这几天项目中需要GPS计算汽车的速度和行驶距离,这里简单记录一下使用过程 1 和平常使用地图一样,在Info.plist中添加位置请求 2 在viewdidLoad中初始化locationManager _locationManager = [[CLLocationManager alloc]init]; _locationManager.delegate = self; _locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyBest; [_

原文:Redis进阶实践之十八 使用管道模式提高Redis查询的速度 一.引言             学习redis 也有一段时间了,该接触的也差不多了.后来有一天,以为同事问我,如何向redis中批量的增加数据,肯定是大批量的,为了这主题,我从新找起了解决方案.目前的解决方案大都是从官网上查找和翻译的,每个实例也都调试了,正确无误.把结果告诉我同事的时候,我也跟清楚这个主题如何操作了,里面的细节也更清楚了.大然也有人说可以通过脚本来做这个操作,没错,但是我对脚本语言还没有研究很透,就不来班门

表层问题:插入和查询HBase速度比较慢 排查一,查看HBase节点状态,发现正常运行: 排查二,查看访问HBase服务的状态,发现服务停止: 依次点击服务实例,查看服务状态 133和135节点上的服务已经停止 134节点上的服务正常运行 深层问题诊断:三个节点中有两个节点的HBase访问服务停止了,但是Eureka并没有将停止的服务从服务列表中移除,导致请求依然发给停止的服务: 解决方法:配置Hystrix熔断服务,当发给业务服务的请求超时以后,Hystrix就会将业务服务从Eureka服务列

上一篇文章:我要上谷歌 Mysql,关系型数据库: HBase,NoSql数据库. 查询Mysql和查询HBase,到底哪个速度快呢? 与一些真正的大牛讨论时,他们说HBase写入速度,可以达到每秒1W.而HBase的理想速度为每秒10W. 来个实验说明一下,此实验只能表明,当前环境下运行状态.我的实验效果,没有到1W,还在优化中… 环境: 有3台虚拟机,运行Hadoop集群:3台虚拟机也在跑HBase:master,node1,node2 master上,同时安装了Mysql数据库. 目前有这

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

国内NTP ServerNTP全称是Network Time Protocol,是用来让计算机之间实现时间同步的协议,而发布这种校对时间的服务器,就是NTP Server!一般来说客户端与服务器之间的时间误差在几十毫秒以内,当然,如果你的时间服务器在美国或者欧洲,误差可能稍大一些.在我们的日常生活中,能接触到NTP的也基本就是手机gps的默认NTP Server是xtra1.gpsonextra.n et 误差可能稍大一些,联网时间更长. 国内的NTP Server基本都属于科研教育机构所有,普

原语句 update B b set b.fid = (select f.id from F f where f.bid = b.id) ; 可以考虑用 begin for f in (select f.id,f.bid from F f) loop update B set b.fid=f.id where b.id=f.bid; end loop; end; 这样时间可以省略跟多倍  已1000条数据为例  第一条sql语句需要 27s  第二种 只需要 0.062s ; 参考文章:http

使用SubSonic3.0一段时间了,一直都想找机会测试一下各种查询分页速度,对比一下插件的查询效率到底怎么样,所以昨天写好了测试程序,准备好1K.1W.10W.50W和100W记录的数据表,早上详细做了测试. 本机硬件配置: 英特尔 第三代酷睿 i5-3470(3.2GHz 四核) 华硕 P8B75-V 8G金士顿DDR3 1600MHz内存 希捷 ST1000DM003-1CH162(1T / 7200转/分) 本机软件配置: Win7 + SQL2005 + VS2010 测试方法:使用5

在进行多个表联合查询的时候,使用索引可以显著的提高速度,刚才用SQLite做了一下测试. 建立三个表: create table t1 (id integer primary key,num integer not null,word1 text not null,word2 text not null);create table t2 (id integer primary key,num integer not null,word1 text not null,word2 text not

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

一.SQL Server 2012使用OFFSET/FETCH NEXT分页,比SQL Server 2005/2008中的RowNumber()有显著改进.今天特地作了简单测试,现将过程分享如下: DBCC DROPCLEANBUFFERS DBCC FREEPROCCACHE SET STATISTICS IO ON; SET STATISTICS TIME ON; GO DECLARE @page INT, @size INT , ;WITH cte AS ( SELECT TOP (@p

简介 聚合数据全国车辆违章API,目前已经支持300个左右的城市违章查询,已连接上万个APP.方便有车一族随时了解自己是否有过交通违章,避免因遗忘或逾期处理违章罚单而造成的不必要损失. API参考文档:https://www.juhe.cn/docs/api/id/36 基于PHP的全国车辆违章查询API调用代码示例 本代码示例是基于聚合数据全国车辆违章查询API的调用,使用前你需要: 通过 http://www.juhe.cn/docs/api/id/36 申请一个违章查询的appkey 一.

原因分析后台数据库中数据过多,未做数据优化数据请求-解析-展示处理不当 网络问题提高数据库查询的速度方案SQL 查询速度慢的原因有很多,常见的有以下几种:1.没有索引或者没有用到索引(查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户

在2011年交通部的796标准推出后,随着各地交管部门的硬性要求,大多数的GPS监控系统或者车辆管理系统或者物流管理系统,无论是旧的,还是新开发的,都必须要以796标准为基础蓝本,首先要满足796的要求,然后在此基础上增加行业应用的个性化要求,如物流运输车辆非常关心的油耗管理,冷链运输非常关心温度控制等等. 所以开发GPS平台的时候,必须要首先阅读交通部的jt/t 796 , jt/t808和jt/t809的文档,以此作为自己的功能设计的需求来源,行业需求或用户需求是排在后面的.很多开发团队做出

本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度. 测试数据量:10407608     Num Docs: 10407608 这里对MySQL的查询时间都包含了从MySQL Server获取数据的时间. 在项目中一个最常用的查询,查询某段时间内的数据,SQL查询获取数据,30s左右 SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21

solr索引查询接口:http://localhost:8080/solr/query 首先了解一下查询参数的含义. q Solr 中用来搜索的查询.可以通过追加一个分号和已索引且未进行断词的字段(下面会进行解释)的名称来包含排序信息.默认的排序是 score desc,指按记分降序排序. q=myField:Java AND otherField:developerWorks; date asc 此查询搜索指定的两个字段并根据一个日期字段对结果进行排序. start 将初始偏移量指定到结果集中

回到目录 索引这个东西大家不会陌生,只要接触到稍微大一点的数据,都会用到这东西,它可以提升查询的速度,相当代价就是占用了更多的存储空间,这也是正常的,符合“能量守恒定理”,哈哈!今天说的是MongoDB里的索引,在我进行对500万数据进行查询测试时,发现如果你的查询字段不加索引,那是相当恐怖的,一个简单的查询(单字段)要耗时30多秒,这种操作,基本可以认为服务器挂了,哈哈!当为字段加了索引之后,查询速度为ms级,100毫秒以内的速度真是把经兴奋坏了,呵呵! 建立索引 db.tableName.e

-- 问题1 tablename使用主键索引反而比idx_ref_id慢的原因EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(id) FROM dbname.tbname FORCE INDEX (idx_ref_id)EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(id) FROM dbname.tbname FORCE INDEX (PRIMARY) 原因:可以看到走主键索引的时候效率比较差.那么是为什么呢.平时我们检索一列的时候,基本上等值或范围查询

首先需要说明的是这篇文章的内容并不是如何调节SQL Server查询性能的(有关这方面的内容能写一本书),而是如何在SQL Server查询性能的调节中利用SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME这二条被经常忽略的Transact-SQL命令的. 从表面上看,查询性能的调节是一件十分简单的事.从本质上讲,我们希望查询的运行速度能够尽可能地快,无论是将查询运行的时间从10分钟缩减为1分钟,还是将运行的时间从2秒钟缩短为1秒种,我们最终的目标都是减少运行的时间. 尽