博客已搬家,更多内容查看https://liangyongrui.github.io/ Mysql中Union和OR性能对比 在leetcode上看到一篇文章,整理一下 参考:https://leetcode.com/problems/big-countries/discuss/103561/Union-and-OR-and-the-Explanation 有两种SQL,结果是一样的,但是第二种快一点: #用OR SELECT name, population, area FROM World

原文:SQL点滴10-使用with语句来写一个稍微复杂sql语句,附加和子查询的性能对比 今天偶尔看到sql中也有with关键字,好歹也写了几年的sql语句,居然第一次接触,无知啊.看了一位博主的文章,自己添加了一些内容,做了简单的总结,这个语句还是第一次见到,学习了.我从简单到复杂地写,希望高手们不要见笑.下面的sql语句设计到三个表,表的内容我用txt文件复制进去,这里不妨使用上一个随笔介绍的建立端到端的package的方法将这些表导入到数据库中,具体的就不说了. 从这里下载文件employ

原文:mysql8 mongodb4 增删改查 性能对比,2019 最专业对比,nosql 真的比 sql 性能强很多? 版权所有:http://www.fengyunxiao.cn 近几年看了很多关于 Mysql 和 MongoDB 的性能对比的文章,几乎都说 MongoDB 性能比 Mysql 强几十倍.但本人对测试结果深表怀疑,一方面很多测试都没有说明测试的数据库的具体版本,sql服务占用的运行内存,字段是否进行了索引等信息:其次,实验时用的语言.项目.环境是否相同,是否使用了连接池,是否

原文:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzY4NTQwMA==&mid=403182899&idx=1&sn=74edf28b0bd29f78f91d02785f34bdeb&scene=23&srcid=0321RBoPB5dOfm3vEQnACMLE#rd MySQL批量SQL插入各种性能优化 对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能

paip.slap工具与于64位win7与JDBC的性能对比 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax   //////环境 双核2.9g , 内存2g  ,XPSP2, 32位.. mysql5.6 ,myisam  50W数据insert,需要50s...平均1w/s的速度了.呵. 另外一个是 双核2.7g ,内存8g,win7 64位, ms缓存也是不一样..

这个测试的目的是验证当前常用数据库连接池的性能. testcase Connection conn = dataSource.getConnection(); PreparedStatement stmt = conn.preparedStatement("select 1"); ResultSet rs = stmt.executeQuery(); while (rs.next()) { } rs.close(); stmt.close(); conn.close(); test c

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的

LINQ to SQL和Entity Framework对比与关联       LINQ to SQL和Entity Framework都是一种包含LINQ功能的对象关系映射技术.他们之间的本质区别在于EF对数据库架构和我们查询的类型实行了更好的解耦.使用EF,我们查询的对象不再是完全对应数据库架构的C#类,而是更高层的抽象:Entity Data Model.这为我们提供了额外的灵活性,但是在性能和简单性上面也会有所损失. LINQ to SQL由C#团队开发并在.NET Framework

看了下当前最热门的php开发框架,想对比一下自己写的框架与这些框架的性能对比.先看下当前流行框架的投票情况. 看结果对比,每个测试脚本做了一个数据库的联表查询并进行print_r输出,查询的sql语句: SELECT ad.adid, ad.title, ad.image, ad.url, ad.info, ad.orderby,ad.dataid,ad.idtype,adp.keyword,adp.name as adpName FROM `erp_ad` ad LEFT JOIN erp_a

原文:SQL点滴22-性能优化没有那么神秘 经常听说SQL Server最难的部分是性能优化,不禁让人感到优化这个工作很神秘,这种事情只有高手才能做.很早的时候我在网上看到一位高手写的博客,介绍了SQL优化的问题,从这些内容来看,优化并不都是一些很复杂的问题,掌握了基本的知识之后也可以尝试优化自己的SQL程序,甚至是其他相关的程序.优化是一些工作积累之后的经验总结和代码意识,只要平时注意积累,你也可以做优化的工作.这一篇随笔是转载,不过我强烈推荐给所有对数据库优化有兴趣的博友,读了这一篇之后下一

在.NET Framework下有许多ORM框架,最著名的无外乎是Entity Framework,它拥有悠久的历史以及便捷的语法,在占有率上一路领先.但随着Dapper的出现,它的地位受到了威胁,本文对比了在.NET Core下 两种框架的表现以及与原生的ADO.NET 的对比. 1. Net Core下多种ORM框架特性及性能对比 1.1. Dapper是什么 1.2. 为什么选择Dapper 1.2.1. Dapper和Entity Framework Core的比较 1.3. 总结 1.

一.spark写入hbase hbase client以put方式封装数据,并支持逐条或批量插入.spark中内置saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset两种方式写入hbase.为此,将同样的数据插入其中对比性能. 依赖如下: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.

摘要:今天为什么提到这个话题,出于一个偶然,一个同事在优化新开发的系统时向我请教如何添加复合压缩索引的问题.我总结了一下,问题有三. 第一:需不需要压缩 第二:对第几列压缩 第三:性能对比,选出最优 好,问题提出我们一一来解答一下 1.场景 在我的文章中经常会看到这个词,当然也可以不谈场景说技术,但我觉的那只是隔空建楼,毫无目的,没有根据性.我们在深入研究的时候要避免这样的盲目讨论,效果也不会好太多.注重技术的应用场景,才是研究技术.应用技术之根本,不管多么高科技的东东,或者说多牛的技术,最终还

1.MyISAM:默认表类型,它是基于传统的ISAM类型,ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的顺序访问方法) 的缩写,它是存储记录和文件的标准方法.不是事务安全的,而且不支持外键,如果执行大量的select,insert MyISAM比较适合. 2.InnoDB:支持事务安全的引擎,支持外键.行锁.事务是他的最大特点.如果有大量的update和insert,建议使用InnoDB,特别是针对多个并发和QPS较高的情况. 一.表锁差异 MyISAM:

https://wangbinbin0326.github.io/2017/03/31/oracle%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%BF%81%E7%A7%BB%E4%B9%8BExp%E5%92%8CExpdp%E5%AF%BC%E5%87%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%AF%B9%E6%AF%94%E4%B8%8E%E4%BC%98%E5%8C%96/ 使用Exp和Expdp导出数据的性能对比与优化 前言 数

转自:http://blog.csdn.net/feixianxxx/article/details/5524819     SQL Server 优化性能的几个方面 (一).数据库的设计 可以参看最近论坛上出现一个精华帖http://topic.csdn.net/u/20100415/10/a377d835-acbd-4815-8bcb-b367f88ac8b5.html?92227   数据库设计包含物理设计和逻辑设计:   物理设计上可以通过使用RAID硬件架构.   简单说下使用策略:a

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目

Value CHAR(4) Storage Required VARCHAR(4) Storage Required '' '    ' 4 bytes '' 1 byte 'ab' 'ab  ' 4 bytes 'ab' 3 bytes 'abcd' 'abcd' 4 bytes 'abcd' 5 bytes 'abcdefgh' 'abcd' 4 bytes 'abcd' 5 bytes #官网:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/char.htm

1.MyISAM:默认表类型,它是基于传统的ISAM类型,ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的顺序访问方法) 的缩写,它是存储记录和文件的标准方法.不是事务安全的,而且不支持外键,如果执行大量的select,insert MyISAM比较适合. 2.InnoDB:支持事务安全的引擎,支持外键.行锁.事务是他的最大特点.如果有大量的update和insert,建议使用InnoDB,特别是针对多个并发和QPS较高的情况. 一.表锁差异 MyISAM:

KVM 环境下MySQL性能对比 标签(空格分隔): Cloud2.0 [TOC] 测试目的 对比MySQL在物理机和KVM环境下性能情况 压测标准 压测遵循单一变量原则,所有的对比都是只改变一个变量的前提下完成 测试方式 以物理机MySQL为基准,分别做两次测试 测试IO相关参数(writethrough, innodb flush method) 测试CPU相关参数(NUMA Balancing) 测试环境 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10