我第一次使用indexDB是1年前(2018年10月),运用这个黑科技,解决过3个异常棘手的问题(如果不是indexDB 几乎找不到其他解决方案)所以我经常强调,前端一定要学indexDB! 难题一:本地超大json数据的读取和解析 当时我是负责一个办案app的研发(老项目维护),这是个政府项目,app的使用是在离线环境下进行的,主要运行在特定平板上.打开app,先进行身份验证,验证通过后会读取并展示本地案件数据.这些数据都是通过文件形式存储的,是用户从电脑上拷贝下来的,主要是很多图片,以及这些

原文:ASP.NET状缓存Cache的应用-提高数据库读取速度 一. Cache概述       既然缓存中的数据其实是来自数据库的,那么缓存中的数据如何和数据库进行同步呢?一般来说,缓存中应该存放改动不大或者对数据的实时性没有太多要求的数据.这样,我们只需要定期更新缓存就可以了.相反,如果缓存的更新频率过快的话,使用缓存的意义就不是很大了,因此更新缓存的时候需要一次性从数据库中读取大量的数据,过于频繁地更新缓存反而加重了数据库的负担.那么ASP.NET中的Cache又提供了哪些缓存的过期策略呢

网上搜索了一下,找到两篇文章: 标题:硬盘读取速度变慢 当前传输模式pio的解决方法 http://www.veryhuo.com/a/view/52786.html   (解决思路:先卸载驱动,重启电脑,再安装一次驱动) 标题:我也经常遇到硬盘为PIO模式的问题,现在算找到解决办法了. http://hi.baidu.com/hj_space/item/636684b718baaefb62388ead (解决思路: 先更新驱动,重启一次) 虽然说,PIO模式的问题解决了,但不可忽视硬盘确实出现

一般情况下mysql上百万数据读取和插入更新是没什么问题了,但到了上千万级就会出现很慢,下面我们来看mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整记录吧. 1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一次性写入到Data File和减少数据库的checkpoint 操作.这次修改了下面四个配置项: 1)将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. 0: 日志缓冲每秒一次地被写到日志文件,并且对日志文件做到磁盘操作的刷新,

目前最快的是苹果NVME,当然UFS2.1也不差 iPhone6s与iPhone6s Plus在硬件的规格上有了很大的提升,但是它们身上的变化远没有苹果在发布会上所提到的A9处理器.1200万摄像头以及3D Touch那么简单,内存升级到2GB LPDDR4苹果就只字没提到,其实这两台手机上有着更大的秘密,它们的存储设备既不是eMMC也不是UFS规范,而是NVMe. Anandtech透过深度发掘手机内的系统文件,发现iPhone 6s所用的是型号为AP0128K的苹果SSD,而2015版Mac

需求:由于项目变态,需要在一个比较短时间段急剧增加数据库记录(两三天内,由于0增加至5亿).在整个过程调优过程非常艰辛 思路: (1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一次性写入到Data File和减少数据库的checkpoint 操作.这次修改了下面四个配置项: 1)将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. 0: Write the log buffer to the log file and flush

最近在测试FTP服务器,上传和下载的速度与很多因数有关,其中,硬盘的读取速度就是其中不同的区别点,我同时用了三台不用的服务器架设FTP服务,一台是出来ftp服务外还含平台其他管理软件,一台是全新的系统,只使用FTP服务:另外一个是安装了固态硬盘的演示机器(外星人机器,一个小方盒子,听过价格将近1w). 查看硬盘的读取速度: hdparm -t /dev/sda:解释,这个的sda是安装Ubuntu系统的根目录的挂载点. 不同的机器挂载点不一样 首先DF查看 三台服务器分别为: 最早安装那台服务器

mysql上百万数据读取和插入更新一般没什么问题,但上千万后速度会很慢,如何调整配置,提高效率.如下: 1.尽量将数据一次性写入DataFile和减少数据库的checkpoint操作,调整如下参数: (1)将innodb_flush_log_at_trx_commit  配置为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. (2)将innodb_autoextend_increment配置由默认8M调整为128M. (3)将Innodb_log_buffer_size配置由默认1M调整到16M.

1. 清空缓存 > /proc/sys/vm/drop_caches 2. 测试读取速度 a. 将/dev/zero中数据按1M的数据单位写入testfile,共写512个单位,并不通过缓存 conv=fdatasync b. 运用Linux自带的简单测试工具命令 # hdparm -t /dev/sda

python 字典和列表的读取速度问题 最近在进行基因组数据处理的时候,需要读取较大数据(2.7G)存入字典中,然后对被处理数据进行字典key值的匹配,在被处理文件中每次读取一行进行处理后查找是否在字典的keys中,以下两段代码的效率差别非常大: 第一段: if(pos in fre_dist.keys()):newvalue= fre_dist[pos] 第二段: if(pos in fre_dist):newValue=fre_dist[pos] 在处理3万条数据时,第二段代码的速度是第一段

转载:http://mobile.zol.com.cn/296/2968659_all.html#p2968659 手机微硬盘读取速度>50MB/s 在开始今天的话题之前,请大家随笔者一起时光倒流,回忆一下2011年的年度多媒体手机横评.横评的结果不是重点,关键是不知道大家有没有注意到,安兔兔跑分中的其中一项,值得我们深究一下,它就是“SD卡读 取速度”.每一篇评测总会有网友留言质疑:为什么所评测的产品,SD卡写入.读取速度为0?这个问题笔者在这里就再统一解答一次:安兔兔跑分工具在这一分 数测试

背景: 最近dw用户反馈wormhole传输速度很慢,有些作业甚至需要3-4个小时才能完成,会影响每天线上报表的及时推送.我看了下,基本都是从Hive到其他数据目的地,也就是使用的是hivereader,日志上也显示hivereader实时传输速度很慢,问题应该在hivereader上 先介绍下wormhole,wormhole是我们开发的一个高速数据传导工具,它支持多种异构数据源,架构设计图如下: 问题描述: 每一个wormhole都是一个单机作业,用户需要填写wormhole job xml

cin在读取大量数据时会比C里的scanf慢很多,但这并不是cin"无能",而是C++为了兼容C,对cin做了scanf的同步,只要关闭这个同步,cin就会有不弱于scanf的速度. std::ios::sync_with_stdio(false);

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.metrics.ScanMetrics; import java.

查询得到OleDbDataReader后,有三种方式支持数据读取,如下: //方法一**速度中等 OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { ]; } //方法二**速度最慢 OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { var t1 = reader["字段名"]; } //方法三

最近架构一个项目,实现行情的接入和分发,需要达到极致的低时延特性,这对于证券系统是非常重要的.接入的行情源是可以配置,既可以是Level-1,也可以是Level-2或其他第三方的源.虽然Level-1行情没有Level-2快,但是作为系统支持的行情源,我们还是需要优化它,使得从文件读取,到用户通过socket收到行情,端到端的时延尽可能的低.本文主要介绍对level-1行情dbf文件读取的极致优化方案.相信对其他的dbf文件读取应该也有借鉴意义. Level-1行情是由行情小站,定时每隔几秒把d

最近架构一个项目,实现行情的接入和分发,需要达到极致的低时延特性,这对于证券系统是非常重要的.接入的行情源是可以配置,既可以是Level-1,也可以是Level-2或其他第三方的源.虽然Level-1行情没有Level-2快,但是作为系统支持的行情源,我们还是需要优化它,使得从文件读取,到用户通过socket收到行情,端到端的时延尽可能的低.本文主要介绍对level-1行情dbf文件读取的极致优化方案.相信对其他的dbf文件读取应该也有借鉴意义. Level-1行情是由行情小站,定时每隔几秒把d

(1)OleDB方式 优点:将Excel直接当做数据源处理,通过SQL直接读取内容,读取速度较快. 缺点:读取数据方式不够灵活,无法直接读取某一个单元格,只有将整个Sheet页读取出来后(结果为Datatable)再在Datatable中根据行列数来获取指定的值.            当Excel数据量很大时.会非常占用内存,当内存不够时会抛出内存溢出的异常. 读取代码如下: 1: public DataTable GetExcelTableByOleDB(string strExcelPat

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.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. 3.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

对于一个数据库完整备份来说,备份的速度很大程度上取决于下面两个因素:读磁盘数据.日志文件的吞吐量,写磁盘数据文件的吞吐量. 下图是备份过程中磁盘的变化情况: 读吞吐量 读吞吐量的大小取决于磁盘读取数据的速度,而磁盘读取的速度又取决于数据文件在磁盘中的位置.因此,位于不同盘符上不同数据库文件的读取速度都不相同. 测量读吞吐量的一个方法就是进行一次数据库完整备份,然后使用Windows性能监控器(perfmon)来监控数据库文件所在磁盘的Read bytes/sec 性能计数器.保存备份文件的磁盘应

一.Magento Compiler可以提高 25% 到 50% 速度 Magento的性能一直是大家比较关心的焦点,现在Magento最新的版本 1.3.2.2 增加了 Magento Compiler 模块,根据官方的资料,该模块可以提高 25% 到 50% 的性能. 我也在测试网站上激活该模块,感觉效果还是不错,目前还是beta版本,不过还是推荐使用Magento的朋友试试. 该模块是从版本 1.3.2.1 开始引入的,如果你的Magento网站已经是1.3.2.1或者更高的版本,该模块已