1.先说问题 背景:服务是运行在Linux上的安全网关提供的,TCP协议发送 通过二进制编码的xml字符串 报文,报文头的第一个字段是int类型的表示字节序标记,第二个字段是int类型的表示整个报文长度. 现象:数据量较小时完全可以正常收发报文,当服务端发送的报文数据量较大时(本例是将近600k)概率性出现接收数据直接调用readComplete()方法而没有走channelRead() 跟踪:跟踪代码发现出问题时context 的 read() 方法执行中读取到一百多k(有时两百多也可能三百多

关于tomcat的一个优化问题: 有时候保存大数据量的数据时.tomcat不优化的话,页面会没反应.tomcat后台并不报错,仅仅是提示以下内容: 警告: More than the maximum number of request parameters (GET plus POST) for a s ingle request ([10,000]) were detected. Any parameters beyond this limit have be en ignored. To c

开发windows客户端接收RTP视频流,当h264视频达到1080P 60fps的时候,按包来调用recvfrom的函数压力比较大,存在丢包的问题,windows的完成端口的性能效果当然可以解决这个问题,而boost的asio在windows上是基于完成端口来开发的,所以采用boost的asio和环形缓冲区的方法,可以解决接收单路大数据量udp包中丢包的问题. 需要引入的头文件为: #include "CircledBuffer.h" #include <iostream>

背景 mqtt的服务端ActiveMQ在windows上,多台PC机客户端不停地向MQ发送消息. 现象 观察MQ自己的日志data/activemq.log里显示,TCP链接皆异常断开.此时尝试从服务端ping其他客户端,发现皆无法ping通.可知服务端网卡必定故障无法正常运作. 定位思路 原有的组网采用多PC通过hub互联,工作方式上讲hub是广播模式,多PC大数据量发送必然引发广播风暴,使网卡超载运行直至异常. 改为百兆交换机后,交换机能够隔离冲突域,数据交互情况明显有所好转.但仍偶现网卡故

最近做项目,需要做一个从mysql数据库中随机取几条数据出来. 总所周知,order by rand 会死人的..因为本人对大数据量方面的只是了解的很少,无解,去找百度老师..搜索结果千篇一律.特发到这里来,供大家学习. 在mysql中带了随机取数据的函数,在mysql中我们会有rand()函数,很多朋友都会直接使用,如果几百条数据肯定没事,如果几万或百万时你会发现,直接使用是错误的.下面我来介绍随机取数据一些优化方法. SELECT * FROM table_name ORDER BY ran

WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <customBinding> <bindi

WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <customBinding> <bindi

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

原文:大数据量传输时配置WCF的注意事项 WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <custom

原文: http://www.d1net.com/bigdata/news/284983.html 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里 由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同

  这次,发布清洗列表功能,需要对数据库进行升级.MailingList表加个IfCleaning字段,所有的t_User*表加个IfCleaned字段.   脚本如下 对所有的t_User表执行 alter table t_User** add IfCleaned bit default(0) not null 对Mailing list表执行 alter table t_MailingList add IfCleanning bit default(0) not null   简简单单的两个

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而

保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数:通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担:能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度:在数据窗口使用SQL时,尽量把使用的索引放在选择的首列:算法的结构尽量简单:在查询时,不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句,要用到几列就选择几列如:SELECT COL1,COL2 FROM T1:在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第一部分 数据库性能优化一:数据库自身优化 优化①:增加次数据文件,设置文件自动增长(粗略数据分区) 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

转载:http://www.cnblogs.com/gaizai/archive/2010/04/17/1714389.html SQL Server的导出导入方式有: 在SQL Server中提供了导入导出的界面操作. 在界面操作中又分[复制一个或多个表或视图的数据]和[编写查询以指定要传输的数据]两种模式,第一种是直接对表.视图进行全部字段.记录进行导出,而第二种就是可以通过SQL语句来控制导出导入的字段和行. 使用简单但有用的SQL脚本 中的[表复制]这里面的方法. 再一种就是在命令行中使

摘要:随着offset的增加,查询的时长也会越来越长.当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的. 本文分享自华为云社区<offset新探索:双管齐下,加速大数据量查询>,作者: GaussDB 数据库 . 众所周知,在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过x条数据读取Y条数据的操作.例如:SELECT * FROM ... LIMIT 1000 OFFSET 1000000; 表示从第1000001条数据开始查,读取1000条数据.随着offset的