背景 首先感谢网友@aixuexi 在评论中的提醒,原博文介绍的几种都不是最高效,现已修改加入另一种更高效的方法. 以前都是使用mysql和oracle,对sqlserver的使用不多.最近因项目原因,要读取其他项目的数据库,取出某个门的开关历史记录,而对方使用的是sqlserver,所以研究起了sqlserver的分页,经过几次实践,慢慢的从低效的分页写到了高效的分页. 表结构 history表 历史记录ID:id(唯一引索) 操作时间:time 开门或关门:flag 由谁操作:user_Id

一.操作系统调优 对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量.提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等.经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快.. [适用场景] 任何项目. 二.Java虚拟机调优 应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进. JDK1.4比JDK1.3性能提高了近10%-20%,JDK1.5比JDK1.4性能提高25%-75%. 因此对性能要求较

相信不少的朋友,无论是做开发.架构的,还是DBA等,都经常听说“调优”这个词.说起“调优”,可能会让很多技术人员心头激情澎湃,也可能会让很多人感觉苦恼,不知道如何入手.当然,也有很多人对此不屑一顾,因为并不是每个人做的项目都对性能要求很高. 在主流的企业级开发和互联网应用中,数据库的重要性是不言而喻的,而数据库的性能对于整个系统的性能而言也是至关重要的,这里无庸赘述. sqlserver的性能调优,其实是个很宽广的话题.坦白讲,想从概念到实践的完全讲清楚并掌握透彻,可能至少需要几本书的内容.本文

一.索引,分页性能,执行计划,慢日志 (1)索引的种类,创建语句,名词补充(最左前缀匹配,覆盖索引,索引合并,局部索引等): import sys # http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5716963.html 武老师索引补充 ''' 索引种类: 单列: 1.普通索引 : 加速查找 2.主键索引 : 加速查找 + 不能为空+ 唯一 3.唯一素银 : 加速查找 + 唯一 多列: 4.联合(组合)索引 : 1.联合唯一 2.联合不唯一 联合主键索引 联合

背景 在人工智能技术的支持下,BIGO 基于视频的产品和服务受到广泛欢迎,在 150 多个国家/地区拥有用户,其中包括 Bigo Live(直播)和 Likee(短视频).Bigo Live 在 150 多个国家/地区兴起,Likee 有 1 亿多用户,并在 Z 世代中很受欢迎. 随着业务的迅速增长,BIGO 消息队列平台承载的数据规模出现了成倍增长,下游的在线模型训练.在线推荐.实时数据分析.实时数仓等业务对消息的实时性和稳定性提出了更高的要求. BIGO 消息队列平台使用的是开源 Kafka

文章来源:http://www.cnblogs.com/dingjie08/archive/2009/11/10/1599929.html 前言    最近帮朋友运营的平台进行了性能调优,效果还不错,所以写出来一起交流一下.如果本文中有您觉的错误的,或者不明白的,请加QQ群:4656272,欢迎指正和一起探讨.(ps:鄙人文笔很差,看官请多担待) 背景    朋友的平台网站属于垂直型的资讯社区网站,原先是用ASP.NET 1.0开发的,后来升级到ASP.NET 2.0,数据库为SQL SERVE

转载地址:http://www.cnblogs.com/chenkai/archive/2009/11/07/1597795.html 前言 最近帮朋友运营的平台进行了性能调优,效果还不错,所以写出来一起交流一下.如果本文中有您觉的错误的,或者不明白的,请加QQ群:4656272,欢迎指正和一起探讨.(ps:鄙人文笔很差,看官请多担待) 背景朋友的平台网站属于垂直型的资讯社区网站,原先是用ASP.NET 1.0开发的,后来升级到ASP.NET 2.0,数据库为SQL SERVER 2000,操作

day05 mysql pymysql   一.pymysql的操作     commit(): 在数据库里增删改的时候,必须要进行提交,否则插入的数据不生效       1.增, 删, 改  #coding=utf-8 #Version:python3.5.0 #Tools:Pycharm 2017.3.2 __date__ = '2019/12/12 13:37' __author__ = 'wt'   import pymysql   username = input('请输入用户名: '

立项要求:用户登录并发数达到1000vuser.原项目设计没有Nginx和LVS,经过性能测试并发数最高到400,就报响应超时,且系统资源消耗严重.经过和架构师商议决定先加入Nginx解决负载均衡处理,结果并发数有所提升但与期望值还有距离.商议后决定使用LVS处理负载均衡,而Nginx处理静态内容缓存,2个tomcat集群,代码中登录需连接数据库做缓存处理,缩小系统图片大小.再测试,系统已达立项值班. Tomcat:两个tomcat,端口分别为 8080 和 8081,实现Tomcat 集群负载

第 17 章 高可用设计之思路及方案 前言: 数据库系统是一个应用系统的核心部分,要想系统整体可用性得到保证,数据库系统就不能出现任何问题.对于一个企业级的系统来说,数据库系统的可用性尤为重要.数据库系统一旦出现问题无法提供服务,所有系统都可能无法继续工作,而不像软件中部分系统出现问题可能影响的仅仅只是某个功能无法继续服务.所以,一个成功的数据库架构在高可用设计方面也是需要充分考虑的.本章内容将针对如何构建一个高可用的 MySQL 数据库系统来介绍各种解决方案以及方案之间的比较. 17.1 利用

序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案.其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费.用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步. 1. Kafka MirrorMaker基本特性Kafka Mirror的基本特性有: 在Target Cluster没有对应的Topic的时候,Kafka Mir

一. 概述 上次在介绍性能调优中讲到了I/O的开销查看及维护,这次介绍CPU的开销及维护, 在调优方面是可以从多个维度去发现问题如I/O,CPU,  内存,锁等,不管从哪个维度去解决,都能达到调优的效果,因为sql server系统作为一个整体性,它都是紧密相连的,例如:解决了sql语句中I/O开销较多的问题,那对应的CPU开销也会减少,反之解决了CPU开销最多的,那对应I/O开销也会减少.解决I/O开销后CPU耗时也减少,是因为CPU下的Worker线程需要扫描I/O页数就少了,出现的资源锁的

提高分页性能: 分页的时候,如果是正常的数据全局扫描,分页越大的时候花费的时间越长. 这时候要提高效率的话就不能全局扫描,如下面的例子,扫描索引且从最大或最小页开始扫描.

堆内存(Heap) 堆是由Java虚拟机(JVM,下文提到的JVM特指Sun hotspot JVM)用来存放Java类.对象和静态成员的内存空间,Java程序中创建的所有对象都在堆中分配空间,堆只用来存储对象,应用程序通过存放在堆栈(Stack)内的引用来访问堆数据,一个JVM进程只能拥有一个堆.JVM通过-Xms和-Xmx参数分别设置堆的初始值和最大值,初始值默认是物理内存的1/64但小于1G,最大值默认是物理内存的1/4但小于1G .默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx

内存是计算机中重要的部件之中的一个.它是与CPU进行沟通的桥梁. 计算机中全部程序的执行都是在内存中进行的.因此内存的性能对计算机的影响很大.内存作用是用于临时存放CPU中的运算数据,以及与硬盘等外部存储器交换的数据.仅仅要计算机在执行中.CPU就会把须要运算的数据调到内存中进行运算.当运算完毕后CPU再将结果传送出来.内存的执行也决定了计算机的稳定执行.对于整个操作系统来说,内存可能是最麻烦的的设备.而其性能的好坏直接影响着整个操作系统. 我们知道CPU是不能与硬盘打交道的.仅仅有数据被加载到

一.需求 需求很简单,就是需要查询一个报表,只有1个表,数据量大约60万左右,但是中间有些逻辑. 先说明一下服务器配置情况:1核CPU.2GB内存.机械硬盘.Sqlserver 2008 R2.Windows Server2008 R2 SP1和阿里云的服务器,简单说就是阿里云最差的服务器. 1.原始表结构 非常简单的一张表,这次不讨论数据冗余和表字段的设计,如是否可以把Project和Baojian提出成一个表等等,这个是原始表结构,这个目前是没有办法改变的. 2.查询的sql语句为 sele

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导.本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端的

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导. 本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端

第 14 章 可扩展性设计之数据切分 前言 通过 MySQL Replication 功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时候,我们还是会面临到扩展瓶颈.这时候,我们就必须许找其他技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术. 14.1 何谓数据切分 可能很多读者朋友在网上或者杂志上面都已经多次见到关于数据切分的相关文章了,只不过在有些文章中称之为数据的 Sharding.其实不管是称之为数据的 Shard

Redis性能调优 尽管Redis是一个非常快速的内存数据存储媒介,也并不代表Redis不会产生性能问题.前文中提到过,Redis采用单线程模型,所有的命令都是由一个线程串行执行的,所以当某个命令执行耗时较长时,会拖慢其后的所有命令,这使得Redis对每个任务的执行效率更加敏感. 针对Redis的性能优化,主要从下面几个层面入手: 最初的也是最重要的,确保没有让Redis执行耗时长的命令 使用pipelining将连续执行的命令组合执行 操作系统的Transparent huge pages功能

转载:Redis 宝典 | 基础.高级特性与性能调优 本文由 DevOpsDays 本文由简书作者kelgon供稿,高效运维社区致力于陪伴您的职业生涯,与您一起愉快的成长.     作者:kelgon 链接:http://www.jianshu.com/p/2f14bc570563 來源:简书 本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后在性能调优等方面进行更深入的介绍和指导. 概述 Redis是一个开源的,基于内存的结构化数据