跟踪查询 返回实体类型的查询是默认会被跟踪的. 这表示可以更改这些实体实例,然后通过 SaveChanges() 持久化这些更改.非跟踪查询 在只读方案中使用结果时,非跟踪查询十分有用. 可以更快速地执行非跟踪查询,因为无需设置更改跟踪信息. 如果不需要更新从数据库中检索到的实体,则应使用非跟踪查询. 可以将单个查询替换为非跟踪查询. 具体详情可查看微软官方跟踪与非跟踪查询 实体状态由EntityState枚举定义:Detached(未跟踪).Unchanged(未改变).Added(已添加).

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: ()))<Top Num> <selec

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: (8)SELECT (9)DISTINCT  (11)&l

原文:http://bbs.landingbj.com/t-0-240421-1.html 数据库优化应该是每个设计到数据库操作应用必须涉及到的操作. 经常调试修改数据库性能主要有三个方面 1.MySQL配置文件的修改 2.数据表的调整(表索引) 3.SQL语句的调优 MySQL数据调优,也许我们经常想到的是SQL语句的调优,同时我们也会花费大量的时间 对SQL语句进行调整.因为我们可能认为SQL语句是改变数据库性能的主要方式和重点, 老板或管理层也很注意SQL语句的优化. 可能在实际的操作中,

最近设计到sqlite数据库批量操作的,性能很是问题.于是一番研究(站在巨人肩膀)从网上整理出来相关性能优化方向.大体分三个级别,一般第一个阶段已足够. 1.sqlite每次插入数据(每调用一次sqlite3_exec()函数)都会隐式开启一个事务,不断开启关闭会增大IO量.如果在插入数据前显式开启事务,插入后再一起提交,则会大大提高IO效率,进而加数据快插入速度. 如: db.BeginTransaction(); try { for (...) { //db.execSQL("...&quo

首先想到的是,一条一条更新的速度太慢了,然后就想批量更新,一次更新N条数据.实践是检验真理的唯一标准,不一会儿,代码就敲完了,重新试了一下,效果依旧不理想.啊哦,真是要崩溃!后面又想到了利用异步,我一下子开多个mysql连接,同时处理,可是依旧慢的一笔.然后就放弃了,更新的效率肯定是满足不了了.然后就想着绕弯子了,我新建一张表,把旧表数据取出来,处理完后,直接插入到新表,然后再把旧表删除,把新表重新命名成旧表的名字.想想,insert into的速度应该会比update快不少.但是要把旧表数据全

导出数据量很大的情况下,生成excel的内存需求非常庞大,服务器吃不消,这个时候考虑生成csv来解决问题,cvs读写性能比excel高.测试表student 数据(大家可以脚本插入300多万测数据.这里只给个简单的示例了) SET NAMES utf8mb4; ; -- ---------------------------- -- Table structure for student -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `

近期做的一个项目数据量很大.文本数据有30多M.这样就遇到一个问题.插入数据库时很慢. 这里记录下,优化方法很easy. 原文地址:http://blog.csdn.net/qqmcy/article/details/32173681 在数据库的sql语句前加:"begin;\n"  结束后加"commit;\n". string strSql; strSql += "begin;\n"; for (unsigned int i = 0 ; i

随笔缘由: 系统完成到一定程度,少不了要往数据库中添加大量数据进行性能测试. 我用程序做数据10W条,使用jdbc批更新的API,发现每次只能插入2W多条记录. 一番小小研究,觉得总结一下可能有些意义. 总结内容如下: 1:这是我出现问题的代码,插入10W条数据,10W次数据进行一次批处理,发现只能插入24464多条数据,程序也没有报错. Connection con = (Connection) DriverManager.getConnection(url,user,password); 

Spring+Mybatis 手动控制事务 参考: https://blog.csdn.net/qq_41750175/article/details/87621170 public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception { boolean flag = false; //1.获取事务控制管理器 DataSourceTransactionManager transactionManager = HqznContext.getBea

一.总结 使用某些变量的地方在2次以上的,强烈建议使用枚举值来维护变量,日后方便扩展. 查数据库的方法调用,能合并就净量去合并. 二.Bug描述 枚举变量的维护以及方法使用: public class UsedOnce { public static enum ruleDetailsEnum { SOURCEREGIN("原区域"), TARGETREGIN("目的区域"), SOURCECITY("原城市"), TARGETCITY("

使用缓存池(标识类型) 1.通过 一个 标识 去 缓存池 中寻找可循环得用的cell 2.如果缓存池找不到可循环得用的cell:创建一个新的cell(给cell贴个标识) 3.给cell设置新的数据 本地数据性能优化(实例) -(UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath { //static 修饰局部变量:可以保证局部变量只分配一次存储空间

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’ 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

文章转载自:http://www.cnblogs.com/lyroge/p/3837886.html 背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'dbname' AND TABLE_NAME = 'product' 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

百万数据查询优化 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“

前文介绍了DedeCMS栏目列表页实现完美分页的方法,避免了大部分重复栏目标题对搜索引擎的影响,对SEO更有利.今天,分享一下DedeCMS数据负载性能优化的方法. 接触织梦也有三年多时间了,对它可谓是又爱又恨.它的模板简单易用,标签调用更是灵活,二次开发也非常方便.可是,站点数据庞大起来的时候(30多 万条),后台就会变得异常缓慢,生成HTML也很吃力,毫不夸张的说,头发都等白了.这不禁让我对DedeCMS数据负载性能产生了置疑? 查阅了相关资料,结合自身站点实际,还是总结出了一套不错的Ded

“ 这篇文章,给大家聊聊一个百万级并发的中间件系统的内核代码里的锁性能优化. 很多同学都对Java并发编程很感兴趣,学习了很多相关的技术和知识.比如volatile.Atomic.synchronized底层.读写锁.AQS.并发包下的集合类.线程池,等等. 1.大部分人对Java并发仍停留在理论阶段 很多同学对Java并发编程的知识,可能看了很多的书,也通过不少视频课程进行了学习. 但是,大部分人可能还是停留在理论的底层,主要是了解理论,基本对并发相关的技术很少实践和使用,更很少做过复杂的中间

[译]async/await中使用阻塞式代码导致死锁 这篇博文主要是讲解在async/await中使用阻塞式代码导致死锁的问题,以及如何避免出现这种死锁.内容主要是从作者Stephen Cleary的两篇博文中翻译过来. 原文1:Don'tBlock on Async Code 原文2:why the AspNetSynchronizationContext was removed 示例代码:async_await中使用阻塞式代码导致死锁.rar 一.async/await 异步代码运行流程 a

转载地址: http://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5772055.html https://www.cnblogs.com/shiwenhu/p/5757250.html P1 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count 当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条)

etcd 在超大规模数据场景下的性能优化   阿里系统软件技术 2019-05-27 09:13:17 本文共5419个字,预计阅读需要14分钟. http://www.itpub.net/2019/05/27/1958/ 不明觉厉 作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕) 划重点 etcd 优化背景 问题分析 优化方案展示 实际优化效果 本文被收录在 5 月 9 日 cncf.io 官方 blog 中,链接:https://www.cncf.io/blog/2019/05/09