件来说,只要你知道插件的名字就可以在IDEA

你还在认为 count(1) 比 count(*) 效率高? 3 很多人认为count(1)执行的效率会比count()高,原因是count()会存在全表扫描,而count(1)可以针对一个字段进行查询.其实不然,count(1)和count(*)都会对全表进行扫描,统计所有记录的条数,包括那些为null的记录,因此,它们的效率可以说是相差无几.而count(字段)则与前两者不同,它会统计该字段不为null的记录条数. 4 5 话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 6 7 1.count(1)

SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in,或者多个exists,这些情况很难测试效率的,因

has_key是去取key对应的值,时间复杂度在最优情况下为O(1); in 是直接去dict.__contains__这个保存这key的list中去获取,相当与是去数组中获取. 所以in 比has_key 效率高.详情看python源码dictobject.c文件.

StringBuilder strSql = new StringBuilder(); strSql.Append("select top 1 id from " + databaseprefix + "channel"); strSql.Append(" where name=@name "); StringBuilder的Append()方法会比+=效率高,StringBuilder比StringBuffer效率略高 +=,占资源的空间和时间

对于存储过程为什么比sql效率高的原因有4点 第一就是使用存储过程允许组建式编成, 二是可以对程序进行编译,

刚学python的时候认为字典是无序,通过多次插入,如di = {}, 多次di['testkey']='testvalue' 这样测试来证明无序的.后来接触到了字典查找效率这个东西,查了一下,原来字典在python内部是通过哈希表的顺序来排的,做了一些测试,比如di = {1:1,3:3,2:2,4:4,5:5} ,无论怎么改变键值对的顺序,print di 总是会{1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5}.所以看起来当插入di['key']='value'时,这组键值对有时

这样的方法,在获取单利的时候,避免了线程锁,导致訪问该方法速度非常慢, 同是,防止了多线程同事房屋该方法就会产生多个实例的问题. 效率高.线程安全. public class TestInstance{ private static TestInstance  instance; public static TestInstance   getInstance{     if(instance==null){         synchronized(TestInstance.class){  

in和exists哪个效率高本人测试证明 SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高自己测试本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in

如何在mysql查找效率慢的SQL语句呢?这可能是困然很多人的一个问题,MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL .下面介绍MySQL中如何查询慢的SQL语句 一.MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句 1,slow_query_log 这

还是那句话:十年河东,十年河西,莫欺少年穷. 今天和大家探讨一个问题:Parallel.For 和 For 谁的效率高呢? 从CPU使用方面而言,Parallel.For 属于多线程范畴,可以开辟多个线程使用CPU内核,也就是说可以并行处理程序.For 循环是单线程的,一个线程执行完所有循环. 因此你会认为:多线程的效率肯定高于单线程.但这样认为是错误的! 例如下面程序: static void Main(string[] args) { Stopwatch sw = new Stopwatch

在看<程序员面试笔试宝典>时,发现了这样一个问题,书中只给出了++i的效率高一些,但并没有给出具体的解释和说明. 在网上找到下面的答案: 1.从高级层面上解释 ++i 是i=i+1,表达式的值就是i本身 i++ 也是i=i+1,但表达式的值是加1前的副本,由于要先保存副本,因此效率低一些. 对于C++内置类型而言,大部分编译器会做优化,因此效率没什么区别.但在自定义类型上,就未必有优化,++i 效率会高一些. 2.从底层汇编来看内置类型 int a,i=0; a=++i;汇编代码如下: int

转载自:http://blog.csdn.net/wzgbm/article/details/54691615 首先给一个简单的例子,测测list和dict查找的时间: ,-,-,-,-,,,,,,] lst = [] dic = {} ): lst.append(i) dic[i] = start = time.time() for v in query_lst: if v in lst: continue end1 = time.time() for v in query_lst: if v