如果希望在同一grid中展示不同数据类型的折线(1000或10%),那么展现出来的折线肯定显示差距很大,那么怎么让这两条折线显示效果差不多,在之前的项目中碰到了这个问题 每条折线对应的是不同的数据组,即series的数据组,对每个数据组进行排序,求出最大值,然后将这些最大值放在一个数组里,分别填充到yAixs的max中,这样就互不影响,文字比较绕,直接上代码 eg: for(var j in this.initVal) { legendData.push(this.initVal[j]); ;

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/

总结的js性能优化方面的小知识 前言 一直在学习javascript,也有看过<犀利开发Jquery内核详解与实践>,对这本书的评价只有两个字犀利,可能是对javascript理解的还不够透彻异或是自己太笨,更多的是自己不擅于思考懒得思考以至于里面说的一些精髓都没有太深入的理解. 鉴于想让自己有一个提升,进不了一个更加广阔的天地,总得找一个属于自己的居所好好生存,所以平时会有意无意的去积累一些使用jQuerry的常用知识,特别是对于性能要求这一块,总是会想是不是有更好的方式来实现. 下面是我总

MySQL性能优化--优化数据库结构之优化数据大小   By:授客  QQ:1033553122 尽量减少表占用的磁盘空间.通常,执行查询期间处理表数据时,小表占用更少的内存. 表列 l   尽可能使用最效率(最小)的数据类型.比如,使用更小的整型以便于获取更小的表.相比INT,MEDIUMINT 通常是个更好的选择,因为MEDIUMINT列少使用25%的空间. l   尽可能的定义列为NOT NULL,这有利于更好的使用索引,可以让sql操作更快. 行格式 l   MySQL 5.7.8及以前

设计要点:优化数据页面.界面设计.美化exce 阿金:那n::n就复杂了,你倒是想留有空间. 可是现实社会有时却不同意. 秀秀:唉.说的也是. 阿金:那怎么表达才合适啊? 秀秀:仅仅实用网格了. 阿金:就是最俗的那种? 秀秀:那怎么办? 阿金:"现实"打败 "理想"了吧?! 秀秀:唉,"小资"也仅仅能偶尔享受一下啊.   表3  网格结构的n:n 计算机 自己主动化 电气 通信 信息 进修 32 14 13 41 31 省外 9 0 23 14

上一篇介绍过数据差距与数据岛的背景,这里不再赘述,请翻阅上一文.此篇在Sqlserver上给大家演示1000万条记录的计算性能. 测试电脑软硬件说明 一般般的笔记本电脑,2017年7月,价格:4500+. 数据构造 1000万行数据,由10万个用户+每用户100条记录组成,同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成. 使用循环和随机函数,实现删除10万条数据,因测试时先建了索引再删除数据,慢得一塌糊涂,最终中途中止了,没有实际删除这么多数据. 关系型数据库,性能优化的核心是适当的索引,此

本节带领大家学习使用ListView 做一个常用的滚动更新数据示例: 知识点: initialListSize={200} 第一次加载多少数据行 onEndReached={this.onEndReached} listview不能有flexDirection: 'row',onEndReachedThreshold像素时候执行该方法   定义方法必须onEndReached:function(){}  其他都会造成异常加载 pageSize={200}每次循环加载数据条数 onEndReach

6.4.6 优化数据序列化 如何存储和传输数据对性能有很大的影响.在这部分将介绍数据序列化的最佳实践,从Hadoop中榨出最大的性能. 压缩压缩是Hadoop优化的重要部分.通过压缩可以减少作业输出数据的储存足迹,加速MapReduce作业下游接收数据.另外,在map和reduce之间的数据需要被压缩以减轻网络IO的压力.压缩技术的具体内容在第5章中介绍. 二进制文件格式 使用二进制文件格式,如Avro和SequenceFile,可以使数据的表达更为紧凑,并提高编组(marshalling)和逆

原地址:http://www.unity蛮牛.com/blog-1801-799.html 首页 博客 相册 主题 留言板 个人资料   ByteArrary(优化数据存储和数据流) 分类:unity3D学习篇 评论:1 条 阅读:336 次 2014-6-2 22:58 [code]csharpcode: 001 public class ByteArray 002 { 003     private MemoryStream m_Stream = new MemoryStream(); 00

原文:http://www.cnblogs.com/mchina/archive/2012/08/11/2537393.html 有以下几种方法用于优化数据的批量插入. 1. 关闭自动提交:     在批量插入数据时,如果每条数据都被自动提交,当中途出现系统故障时,不仅不能保障本次批量插入的数据一致性,而且由于有多次提交操作的发生,整个插入效率也会受到很大的打击.解决方法是,关闭系统的自动提交,并且在插入开始之前,显式的执行begin transaction命令,在全部插入操作完成之后再执行co

优化数据页面(18)--标注keyword 设计要点:优化数据页面.界面设计.美化exce 秀秀:事实上俺认为,相同是数据项,它们的重要程度也不同. 阿金:嗯? 秀秀:每一行数据时描写叙述一条信息的,就相当于一个句子.都会有一个主语,俺觉得这个主语就是keyword. 阿金:嗯,一般都用keyword查询检索记录. 秀秀:所以它也非常重要. 阿金:那么.也要标出来?怎么标? 秀秀:像主谓宾一样标注.怎么样? 阿金:嗯--有待考虑.

数据持久化是还原的前提,没有数据的持久化,就无法还原内存优化表的数据,SQL Server In-Memory OLTP的内存数据能够持久化存储,这意味着内存数据能够在SQL Server实例重启之后自动还原.在创建持久化的内存优化表时,必须设置选项:memory_optimized=on,durability=schema_and_data.内存优化表的持久化由两个进程实现:Checkpoint和事务日志记录,在服务器重启之后,SQL Server通过存储在磁盘上的事务日志和Checkpoin

今天接到一位开发同学的数据操作需求,需求看似很简单,需要执行下面的SQL语句: delete from test_track_log where log_time < '2019-1-7 00:00:00'; 看需求描述是因为查询统计较差,希望删除一些历史数据. 带着疑问我看下了表结构: CREATE TABLE `test_track_log` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `uid` ) unsigned

一:变量存储的缓存机制 在同一文件(模块)里,变量存储的缓存机制 (仅对python3.x版本负责),那么 --对于Number (int bool float complex) 1.对于整型而言,-5~正无穷范围内的相同值 id一致 2.对于浮点数而言,非负数范围内的相同值 id一致 3.布尔值而言,值相同情况下,id一致 4.复数的id标识都不相同(在 实数+虚数 这样的结构中) (1) int -5 ~ 正无穷范围内var1 = 18var2 = 18print(id(var1),id(v

前言 网络编程对于客户端来说是一块及其重要的地方,使用高效的网络请求框架将为你的系统产生很大的影响.而Volley作为谷歌的一个开源项目,炙手可热.有很多中小型公司的安卓移动客户端的网络程序都是基于volley的. Volley的优点很多,光可扩展性这一条优点就值得我们称赞.但是我想针对的是在 Google I/O 2013 大会上发布Volley的时候的一句话:a burst or emission of many things or a large amount at once(爆炸性的事件

Druid数据迁移小计 Druid 官方网站上讲了相关的 Dump Segment 和 Insert Segment 相关的功能,但是经过测试这些功能都不好用,报 Guice 的依赖错误,懒得找具体原因了,换一种方式: 冷迁移. Druid 的数据存储 既然要冷迁移就需要了解一下 Druid 的存储相关的知识了.Druid 的数据存储主要是以 segment 为单位进行的,Druid 不仅要把 segment 保存到文件目录下,还需要在 metadata 里面把该 segment 相关的信息记录

设计要点:优化数据页面.界面设计.美化exce 阿金:那一对多的关系-- 秀秀:不是:n结构么? 阿金:嗯,这俺知道.俺特别喜欢这样的格式,那样显得非常上档次! 秀秀:俺也喜欢. 由于页面上有空白,认为呼吸都宽畅! 阿金:唉哟,还挺"文艺"的. 秀秀:不是"文艺".是"人文". 就像人与人之间一样,各自留有空间.才是最佳的关系! 阿金:嗯?你的意思是? 秀秀:俺也要有留有空间.你离俺远一点! 表2 :n 班级 小组 姓名 成绩 一班 张三 李四

用 C# 写一个 Redis 数据同步小工具 Intro 为了实现 redis 的数据迁移而写的一个小工具,将一个实例中的 redis 数据同步到另外一个实例中.(原本打算找一个已有的工具去做,找了一个 nodejs 的小工具,结果折腾了好久都没装上...于是就自己写了这个小工具) 之所以自己写一个工具而不是利用 redis 备份机制来实现,主要是因为我们用的是 redis 云服务,不能像自己的服务器一样 SSH 上去一顿操作,要把云服务的 redis 数据同步到自己服务器上的 redis 实例

一.主要概述 MySQL数据库归档历史数据主要可以分为三种方式:一.创建编写SP.设置Event:二.通过dump导入导出:三.通过pt-archiver工具进行归档.第一种方式往往受限于同实例要求,往往被大家舍弃.第二种,性能相对较好,但是归档表较多时运维也是比较头疼的事.所以很多DBA往往采用第三种方式--pt-archiver. pt-archiver是Percona-Toolkit工具集中的一个组件,是一个主要用于对MySQL表数据进行归档和清除的工具.它可以将数据归档到另一张表或者是一

echarts 让轴自适应数据为小数整数,以解决y轴数值重复的问题 工作中突然遇到这个问题 试了一下用formatter自适应  ok  在yAxis中提阿尼按键属性 axisLabel 1 axisLabel: { 2 formatter: (value, index) => { 3 console.log(String(value).indexOf(".")) 4 if (String(value).indexOf(".") != -1) {//判断数据是

最近在做的一个项目里传输的json数据比较大,造成了线程间的卡顿,于是想优化一下json数据的体积. 可以看到在json文件里有很多无用的字段,这些字段占据了大量的存储空间. 对数据的结构作一下优化,如下 将对象的key值单独存在一个数组里,value值存在另一个数组. 调整数据结构后体积的变化也非常明显,减少了40%的体积.