引言: 在读取大量数据(数组)时,使用vector会尽量保证不会炸空间(MLE),但是相比于scanf的读取方式会慢上不少.但到底效率相差有多大,我们将通过对比测试得到结果. 测试数据:利用srand()函数生成1e7的随机数组(x[i] ∈ (0, 115000]),最终结果将是读取这1e7(一千万)的数组所消耗的时间. 测试环境:在Linux虚拟机下测试,利用编译命令:time ./t得到运行时间. 备注:在debug模式下运行,不开任何优化. 生成数据代码: #include <bits/

MySql in子句 效率低下优化 背景: 更新一张表中的某些记录值,更新条件来自另一张含有200多万记录的表,效率极其低下,耗时高达几分钟. where resid in ( ); 耗时 365s 优化后 where resid in ( select resourceid from ( ) as tmp ); 耗时 1.41s 总结:对于where xxx in 子句效率极其低下问题,经过in的子句外包装一层select xxx from( ... )as tmp 后,极大优化效率.

在360浏览器中 使用easyui  datagrid 加载数据是效率低下,有时候会出现卡机. 可以修改easyui源码进行解决.

看到标题 应该会奇怪 SqlBulkCopy 为什么会效率低下 场景:接手项目 数据库SQLSERVER2008R2,  目前有一张流水表单表数据超过4亿,表中建有索引,有其他模块对这个表进行查询操作,无其他写入操作,每天需要有将近100W的数据批量写入 目前 用SqlBulkCopy 进行批量插入,发现奇怪的现象, 每次批量插入1W条 耗时将近6-10分钟,之前有用过SqlBulkCopy批量插入47W也就6分钟左右 原因不明 现在排除分表等其他优化的可能 由于业务原因 目前无法进行读写分离操

今天帮同事解决了一个问题,记录一下,帮助有需要的人. 一.问题解决经过 事情的经过是这样的,下午我在敲代码的时候,一个同事悄悄走到我身边,问我有没有用没用过Oracle,这下我蒙了,难道我在他们眼中这么弱吗?不过我还是弱弱的问了一句咋了,他说碰到一个奇怪的现象,说他用jdbc查询Oracle,然后循环取数据要30秒,我问怎么可能,他说是真的,就1000条数据,我当然不信,就说带我去看. 然后我走过去,发现他旁边还坐了一个人,我猜也在帮忙解决问题,只不过没有解决而已,我让他给我看看代码,我看了一眼

MySql in子句 效率低下优化 背景: 更新一张表中的某些记录值,更新条件来自另一张含有200多万记录的表,效率极其低下,耗时高达几分钟. update clear_res set candelete=0 where resid in ( select distinct resourceid from att_attentionresult where important=0 ); 耗时 365s 优化后 update clear_res set candelete=0 where resi

zset作为有序集合,内部基于跳表或者说索引的方式实现了数据的快速查找.解决了链表查询效率低下的痛点 前言 紧接前文我们学习了Redis中Hash结构.在里面我们梳理了字典这个重要的内部结构并分析了hash结构rehash的流程从而解释了为什么redis单线程还是那么快 本章节我们将视角下推,继续学习Redis五大天王中的zset数据结构 ; zset是有序不重复集合其内部元素唯一且是有序的,他的排序标准是根据其内部score维度进行排序的. zset结构 基本单元 关于zset结构很简单,一个

#include <iostream> #include <winsock2.h> #include <string> #include "mysql.h" #pragma comment(lib, "libmysql.lib"); using namespace std; int main() { MYSQL mysql; mysql_init(&mysql); // 初始化 MYSQL *ConnStatus = my

往 Mysql 中,插入10000条简单数据.速度很缓慢,竟然要5分钟左右, 可是打开事务的话.一秒不到就搞定了 代码: #include <iostream> #include <winsock2.h> #include <string> #include "mysql.h" #pragma comment(lib, "libmysql.lib"); using namespace std; int main() { MYSQL

曾经看到一篇文章,写的是jquery开发者吐槽angular的复杂.作为一个angular开发者,我来吐槽一下react+redux的复杂. 例子 为了让大家看得舒服,我用最简单的一个demo来展示react+redux的“弯弯绕”,下面这个程序就是我用react和redux写的.然而这个程序在angular中一行js都不用写!!! 展示组件 App.js import React, { findDOMNode, Component } from 'react'; import ReactDOM

类别 子类 表达式或描述 原因 索引 未建索引   产生全表扫描   未利用索引 substring(card_no,1,4)=′5378′ 产生全表扫描     amount/30< 1000 产生全表扫描     convert(char(10),date,112)=′19991201′ 产生全表扫描     where salary<>3000 产生全表扫描     name like ‘%张’ 产生全表扫描     first_name + last_name ='beill c

原因: 假如有10000个连接,4核CPU ,那么bio 就需要一万个线程,而nio大概就需要5个线程(一个接收请求,四个处理请求).如果这10000个连接同时请求,那么bio就有10000个线程抢四个CPU ,几乎每个CPU 平均执行2500次上下文切换,而nio 四个处理线程,几乎每个线程都对应一个CPU ,也就是几乎没有上下文切换.效率就体现出来了.

v$sqltext:存储的是完整的SQL,SQL被分割 v$sqlarea:存储的SQL 和一些相关的信息,比如累计的执行次数,逻辑读,物理读等统计信息(统计) v$sql:内存共享SQL区域中已经解析的SQL语句.(即时) 根据sid查找完整sql语句: select sql_text from v$sqltext a where a.hash_value = (select sql_hash_value from v$session b where b.sid = '&sid'    )or

优化一个sql,就是有A,B两个表,要利用b表的字段更新a表对应的字段.形如 Sql代码 update A set A.a=(select B.b from B where A.id=B.id); 原SQL updatepntmall_rptpoint_detail a set a.scrm_rptpnt_processed=( select distinctb.scrm_rptpnt_processed  frompntmall_rptpoint_detail_tmp b where a.pn

最开始使用反射一个类型的各个属性,对气进行赋值的代码如下: public static List<T> ToList<T>(IDataReader reader) { //实例化一个List<>泛型集合 List<T> DataList = new List<T>(); PropertyInfo[] properties = typeof(T).GetProperties().Union(typeof(T).BaseType.GetPropert

https://leetcode.com/problems/combinations/ 沿用78题的思路 class Solution { public: void backTrack(vector<int> ans, vector<int> nums, vector<vector<int>>& res, int times,int k) { if(ans.size() == k) { res.push_back(ans); } else { for

思路是在相似题Permutations的基础上,将结果放到set中,利用set容器不会出现重复元素的特性,得到所需结果 但是利用代码中的/* */部分通过迭代器遍历set将set中的元素放在一个新的vector中时,会出现memory limit exceeded错误(原因??) 上网查找后发现可以直接通过return vector<vector<int>> (mySet.begin(),mySet.end())得到结果,并且代码通过. class Solution { publi

 在做项目的过程中,一个页面使用类似例如以下的SQL查询数据.为了保密和使用方便,我把项目中有关的表名和字段替换使用ORACLE数据库中的系统表和字段. 在我所做的项目中.类似ALL_TABLES的表中大概有8W多条数据,以下这个查询SQL非常慢. WITH PARAMS AS (SELECT '' USER_ID, '' SDATE, '%' || '' || '%' SNAME FROM DUAL) SELECT AU.USERNAME, AU.USER_ID FROM ALL_USER

如果SQL query中有参数,SQL Server 会创建一个参数嗅探进程以提高执行性能.该计划通常是最好的并被保存以重复利用.只是偶尔,不会选择最优的执行计划而影响执行效率. SQL Server尝试通过创建编译执行计划来优化你的存储过程的执行.通常是在第一次执行存储过程时候会生成并缓存查询执行计划.当SQL Server数据库引擎编译存储过程中侦测到有参数值传递进来的时候,会创建基于这些参数的执行计划.这种在编译存储过程中侦测参数值的方法,通常被称为"参数探测".有时参数探测会产

1.改进算法无论对于那一种程序,好的算法总是非常重要的,而且能够极大地提高程序性能,所以任何性能的优化第一步就是从算法或者说程序逻辑的优化开始,检查自己的程序是否有多余的运算,是否在没有必要的时候做了无用功,往往从这些方面就能找到那些导致性能低下的地方. 2.优化细节代码针对细节总是好的,有一些小技巧比如:用 var obj:Object = {}; 要比 var obj:Object = new Object();要好:var arr:Array = []; 要比 var arr:Array

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