MongoDB查询分析 MongoDB查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具。 MongoDB查询分析常用函数有:explain()和hint()。
如果程序太大,无法被分析fprof或eprof,cover和cprof工具可用于定位代码部件,这些代码部件将使用以下方法进行更彻底的分析。
分析应用程序 Profiler类将显示基准测试结果、已运行的查询以及$_POST页面底部的数据。这些信息在开发过程中可能很有用,以帮助调试和优化。 初始化类 重要 这个类不需要初始化。
注意 hotshot分析器还没有使用线程工作。如果可能的话,使用无螺纹脚本来运行探查器来测试你感兴趣测量的代码是很有用的。
没有智能应用于分隔命令;输入在第一;;对被分割,即使它位于引用字符串的中间。 调试器支持别名。别名可以有一个参数,使其对被检查的上下文具有一定的适应性。
ThePythonProfilers 源代码:Lib/profile.py和Lib/pstats.py 1.介绍分析器 cProfile和profile提供Python程序的确定性分析。
如你所知,活动记录能智能检测数据库对象的集合(例如列名、列类型、约束)而不需要手动地描述它们。活动记录是通过执行额外的SQL查询来获得该信息。
4fprof-文件跟踪分析器 fprof是一个分析工具,可以用来了解不同功能消耗的处理时间以及在哪些进程中的情况。 fprof使用跟踪时间戳来收集分析数据。因此,不需要特殊编译要分析的任何模块。
1.2持久查找表 透析器将分析结果存储在持久查询表(PLT)中。PLT可以作为以后分析的起点。建议您使用您正在使用的Erlang/OTP应用程序构建PLT,但也包括您经常使用的自己的应用程序。
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