相关 [性能] 推荐:
MySQL 性能
- - 谁主沉浮
这里罗列了一些基本的 MySQL 性能提示,但不是放之四海而皆准,需要根据实际的应用情况而决定. 使用标准化设计(数据库三范式),记住表的联合查询(join)性能不会差. 选择合适的字符集,虽然UTF16无所不能,但需要两倍的存储;UTF8适合各种字符,但比latin1慢,尽可能选用latin1(此条不适合中文). utf8_general_ci 略快于 utf8_unicode.ci. 字段尽可能使用 NOT NULL. 为所有的 SELECT 查询创建索引. 索引提升查询的性能,但降低插入数据的性能,因此不要做无用的和重复的索引. 尽可能使用最小的数据类型,例如一些状态字段用 tinyint 而不是 int.
性能监控
- - 互联网 - ITeye博客
一旦你的服务器是在控制台模式下运行,你就可以开始我们接下来的内容. iostat iostat 命令用来显示存储子系统的详细信息,通常用它来监控磁盘 I/O 的情况. 要特别注意 iostat 统计结果中的 %iowait 值,太大了表明你的系统存储子系统性能低下. meminfo 和 free Meminfo 可让你获取内存的详细信息,你可以使用 cat 和 grep 命令来显示 meminfo 信息: 1 cat /proc/meminfo 另外你可以使用 free 命令来显示动态的内存使用信息,free 只是给你大概的内存信息,而 meminfo 提供的信息更加详细. 例如在 oschina 上的 free 命令执行结果: mpstat mpstat mpstat是MultiProcessor Statistics的缩写,是实时系统监控工具.
MySQL性能优化
- sun - IT程序员面试网
在笔试面试中,尤其是像百度,淘宝这些数据量非常大,而且用LAMP架构的公司,数据库优化方面就显得特别重要了. 此外,除了数据库索引之外,在LAMP结果如此流行的今天,数据库(尤其是MySQL)性能优化也是海量数据处理的一个热点. 下面就结合自己的经验,聊一聊MySQL数据库优化的几个方面. 首先,在数据库设计的时候,要能够充分的利用索引带来的性能提升,至于如何建立索引,建立什么样的索引,在哪些字段上建立索引,上面已经讲的很清楚了,这里不在赘述. 另外就是设计数据库的原则就是尽可能少的进行数据库写操作(插入,更新,删除等),查询越简单越好. 其次,配置缓存是必不可少的,配置缓存可以有效的降低数据库查询读取次数,从而缓解数据库服务器压力,达到优化的目的,一定程度上来讲,这算是一个“围魏救赵”的办法.
HBase性能调优
- - 学着站在巨人的肩膀上
我们经常看到一些文章吹嘘某产品如何如何快,如何如何强,而自己测试时却不如描述的一些数据. 其实原因可能在于你还不是真正理解其内部结构,对于其性能调优方法不够了解. 本文转自TaoBao的Ken Wu同学的博客,是目前看到比较完整的HBase调优文章. 原文链接:HBase性能调优. 因官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果. 所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正. 默认值:3分钟(180000ms). 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间. 当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的RegionServer接管.
Hbase 性能优化
- - CSDN博客云计算推荐文章
因 官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果. 所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正. 默认值:3分钟(180000ms). 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间. 当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的RegionServer接管. 这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover.
Hadoop性能调优
- - 开源软件 - ITeye博客
是否对任务进行profiling,调用java内置的profile功能,打出相关性能信息. 对几个map或reduce进行profiling. 非常影响速度,建议在小数据量上尝试. 1表示不reuse,-1表示无限reuse,其他数值表示每个jvm reuse次数. reuse的时候,map结束时不会释放内存. 会对运行慢的任务起一个备份任务,看哪个先完成,kill掉后完成的备份. 开始spill的内存比例阈值,对map和reduce都生效. reduce在copy时使用的堆空间的比例. 一个Tasktracker上可同时运行的最大map、reduce任务数. reduce获取一份map输出数据的最大时间,单位秒.
JavaScript性能优化
- - ITeye博客
互联网泡沫让投资者长了记性:态度更加谨慎. 如今主流浏览器都在比拼JavaScript引擎的执行速度,但最终都会达到一个理论极限,即无限接近编译后程序执行速度. 这种情况下决定程序速度的另一个重要因素就是代码本身. 在这里我们会分门别类的介绍JavaScript性能优化的技巧,并提供相应的测试用例,供大家在自己使用的浏览器上验证, 同时会对特定的JavaScript背景知识做一定的介绍. 避免在循环中使用try-catch. 使用for代替for…in…遍历数组. 设置Cache-Control和Expires头. 设置动画元素为absolute或fixed. 使用一个timer完成多个元素动画.
Exception性能问题
- - 非技术 - ITeye博客
1.从Exception往上介绍相关结构、代码. class Exception里面没有什么新鲜东西,它继承自class Throwable,接下来我们看一下Throwable的结构,在它的构造函数中调用了fillInStackTrace这个函数. 接下来我们看看这个函数干了些什么. fillInStackTrace函数的声明为. 这是个native方法. 然后我们到jdk的代码里去找它的具体实现. 上面的代码中,这一系列调用可以发现,当你new一个exception的时候,jvm已经在exception里构建好了所有的stacktrace( BacktraceBuilderbt),这里花费的代价是可观的,试想一下,在web项目中,调用栈的深度可是很大的.
Mysql性能优化
- - 数据库 - ITeye博客
MySQL性能优化. 性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间. 性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等. 数据库管理人员可以使用SHOW STATUS语句来查询MySQL数据库的性能. 语法:SHOW STATUE LIKE ‘value’;其中value参数是常用的几个统计参数. Connections:连接MySQL服务器的次数. Uptime:MySQL服务器的上线时间;. Slow_queries:慢查询的次数;. Com_select:查询操做的次数;. Com_insert:插入操作的次数;. Com_delete:删除操作的次数;.
mongodb性能测试
- - 数据库 - ITeye博客
1) Mongodb的非安全插入方式,在一开始插入性能是非常高的,但是在达到了两千万条数据之后性能骤减,这个时候恰巧是服务器24G内存基本占满的时候(随着测试的进行mongodb不断占据内存,一直到操作系统的内存全部占满),也就是说Mongodb的内存映射方式,使得数据全部在内存中的时候速度飞快,当部分数据需要换出到磁盘上之后,性能下降很厉害. (这个性能其实也不算太差,因为我们对三个列的数据做了索引,即使在内存满了之后每秒也能插入2MB的数据,在一开始更是每秒插入25MB数据). Foursquare其实也是把Mongodb当作带持久化的内存数据库使用的,只是在查不到达到内存瓶颈的时候Sharding没处理好.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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