本文demo适用于MySQL Dapper优势和缺点 优点 高性能.易排查.易运维.灵活可控 缺点 和EF相比,手写sql当修改表结构不易发现bug. 习惯了EF后再来使用Dapper,会很难适应那种没有了强类型的安全感.不过可以用单元测和心细来避免. 数据库连接 问题:IDbConnection需不需要手动Open打开连接 答案:有时候需要有时候不需要 Dapper连接可分两种:主动管理(自己管理连接的打开和关闭)和自动管理(自动管理连接的打开和关闭) //短短三行代码即实现了dapper连接

sql server中,如果想知道有哪些语句是执行效率不高的,应该如何查看呢?下面就将为您介绍sql server中如何查看执行效率不高的语句,供您参考.   在测量功能时,先以下命令清除sql server的缓存   dbcc freeProcCache   在点击某个按钮,执行完后,再执行下面语句,就可以知道系统运行什么Sql和多少次了,其主要慢语句是那些了;   SELECT creation_time  N'语句编译时间'         ,last_execution_time  N'

PHP 中数组函数 isset 效率比 array_key_exists 更高 PHP 浏览:4194 2014年04月05日 isset 和 array_key_exists 函数都可以用来测试数组中变量是否存在: if(isset($array[$i])){ echo "存在"; } if(array_key_exists($i, $array)) { echo "存在"; } 那么这两个函数有什么区别呢?经过测试: 当数组个数为10时,两者差异就体现出来了,i

STL中的内存与效率 1. 使用reserve()函数提前设定容量大小,避免多次容量扩充操作导致效率低下.  关于STL容器,最令人称赞的特性之一就是是只要不超过它们的最大大小,它们就可以自动增长到足以容纳你放进去的数据.(要知道这个最大值,只要 调用名叫max_size的成员函数.)对于vector和string,如果需要更多空间,就以类似realloc的思想来增长大小. vector容器 支持随机访问,因此为了提高效率,它内部使用动态数组的方式实现的. 在通过 reserve() 来申请特定

sql server中,如果想知道有哪些语句是执行效率不高的,应该如何查看呢?下面就将为您介绍sql server中如何查看执行效率不高的语句,供您参考.在测量功能时,先以下命令清除sql server的缓存 dbcc freeProcCache 在点击某个按钮,执行完后,再执行下面语句,就可以知道系统运行什么Sql和多少次了,其主要慢语句是那些了; SELECT creation_time N'语句编译时间' ,last_execution_time N'上次执行时间' ,total_phys

  哪里来的需求? 众所周知,由于不同的设备配置不同.导致其CPU和GPU处理能力有高有低.同样的游戏想要在所有设备上运行流畅且画面精美,是不可能的.这就需要我们针对不同的设备能力进行画质调节,以保证游戏的流畅运行.   我们需要控制什么? 想要得到我们需要控制什么,只需要找出影响游戏运行效率的点即可. 当然在此不能一一列举出所有游戏类型的点.但笔者就个人经验,列出一些能用点. *贴图精度 *渲染面数 *材质复杂度 *粒子数目 *阴影质量 *水面效果 *增强性场景交互 *引擎后期效果 下面,我们

mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接,而exists语句是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询.一直大家都认为exists比in语句的效率要高,这种说法其实是不准确的.这个是要区分环境的. 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大.  如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in:  例如:表A(小表),表B(大表)   1: select * from A where cc in (select cc f

引言 无论是工作还是科研,我们都希望工作既快又好,然而大多数时候却迷失在繁杂的重复劳动中,久久无法摆脱繁杂的事情. 你是不是曾有这样一种想法:如果我有哆啦A梦的口袋,只要拿出神奇道具就可解当下棘手的问题,无论是考试也好还是工作也罢,啥事都不愁. 现实生活中往往不会有那么强大的工具,但是如果有一些软件能让工作更有效率,也堪比那神奇口袋了!不知道工作许久的你是否也有一些密不外传的神器呢?小黑这里与大家一起聊聊哪些神奇的效率工具. 其实,提高效率的工具真有很多,而且在特定场合下,工具可以带来量级的效率

引言 无论是工作还是科研,我们都希望工作既快又好,然而大多数时候却迷失在繁杂的重复劳动中,久久无法摆脱繁杂的事情. 你是不是曾有这样一种想法:如果我有哆啦A梦的口袋,只要拿出神奇道具就可解当下棘手的问题,无论是考试也好还是工作也罢,啥事都不愁. 现实生活中往往不会有那么强大的工具,但是如果有一些神奇能让工作更有效率,也堪比那神奇口袋了!不知道工作许久的你是否也有一些密不外传的神器呢?小黑这里与大家一起聊聊哪些神奇的效率工具. 其实,提高效率的工具真有很多,而且在特定场合下,工具带来的效率是量级的

关于string的效率,众所周知的恐怕是“+”和StringBuilder了,这些本文就不在赘述了.关于本文,请先回答以下问题(假设都是基于多次循环反复调用的情况下):1.使用Insert与Format方法,哪个效率更高?2.Contains(value)与IndexOf(value)谁效率更高? 假如您对此2问不感兴趣或已非常了解,请忽略此文.另外本文将不对文中代码的实际用途做任何解释. <一> 首先看以下的使用场景 string str1 = "abc"; "

in和existsin 是把外表和内表作hash 连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询. 如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in:例如:表A(小表),表B(大表) 1: select * from A where cc in (select cc from B) 效率低,用到了A表上cc列的索引: select * from A where exists(select cc from B where cc=A.c

在 做Asp.NET开发的时候经常用到DataList.Repeater等,用这些控件的时候经常用到数据邦定,很多程序员都是按照MS提供的方 法<%#DataBinder.Eval(Container.DataItem,"xxx") %>进行邦定,经常听人说这样邦定效率低,那么到底哪里引起的效率低呢?不妨大家打开MS的代码来看看他是这么实现这个数据邦定的,这样一切都清楚 了.DataBinder是System.Web.UI中的一个静态类.首先看一下它的Eval方法: pub

进行页游开发的过程中,很多开发者都有一个习惯,在数据输出中添加trace()函数来跟踪数值 - 不进行条件编译,发布的时候也不删除.实际上大量的trace函数会降低程序的效率,我们可以用一个简单的例子来试一试. 题目:共计10万件物品,随机分配到100个盒子中.实现非常简单,首先定义一个简单的物品结构 package net.geeeknerd.base.vo { public class Item { /** * 物品类型 **/ public var type:int = 0; /** *

in和exists in 是把外表和内表作hash 连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询. 一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的. 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大. 如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in: 例如:表A(小表),表B(大表) 1: select * from A where cc in (select cc from B) 效率低,用到了A表上cc列的索

mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接.而exists语句是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询.一直大家都觉得exists比in语句的效率要高.这样的说法事实上是不准确的.这个是要区分环境的. 假设查询的两个表大小相当,那么用in和exists区别不大.  假设两个表中一个较小.一个是大表.则子查询表大的用exists,子查询表小的用in:  比如:表A(小表).表B(大表)   1: select * from A where cc in (select cc

1. 测试页面是  https://www.hao123.com/,这个是百度的导航 2. 为了避免网络请求带来的差异,我们把网页下载下来,命名为html,不粘贴其代码. 3.测试办法: 我们在页面中找到   百度新闻 关键字的链接,为了能更好的对比,使程序运行10000次,比较时间差异: 1.正则编码及其时间 start_time = time.time() for i in range(0,10000): baidu_news = re.findall('腾讯新闻</a></span

转载https://www.cnblogs.com/zhang-bo/p/9138151.html 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

1.没有创建索引,或者没有正确使用索引;2.存在死锁的情况,从而导致select语句挂起; 3.返回不必要的列,如很多人喜欢在程序中使用select * from 这样会查询表或视图中的所有字段,如果表或视图的数量比较大时候,就会浪费系统资源,应该只要返回必要的列 ;4.在select语句中使用where子句,限制返回的记录数 ;5.使用TOP关键字,限制返回的记录数 ;6.在使用like关键字的时候需要注意通配符的使用方法 ;7.慎用union关键字,因为它会影响到查询的效率 ;8.慎用Dis

之前印象中string与stringbuilder操作时,如果多次改变string就使用stringbuilder,效率会提高: 今天实际遇到了问题,亲身经历过之后,这性能不是一般的影响啊:不是同一个数量级的: 场景描述: 一个包含50719条记录的excel文件,读取其中的内容,通过逗号分隔的方式拼接成字符串: 如果使用string要耗时三四十分钟:有可能更长,并且耗费更多的内存: 如果使用stringbuilder只需要几秒钟:有可能更短: 测试代码如下: 使用stringbuilder /

前面几篇文章总结了python中jsonschema与schema的用法,这里测试一下两者的效率: 上代码: import time from jsonschema import validate, draft7_format_checker from jsonschema.exceptions import SchemaError, ValidationError from schema import Schema, And, Optional, SchemaError, Regex def

foreach 后面in 传入的参数有1万条,#和$是有效率区别的,$的效率远高于#,上篇文章做了比较. 但没达到我的理想结果. 1. 更改方式,把foreach 去掉,改成拼装方式, 参数直接拼装成 ‘1,2,3,4,5,6’ ,然后传入mybatis 中,dev_id in ${devIds},这里只能用$, 不能用#,#加了引号,实际 到数据库的SQL 是  dev_id in ('1,2,3,4,5,6') 而不是 dev_id in (1,2,3,4,5,6) ,所以查不到结果.但是更