本篇文章给大家带来的内容是关于mysql中什么是大表？什么是大事务？该如何处理？有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。前言相对来说，什么情况下的数据库表能够称为“大表”呢？当一个表的数据超过千万行的时候，就会对数据库造成影响当表数据文件巨大，表数据文件超过10G（数据值相对硬件而言）大表的影响大表对查询的影响慢查询：很难在一定的时间内过滤出所需要的数据（Eg：显示订单、来源少、区分度底、大量磁盘IO、降低磁盘效率、慢查询）大表对DDL操作的影响1、建立索引需要很长时间风险：MYSQ
本文主要介绍了从实例着手分析ORACLE数据库性能优化问题以及解决办法，需要的朋友参考下吧，希望对大家有帮助。ORACLE数据库的优化方式和MYSQL等很大的区别，今天通过一个ORACLE数据库实例从表格、数据等各个方便分析了如何进行ORACLE数据库的优化。tsfree.sql视图这个sql语句迅速的对每一个表空间中的空间总量与每一个表空间中可用的空间的总量进行比较表空间是数据库的逻辑划分，一个表空间只能属于一个数据库。所有的数据库对象都存放在指定的表空间中。但主要存放的是表， 所以称作表空间。1234
很多人都说使用反射会有性能问题，那到底会比直接调用慢多少呢，下面就来测试一下。直接调用vs反射调用下面就来写个demo来验证下直接调用和反射调用的性能差异，代码如下：11 namespace ConsoleApplication7 2 { 3 class Program 4 { 5 static void Main(string[] args) 6 { 7 //比较直接调用和反射调用的性能差异 8 //7ms
（1）redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中，内存读取速度非常快，如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈。一般情况下，hash查找可以达到每秒数百万次的数量级。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件。（3）内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。扩展阅读Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、K
监控指标 性能指标：Performance 内存指标: Memory 基本活动指标：Basic activity 持久性指标: Persistence 错误指标：Error性能指标：Performance Name Description latency Redis响应一个请求的时间 in
前言：最近上手了一个项目，我负责该项目的架构设计与实现。本来公司做了很多给公司以外的人使用的API，但是在外人使用的时候，接口的链接是怎样就给别人怎么样，没有加密也没有做并发控制，接口程序所在的机器在哪，给别人的IP就在哪，而且没有平台进行管理。因此我清楚地知道，这些接口的价值很难被发现（哪个接口别人用的比较多，哪个接口别人用的比较少）。仅仅针对”监控“的这一需求，我们引入了redis作为中间层，首先我们完善了用户使用接口的注册流程，通过用户信息和地址，hash出一个key，这个key是对应着一个地址的，
前言：Redis是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的 API。主要内容：一、如何查看监控安装好Redis后可以使用自带的连接客户端redis-cli连接至Redis服务，使用info命令即可查看到所有的redis运行状态[root@node1 ~]# redi
最近在为推荐服务作性能调优，这个服务的主要逻辑是用离线计算的模型数据给请求中的每个广告打分，再返回这些广告的排序结果，这里面打分的过程其实就用请求中的数据拼成各种key，去查一个大的 map，这种计算非常多，成为了主要的性能瓶颈，代码比较老，使用的是 boost::unordered_map，为了解决这个问题，找了一些第三方库和标准库对比了一下下面是在一台 aws r4.xlarge 机器上的测试