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文章/答案/技术大牛
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用了Change Buffer性能还没有提升?

Change Buffer是对更新过程有显著的性能提升。...我们把更新操作先写入Change Buffer，减少读磁盘，更新语句的执行速度就会显著提升。将更新操作记录在Change Buffer然后一起merge，减少了数据读入内存，还可以提高内存利用率。...相应的，普通索引写Change Buffer就减少了随机磁盘访问，就可以显著提升性能。 所有的普通索引都可以使用Change Buffer?...这个时候我们就要具体业务具体分析，不同的场景使用不同的策略，Change Buffer我们可以看作是把变更记录缓存下来，所以在merge之前Change Buffer记录的变更记录越多，对性能的提升就越大...总结 Change BUffer主要是改善更新操作的性能，建议尽量选择普通索引，如果写入之后就查询的业务场景，就要关闭Change Buffer，除了这种业务场景，Change Buffer都可以提升性能

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数据分析 | 提升Pandas性能，让你的pandas飞起来！

Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas...对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法，希望能对你有所帮助！...所以对于日常的数据集（大多为csv格式），可以先用pandas读入，然后将数据转存为pkl或者hdf格式，之后每次读取数据时候，便可以节省一些时间。...（数据用的还是上面的测试用例） 1、agg+Python内置函数 2、agg+非内置函数 可以看到对 agg 方法，使用内置函数时运行效率提升了60%。...3、transform+Python内置函数 4、transform+非内置函数 对 transform 方法而言，使用内置函数时运行效率提升了两倍。

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    Python多线程编程：提升性能与并发处理

    随着计算机硬件的发展，多线程编程成为提高程序性能和处理并发任务的重要手段之一。Python通过threading模块提供了多线程支持，使得程序员能够更好地利用多核处理器和处理并发任务。...本文将介绍多线程的基本概念、使用方法以及注意事项。1. 为什么使用多线程？在许多情况下，程序需要同时执行多个任务。使用多线程可以使不同的任务并行执行，提高程序的响应速度和整体性能。...异步编程： 利用多线程进行非阻塞的异步操作。2. 使用threading模块创建线程Python的threading模块简化了多线程编程。...for thread in threads: thread.join()print(f"Final value of shared resource: {shared_resource}")结语多线程编程是提高程序性能和处理并发任务的有效手段...在实际应用中，根据任务类型选择合适的并发模型，如多线程、多进程或异步编程，是提高应用性能的关键。

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    YashanDB数据库多线程查询性能提升方法

    数据库查询性能的优化是信息系统高效运行的关键环节。随着数据量的不断增加，传统的单线程查询已经无法满足高并发环境下的性能需求。因此，在多线程架构下如何提高数据库的查询性能变得尤为重要。...YashanDB通过独特的架构设计与多线程支持，为数据库查询性能的提升提供了多种解决方案。本文将深入探讨YashanDB在多线程查询性能提升方面的核心技术点及其实现方法。核心技术点1....高效的优化器利用最新的统计数据，能够根据数据分布选择最短的访问路径，从而提升查询效率。优化器支持 HINT 提示，进一步减少扫描数据的范围或调整连接顺序，以增强查询性能。5....索引管理合理的索引设计是提升查询性能的又一有效手段。在YashanDB中，支持多种索引类型，如BTree索引、函数索引等。...结论多线程技术为YashanDB提供了强有力的数据库查询性能提升支持。从多版本控制到优化的SQL引擎，各种技术手段共同构成了YashanDB高效并发查询的能力。

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    Python多线程URL处理实战：提升效率与性能优化

    Python多线程URL处理实战：提升效率与性能优化 引言 在现代Web开发中，处理大量URL（如爬虫、API调用、数据采集等）是常见需求。如果采用单线程方式，处理速度会受限于网络I/O或计算性能。...Python的concurrent.futures模块提供了一种简单高效的方式来实现多线程/多进程任务，大幅提升程序执行效率。...本文将通过一个实际案例，详细介绍如何使用ThreadPoolExecutor实现多线程URL处理，并加入时间统计功能进行性能分析。...性能优化建议，如线程数设置、错误重试、限速控制等。 多线程能显著提升I/O密集型任务的效率，但需注意线程安全和资源管理。...希望本文能帮助你更好地利用多线程提升程序性能！

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    python数据分析专用数据库，与pandas结合，10倍提速+极致体验

    今天我要介绍另一个专用于数据分析的列式数据库，性能是其他同体验的库的1000倍以上。可以无缝接入 pandas ，做到了性能与使用体验同时提升。 这就是今天的主角，duckdb。...对于我们这种 pandas 老用户，duckdb 支持 pandas 的 dataFrame 通用底层格式(parquet/arrow等)上并行运行查询，而且没有单独的导入步骤。...这就是它能保持使用体验的同时，大幅提升查询性能的最大原因。...并且，这个过程中，duckdb比 pandas 更快处理数据(多线程)，并且内存使用量也比 pandas 要低得多。...但是，我说 duckdb 有极致的使用体验，不仅仅只是可以直接使用 dataframe 变量名作为表名写 sql 。而是它提供了许多 sql 引擎没有的优化语法体验。

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    为什么我用了Redis之后，系统的性能却没有提升

    但是如果我们使用redis的方式不对，那么可能导致系统的性能不升反降。...3.AOF配置不合理 通常我们都会开启redis的AOF来完成redis数据的持久化，AOF有三种策略 appendfsync always：每次写入都刷盘，对性能影响最大，占用磁盘IO比较高，数据安全性最高...appendfsync everysec：1秒刷一次盘，对性能影响相对较小，节点宕机时最多丢失1秒的数据 appendfsync no：按照操作系统的机制刷盘，对性能影响最小，数据安全性低，节点宕机丢失数据取决于操作系统刷盘机制...如果我们选择appendfsync always的话，虽然数据的安全性高，但是每次写入都要刷盘会导致redis的性能很大程度的降低，所以我们一般会选择appendfsync everysec的策略来对数据进行持久化

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    深入理解线程池：优化多线程任务管理与提升性能

    引言 随着计算机性能的不断提升，多线程编程已经成为现代软件开发中的不可或缺的一部分。然而，手动管理线程的创建和销毁过程容易导致资源浪费、性能下降以及代码复杂度的增加。为了解决这些问题，线程池应运而生。...本文将深入探讨线程池的概念、工作原理以及如何在实际项目中有效地利用线程池来提升性能。 什么是线程池？ 线程池是一种并发编程的机制，用于管理和复用线程，以提高程序的性能和资源利用率。...性能提升： 线程池可以在一定程度上提高程序的性能。通过合理配置线程池的大小和参数，可以根据系统负载动态调整线程的数量，使得系统能够更好地适应不同的工作负载。...总结 线程池作为多线程编程中的重要工具，在提高系统性能、降低资源消耗方面发挥着重要作用。深入理解线程池的原理和使用技巧，对于编写高效、稳定的多线程应用程序至关重要。...通过合理配置线程池，开发者可以充分利用计算资源，提升应用程序的整体性能，为用户提供更好的使用体验。

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    资源 | Pandas on Ray：仅需改动一行代码，即可让Pandas加速四倍

    简介 Pandas on Ray 是 DataFrame 库的早期阶段，DataFrame 库封装了 Pandas，并且透明地分配数据和计算。...需要注意的是，我们没有在 Pandas on Ray 上做任何特殊的优化，一切都使用默认设置。...Pandas on Ray 针对的不是目前的 Dask（或 Spark）用户，而是希望在无需学习新 API 的情况下提升现有和未来工作负载的性能和可扩展性的 Pandas 用户。...多线程和多进程之间的权衡是可扩展性和性能之间的权衡。...如上图所示，由于串行化和拷贝操作，Dask 的多进程模式损伤了 read_csv 操作的性能。 Pandas on Ray 既可以以多线程模式运行，也可以以多进程模式运行。

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    Python多线程与多进程详解：性能提升技巧与实战案例

    Python多线程与多进程详解：性能提升技巧与实战案例 在Python中，多线程和多进程是提升应用程序性能的两种常用方法。虽然这两者都可以并发执行任务，但它们适用于不同的场景，并且各有优缺点。...本文将探讨Python中的多线程与多进程，并提供一些性能提升的技巧和代码实例，以帮助你在实际应用中选择最合适的方法。 1....由于GIL（全局解释器锁）的存在，多线程在CPU密集型任务中的性能提升有限，但在IO密集型任务中表现优异。 多进程: 通过创建多个进程来并发执行任务，每个进程拥有独立的内存空间。...性能提升的技巧 2.1 多线程的技巧 多线程在处理IO密集型任务时能够显著提升性能。...，然后使用多进程处理这些数据，从而最大限度地提升了性能。

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    【Python篇】深入挖掘 Pandas：机器学习数据处理的高级技巧

    第一部分：特征工程与数据清洗 特征工程 是机器学习中提升模型性能的关键步骤，而 Pandas 为特征生成和数据清洗提供了强大的功能。我们将从几个核心方面探讨如何利用 Pandas 进行特征工程。...第五部分：特征选择 特征选择是提升模型性能和减少过拟合的重要步骤。通过选择最有用的特征，可以降低模型的复杂度并提高其泛化能力。...第六部分：Pandas 的性能优化与并行计算 在处理大型数据集时，性能优化 是提高数据处理效率的关键环节。Pandas 作为一种单线程的工具，在面对数百万甚至数千万条记录时，可能会显得性能不足。...Dask 是一个并行计算框架，可以无缝扩展 Pandas 的操作，使其支持多线程和多进程处理。...6.4 使用 Pandas Vectorization 向量化操作 向量化操作 是提升 Pandas 性能的核心之一。

    2.1K10

    深入理解ReadWriteLock读写锁：提升多线程并发性能的关键

    引言多线程编程在当今的软件开发中变得越来越重要，因为现代计算机通常具备多核处理器，充分利用多线程可以提高程序性能。然而，多线程编程也引入了复杂性和潜在的并发问题。...这可以显著提高多线程程序的性能。什么是ReadWriteLock？ReadWriteLock是Java中的一个接口，它定义了读写锁的基本行为。...只有当没有线程持有写锁时，才能获取读锁。写锁：写锁是独占锁，一次只允许一个线程持有。当线程持有写锁时，其他线程不能获取读锁或写锁，确保数据的一致性。读锁用于并发读取数据，写锁用于修改数据。...这种分离的访问权限允许多个线程同时读取数据，但只有一个线程能够修改数据，从而提高了并发性能。...总结ReadWriteLock是一个强大的工具，可以提高多线程程序的性能和可维护性。通过允许多个线程并发读取共享资源，同时限制只有一个线程能够修改共享资源，它减少了竞态条件的发生，确保数据的一致性。

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    多线程爬虫优化：快速爬取并写入CSV

    多线程爬虫通过并行处理，能够显著提升爬取速度，同时将数据快速写入CSV文件，为后续的数据分析和应用提供支持。...本文将详细介绍多线程爬虫的优化策略，并通过一个完整的实战案例展示如何实现高效的数据爬取和存储。一、多线程爬虫的优势多线程爬虫通过同时运行多个线程，可以充分利用计算机的多核处理器资源，显著提升爬取效率。...Pandas：一个强大的数据分析库，支持数据清洗、转换和存储。Threading：Python内置的多线程库，用于实现多线程爬虫。CSV：一种简单的文本文件格式，用于存储表格数据，便于后续的数据分析。...编写多线程爬虫代码以下是多线程爬虫的实现代码：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdimport threadingfrom...数据存储在所有线程完成后，我们将 data_queue 中的数据转换为Pandas的DataFrame，并保存为CSV文件。五、性能优化1.

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    Pandas 高性能优化小技巧

    但是很多新手在使用过程中会发现pandas的dataframe的性能并不是很高，而且有时候占用大量内存，并且总喜欢将罪名归于Python身上(lll￢ω￢)，今天我这里给大家总结了在使用Pandas的一些技巧和代码优化方法...1.使用Pandas on Ray ---- Pandas on Ray 主要针对的是希望在不切换 API 的情况下提高性能和运行速度的 Pandas 用户。...Pandas on Ray 既可以以多线程模式运行，也可以以多进程模式运行。Ray 的默认模式是多进程，它可以从一台本地机器的多个核心扩展到一个机器集群上。...Wall time: 3.8 s apply函数比iterrow提高了4倍 1.3直接使用内置函数进行计算 Dataframe、Series具有大量的矢量函数，比如sum,mean等，基于内置函数的计算可以让性能更好...for循环可以取得显著的性能提升，第三种方法是通过对存储类型的设置或转换来优化pandas内存使用。

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    Pandas 加速150倍！

    Pandas 开源库中包含 DataFrame，它是类似二维数组的数据表，其中每一列包含一个变量的值，每一行包含每列的一组值。...熟悉用于统计计算的 R 编程语言的数据科学家和程序员都知道，DataFrame 是一种在易于概览的网格中存储数据的方法，这意味着 Pandas 主要以 DataFrame 的形式用于机器学习。...因为Pandas会将整个数据集加载到内存中，这对于内存有限的系统可能会导致性能问题。 单线程限制： Pandas的大多数操作是单线程的，这意味着在处理大型数据集或复杂运算时，性能可能会受到限制。...多线程和并行计算的支持较弱。 缺乏分布式计算： Pandas并不支持分布式计算，这使得在处理超大规模数据集时显得力不从心。对于这类任务，可以考虑使用Dask、Spark等支持分布式计算的框架。...性能瓶颈： 对于某些操作（如循环、迭代），Pandas的性能可能不如纯NumPy操作或专门优化的库。虽然Pandas提供了矢量化操作来提高性能，但在某些情况下，这些操作仍然可能会成为性能瓶颈。

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    NumExpr：加速Numpy、Pandas数学运算新利器！

    它也是多线程的，允许在合适的硬件上更快地并行化操作。 NumExpr支持在表达式中使用大量的数学运算符，但不支持条件运算符，如 if 或 else。...目前，最大可能的线程数是64个，但是如果线程数高于底层CPU节点上可用的虚拟核数，就没有什么实际好处了。...此外，它的多线程功能可以使用所有的内核——这通常会导致与NumPy相比性能的大幅提升。”...实际上，这是一个趋势，你会观察到：表达式变得越复杂，涉及的数组越多，使用Numexpr的速度提升就越快！ 6 逻辑表达式 / bool过滤 我们并不局限于简单的算术表达式。...默认情况下，它使用NumExpr引擎来实现显著的加速： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.eval.html

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