既有ssd又有hdd是将数据存储到ssd还是将索引存储到ssd的效率更高呢? 一种说法是索引是随机扫描,将索引放入ssd效率会增高, 一种说法是将数据放入ssd效率更高   最好的情况是将数据和索引都放到ssd,效率可以提高5-6倍. 为什么在ssd上面放置索引效率没有ssd存表效率高呢? 1.索引通常比表小,因此更容易将索引存储到内存,内存中效率很高. 2.所以级别(在btree中)的页面通常很热(hot),因此保留在内存中 3.当扫描索引时,很多实际的io本质上是顺序的(特别是对于叶子节点)

从7200转硬盘升级到10000转的迅猛龙,那叫量变.从10000转的迅猛龙升级到SSD,这个叫质变.2者的差距是有些地方相当大,而有些却很接近,主要是难比较. 经常听到有人说:我买2个黑盘组RAID 0,传输率也有接近250MB/s了,这个速度和Intel X25-M不相上下了,写入还高,容量又大,性价比明显好.一开始还试着会去纠正下他这个错误的观念,后来麻木了.有时候并不是他不懂,可能他是个商家,或者是刚买了黑盘的用户,又或者只是想"炒作"下,世界之大,啥人都会有么. 废话不多说了

笔者目前开发运维的存储系统的服务器都跑在SSD之上,目前单机服务器最大的SSD容量有4T之多.(公司好有钱,以前在实验室都只有机械硬盘用的~~)但SSD本身的特性与机械硬盘差距较大,虽然说在性能上有诸多优势,但是如果使用的方式方法不对,反而会事倍功半.所以笔者花时间调研了一下固态硬盘的结构与特性,并且总结了一些避免SSD写放大性能下降的法则,希望对大家有所帮助~~ 1.SSD的写放大 首先我们来看看什么是写放大,写放大(Write amplification)是2008年,由英特尔和Silico

前同事的文章,觉得写得很清晰,收藏了. http://blog.chinaunix.net/uid-27105712-id-3270102.html 在Linux 开发中,有几个关系到性能的东西,技术人员非常关注:进程,CPU,MEM,网络IO,磁盘IO.本篇文件打算详细全面,深入浅出.剖析文件IO的细节.从多个角度探索如何提高IO性能.本文尽量用通俗易懂的视角去阐述.不copy内核代码. 阐述之前,要先有个大视角,让我们站在万米高空,鸟瞰我们的文件IO,它们设计是分层的,分层有2个好处,一是架

固态硬盘和机械硬盘的区别 机械硬盘 磁头是不是直接和盘片接触的呢 磁盘中有几个盘片 机械硬盘的工作原理 固态硬盘的寻址方式 SMR叠瓦式真的比PMR优秀吗 固态硬盘 主控芯片 闪存颗粒 缓存单元 固态硬盘的工作原理 闪存最基础的结构:浮栅晶体管 写入数据 读取数据 机械硬盘对比固态硬盘 参考 固态硬盘和机械硬盘的区别 机械硬盘 机械硬盘即是传统普通硬盘,硬盘的物理结构一般由磁头与盘片.电动机.主控芯片与排线等部件组成. 所有的数据都是存储在盘片中的,盘面物理上讲就是一个铝合金或者玻璃盘子,上面涂

python3.4学习笔记(十四) 网络爬虫实例代码,抓取新浪爱彩双色球开奖数据实例 新浪爱彩双色球开奖数据URL:http://zst.aicai.com/ssq/openInfo/ 最终输出结果格式如:2015075期开奖号码:6,11,13,19,21,32, 蓝球:4 直接用python源码写的抓取双色球最新开奖数据的代码,没使用框架,直接用字符串截取的方式写的,经过测试速度还是很快的 使用pyspider可以轻松分析出需要的内容,不过需要部署框架对只抓取特定内容的小应用来说也没多大必要

使用LINQ查询数据实例和理解 var contacts= from customer in db.Customers where customer.Name.StartsWith("A")&&customer.Orders.Count>0 orderby customer.Name select new {customer.Name,customer.Phone}; 模糊点理解:StartsWith: StartsWith("abbbs")

json-lib-2.4-jdk15.jar所需全部JAR包.rar  java jsoup解析开彩网api接口json数据实例 json-lib-2.4-jdk15.jar所需全部JAR包.rar 点击即可免费下载. 开彩网api的免费接口 http://f.apiplus.net/ssq.json,免费的开奖数据延迟3-6分钟,两次请求不能少于3秒,可以请求最近开奖1-20期的数据,这个对双色球来说足够了 {"rows":1,"code":"ssq&q

近期做1功能,Gis地图 基于百度地图api , 会遇到的问题的, 如后台接口给的数据很多,大几千上万的,如果拿了数据直接渲染dom ,这滋味爽爽的. 再遇上 客户端浏览器悲催的,这卡顿就来了... 前端大量数据渲染的一个弊端. 想到的处理方式: 1. 数据的去重合并 基于当前可是屏幕范围,拿到baidu对应的 经维度区域,baidu api 里有 getBounds 和 getZoom 方法 var viewArea = map.getBounds(); // 可视区域 var mapScal

MySQL删除数据几种情况以及是否释放磁盘空间: 1.drop table table_name 立刻释放磁盘空间 ,不管是 Innodb和MyISAM ; 2.truncate table table_name 立刻释放磁盘空间 ,不管是 Innodb和MyISAM .truncate table其实有点类似于drop table 然后creat,只不过这个create table 的过程做了优化,比如表结构文件之前已经有了等等.所以速度上应该是接近drop table的速度; 3.delet

最近建设新机房,趁项目时间空余较多,正好系统的测试一下CEPH集群性能随OSD数目的变化情况, 新ceph集群测试结果如下: 1)4k随机读在3/6/9osd host下的性能差不多,吞吐量约50~60MB/s,IOPS约为14000,延时约4ms:osd数增加,上涨幅度很小 2)512k顺序读在3/6/9osd host下吞吐量均能达到900MB/s 3)ceph写性能较低,但是随着osd数量的增加,写性能均直线上涨 4)对比老ceph集群,新ceph集群osd主机换用ssd磁盘当日志卷,性能

写在前面 跨域的解决方案有多种,其中最常见的是使用同一服务器下的代理来获取远端数据,再通过ajax进行读取,而在这期间经过了两次请求过程,使得获取数据的效率大大降低,这篇文章蓝飞就为大家介绍一下解决跨域问题的一种比较通用的方案——JSONP. 什么是跨域? 简单的来说,出于安全方面的考虑,页面中的JavaScript无法访问其他服务器上的数据,即“同源策略”.而跨域就是通过某些手段来绕过同源策略限制,实现不同服务器之间通信的效果. 具体策略限制情况可看下表: URL 说明 允许通信 http:/

一款简单实用的PHP+Ajax点击加载更多列表数据实例,实现原理:通过“更多”按钮向服务端发送Ajax请求,PHP根据分页参数查询将最新的几条记录,数据以JSON形式返回,前台Query解析JSON数据,并将数据追加到列表页.其实也是Ajax分页效果. html代码: <div id="more"> <div class="single_item"> <div class="element_head"> <

php.mysql查询当天,查询本周,查询本月的数据实例(字段是时间戳) //其中 video 是表名: //createtime 是字段: // //数据库time字段为时间戳 // //查询当天: $start = date('Y-m-d 00:00:00'); $end = date('Y-m-d H:i:s'); SELECT * FROM `table_name` WHERE `time` >= unix_timestamp( '$start' ) AND `time` <= uni

PHP+InfiniteScroll实现网页无限滚动加载数据实例,实现原理:当滚动条到底离网页底部一定长度的时候,向后台发送页数并获取数据. 首先我们在页面上先放置10条数据,即第一页,每一项都是p标签: <div id="content"> <p><a href="#" target="_blank">1.PHP生成图片验证码</a></p> <p><a href=&

代码 需要先导入pandas arr的数据类型为一维的np.array import pandas as pd arr[~pd.isnull(arr)] 补充知识:python numpy.mean() axis参数使用方法[sum(axis=*)是求和,mean(axis=*)是求平均值] 如下所示: import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print(np.mean(X, axis=0, keepdims=True)

随着互联网的快速发展,各行各业的数据量也是与日俱增,而数据库的数据量也是直线增长,但是,如果表DML太多,则可能会在高水位线以下出现太多空白. 因此,只能将数据文件缩小到高水位线,因为高水位线以下有一些空白.因此,在这种情况下(删除太多),要在数据文件上占用更多空间,首先,重组表,重置高水位线,然后再次缩小数据文件.这样我们可以在磁盘级别上释放更多的空间. 文档资料和脚本来自support文献编号: 2348230.1,1019709.6,1020182.6,186826.1等. 一.遇到的案例

.Net2.0连接PG数据注意事项 第一次用.net操作PG[.NET2.0] 一:Npgsql版本问题 1:如果是.net2.0  建议用2.0.11.0[NuGet搜索npgsql第一个的最低版本] 如果是.net3.5 最高只能到2.2.6 2.2.7就需要.net4了 二:SqlHelp操作 就像操作SQL Server那样操作,只是几个类换一下. SqlConnection -> NpgsqlConnection SqlDataAdapter -> NpgsqlDataAdapter

1. 定义 云硬盘:一种虚拟块存储服务,主要为ECS和BMS提供块存储空间 普通磁盘:也称本地硬盘,指挂载在计算实例物理机上的本地硬盘 2. 性能 吞吐量具体情况具体分析.(若云磁盘用的SSD本地磁盘用的SATA,那么肯定云磁盘吞吐量大:反之则反).同一存储介质情况下,本地硬盘的吞吐量更大. 本地磁盘的性能与主机的负载有关. 性能的话,相同的介质情况下,需要去考虑数据量.数据量较大的话云硬盘性能会好点,小的话还是本地磁盘. 3. 可靠性 云硬盘可靠性高 本地硬盘存在单点故障的风险 4. 受VDC

如果有使用非托管磁盘的现有 Windows 虚拟机 (VM),可通过 Azure 托管磁盘服务将 VM 转换为使用托管磁盘. 此过程会同时转换 OS 磁盘和任何附加的数据磁盘. 本文介绍如何使用 Azure PowerShell 转换 VM. 如需进行安装或升级,请参阅安装和配置 Azure PowerShell. 开始之前 请查看计划迁移到托管磁盘. 该转换需要重启 VM,因此请在预先存在的维护时段内计划 VM 迁移. 该转换是不可逆的. 请务必测试转换. 在生产环境中执行迁移之前迁移测试性虚

磁盘I/O的性能评估方法 http://blog.synology.com/blog/?p=2086 通常,我们很容易观察到数据库服务器的内存和CPU压力.但是对I/O压力没有直观的判断方法.磁盘有两个重要的参数: Seek time. Rotational latency.正常的I/O计数为:①1000/(Seek time+Rotational latency)*0.75,在此范围内属正常.当达到85%的I/O计数以上时则基本认为已经存在I/O瓶劲.理论情况下,磁盘的随机读计数为125.顺序