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SQLServer性能调优-分组聚合

三,列存储索引 列存储索引适合于数据仓库中,主要执行大容量数据加载和只读查询,与传统面向行的存储方式相比,使用列存储索引存储可最多提高 10 倍查询性能 ,与使用非压缩数据大小相比,可提供多达...列存储索引使用用“批处理执行模式”的模式,这与行存储使用的逐行数据读取模式对比,性能大幅提升。...列存储索引主要在下面三个特性上提升查询的性能: 行存储使用逐行处理模式,每次只处理一行数据;而列存储索引使用批处理模式,每次处理一批数据行。...在大表上创建列存储索引,SQL Server 引擎将充分使用批处理模式(Batch processing mode)来执行星型查询,获取更高的查询性能

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    排序算法性能比较

    ]; --j; } this[j] = value; } } 算法性能...冒泡排序 算法思想:通过一系列的“交换”动作完成的,首先第一个记录与第二个记录比较,如果第一个大,则二者交换,否则不交换;然后第二个记录和第三个记录比较,如果第二个大,则二者交换,否则不交换,以此类推,...:将最内层循环中的比较视为基本操作,其执行次数为(n-1+1)*(n-1)/2=n(n-1)/2,其时间复杂度为O(n*n),本算法的额外空间只有一个temp,因此空间复杂度为O(1)。...将当前节点(a)的值与其孩子节点进行比较,如果存在大于a值的孩子节点,则从中选出最大的一个与a交换。当a来到下一层的时候重复上述过程,直到a的孩子节点值都小于a的值为止。...(4)元素比较次数和原始序列无关的是选择排序、折半插入排序。 (5)排序趟数和原始序列有关的是交换类排序。

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    03.SQLServer性能优化之---存储优化系列

    垂直分表就不用说了,基本上会SQLServer的都会。 垂直分库就是根据业务需求来分库,比如教育系列的,可以分为资讯,课程,用户(学生,学校)三个数据库。...我重点说下时间路由的方法,这种方案后期扩容和历史数据抽离【结合列索引更劲爆哦~】比较方便。...这个过程可以通过应用程序去完成,毕竟可以根据路由表来统一汇总 排序就比较蛋疼了,如果是按时间(分表字段)的还好,因为我们路由表就是按时间分表的,相对简单。如果按照某个字段排序的话。。。。。...你们有更好的解决方法可以说,小子比较菜O(∩_∩)O ? (⊙o⊙)…,最后说下我最近在研究的解决方案: 分布式数据库访问层:携程DAL ,支持MySQL,SQLServer。...这个是后备方案:(下午让朋友去问了一些MyCat的作者,他说MyCat开发的时候就没有限定数据库和开发语言,MySQL,SQLServer都是支持的,换个端口而已,开发语言也没什么限制,只要你能连接MyCat

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    各大API网关性能比较

    下图同样是以Tomcat作为基准值的比较: ?...理由有两个:1)观察P99、P99.9、P99.99的响应时间可以观察系统的在高压情况下的稳定性,如果这三个时间的增长比较平滑那么说明该系统在高压力情况下比较稳定,如果这个曲线非常陡峭则说明不稳定。...但是目前最为火热的Spring Cloud Gateway和Zuul2则表现得比较糟糕,因我没有写额外的业务逻辑这,可以推测这和它们的内置逻辑有关,那么大致有这么几种可能: 内置逻辑比较多 内置逻辑算法存在问题...性能只是我们手里的一个筹码,当我们知道这个东西性能到底几何后,才可以与上面的这些做交换(trade-off)。比如Nginx和Haproxy的可扩展性很差,那么我们可以使用Netty。...前提是你知道你会失去多少性能

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    Postgres和Mysql性能比较

    简介 在 Arctype 社区里,我们回答了很多关于数据库性能的问题,尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中,性能是一项至关重要而又复杂的任务。...目录 如何衡量性能 查询JSON的性能 索引开销 数据库复制和集群 并发 总结 如何衡量性能 MySQL 尽管在读写操作混合使用时并发性很差,但是因其优秀的读取速度而备受好评。...数据库基准测试是一个用于表现和比较数据库系统或这些系统上的算法的性能(时间,内存或质量)的可再现的实验框架。 这种实用的框架定义了被测系统、工作量、指标和实验。...在接下来 4 节内容中,我们讨论一下每个数据库各自的性能优点。...—— 摘自MySQL文档 总结 在本文中,我们处理了PostgreSQL和MySQL之间的一些性能差异。虽然数据库性能会受硬件、操作系统类型等等的影响,但是最主要的是你对目标数据库的了解。

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    Go 高性能json库比较

    概览 在大房间场景下,房间成员列表接口要返回该房间全部成员,要序列化的struct很大(最后返回的序列化后的response大小有1M以上),不以性能见长的官方json库非常吃力。...) 优点是可以比较方便替换官方库,改动成本低 在 Go 1.19 arm64环境下: 官方json库执行了292次,每次执行的平均时间是4062368纳秒(即4.062368 毫秒), 每次操作有57624...而没法生成JSON(即只有Unmarshal,没有Marshal) 舍弃 github.com/mailru/easyjson 这个package需要预先生成DO NOT EDIT的文件,改动较大 ---- 比较...最后选定了 官方库,滴滴的jsoniter,字节的sonic,和ffjson 这几个Go生态较主流的json库,进行序列化性能比较 benchmark代码见 json-compare 看起来差距并不大...而根据sonic官方宣传 sonic:基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库 看图上的意思,能比标准库高5倍。

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    性能性能比较:REST vs gRPC vs 异步通信

    沟通方式会影响软件的性能和效率等功能性需求,以及可变性、可扩展性和可维护性等非功能性需求。因此,有必要考虑不同方法的所有优缺点,以便在具体用例中合理选择正确的沟通方式。...本文比较了以下样式:REST、gRPC 和使用消息代理 (RabbitMQ) 的异步通信,在微服务网络中了解它们对软件的性能影响。...这些性能影响同样适用于所有沟通方式。但是,对于 AMQP 或 HTTP/2 连接,通信连接的初始建立只需要执行一次,因为这两种协议的请求都可以多路复用。...关于性能,protocol buffers 有很多优势,但是当必须调试微服务之间的通信时,依赖人类可读的 JSON 格式可能是更好的选择。...结果 gRPC API 架构是实验中研究的性能最佳的通信方法。在低负载下,它可以接受的订单数量是使用 REST 接口的系统的 3.41 倍。

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    C与Python Socket性能比较

    比较 C 和 Python 的 Socket 性能时,主要考虑以下几个方面:运行时性能:C 是编译型语言,生成的机器代码运行速度更快,通常能够提供更低的延迟和更高的吞吐量。...下面通过一个简单的 TCP Echo Server 示例来比较 C 和 Python 的实现。1、问题背景在使用C和Python进行Socket编程时,人们经常会想知道哪种语言的性能更好。...2、解决方案为了解决这个问题,我们可以通过实际的基准测试来比较C和Python的Socket性能。在测试中,我们使用相同的硬件和软件环境,并使用相同的代码实现来进行Socket编程。...测试结果显示,在大多数情况下,C语言的Socket性能的确优于Python。但是,这种性能差异并不是非常显著,而且在某些特定场景下,Python的Socket性能甚至可能优于C语言。...# 向客户端发送响应 conn.send(b'Hello from server')​ # 关闭客户端连接 conn.close()​# 关闭Socketsock.close()通过比较这两个示例

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    Android中JSON库性能比较

    JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式,一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心,除非是在性能要求比较高的系统。...目前对于Java开源的JSON类库有很多种,下面我们取四个常用的JSON库进行性能测试对比,同时根据测试结果分析如果根据实际应用场景选择最合适的JSON库。...FastJson:Fastjson是一个Java语言编写的高性能的JSON处理器。...针对这三种Json处理方案,我们以真实数据进行测试比较:分别使用三种方式进行普通Object类的序列化与反序列化、List类的序列化和反序列化,处理量级分别是10、100、1000和10000的情况下,...比较这些操作的耗时与内存消耗,最终得出结果如下: List反序列化 ?

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    多种分类算法的性能比较

    导入数据数据处理线性回归模型性能评估支持向量机回归模型性能评估K近邻分类模型性能测评回归树进行分类性能测评树模型的优缺点集成模型进行分类性能评测 导入数据 import pandas as pd data...y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估 就不同核函数配置下的支持向量机回归模型在测试集上的回归性能做出评估,通过三组性能测评我们发现,不同配置下的模型在相同测试集上,存在着非常大的性能差异...就不同回归预测配置下的K近邻模型进行性能评估,其输出表明:相比之下,采用加权平均的方式回归房价具有更好的预测性能。...的性能表现。...y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评测 对三种集成回归模型在美国波士顿房价测试数据上的回归预测性能进行评估 #使用R-squared、MSE以及MAE指标对默认配置的随机回归森林在测试集上进行性能评估

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    Python中的循环-比较性能

    有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。 幸运的是,在大多数情况下,有一些解决方案可以提高Python程序的性能。开发人员可以选择提高其代码速度。...本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能: 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是,性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...当数据更大时,性能优势通常会更大。 可能会更好。...在这种情况下,它们显示相同的关系,使用时甚至可以提高性能numpy。 嵌套循环 现在让我们比较嵌套的Python循环。 使用纯Python 我们将再次处理两个名为x和y的列表。...结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明,列表理解比普通的for循环要快,而while循环则要快。在所有这三种情况下,简单循环都比嵌套循环快一点。

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