总结：你说final的性能比非final有没有提升呢？可以说有，但几乎可以忽略不计。如果单纯地追求性能，而将所有的方法修改为 final 的话，我认为这样子是不可取的。而且这性能的差别，远远也没有网上有些人说的提升 50% 这么恐怖（有可能他们使用的是10年前的JVM来测试的吧^_^，比如 《35+ 个 Java 代码性能优化总结》这篇文章。雷总：不服？咱们来跑个分！）
关于Oracle的半连接，反连接，我一直认为这是一个能讲很长时间的话题，所以在我的新书《Oracle DBA工作笔记》中讲性能优化的时候，我花了不少的笔墨做了阐述，结果在做MySQL性能优化的时候，优化思路切换到MySQL层面，我发现要说的东西要更多。总体来看，这部分的优化细节MySQL还在路上，不同的版本中都能够一窥其中的变化，可以看到在不断改进。 在表的连接上，半连接，反连接本身很平常，但是统计信息的不够丰富导致执行计划的评估中可能会出现较大差别，会很可能把半连接，反连接的实现方式和执行路径的
python下mysql的客户端主流有三个pymysql, mysqldb 和 mysql connector。很多人在选择客户端时，没有什么要求，都是按照前人或者经验主义选择，但是有真的研究他们之间的性能差别，以及是否符合你的项目需要，或者遇到性能瓶颈时，是否了解他们之间的差别。
小编寄语 亲爱的DBA同胞们，你们是否记得在你找工作时，印象最深刻的面试题呢？那些看似简单的题目，实则蕴藏很大的玄机。今天我们通过一道经典的 ORacle DBA面试题目，去发现我们在面试中，到底还缺少那些能力？ 这道题看起来很简单，然而，90%的面试者都不知道答案。。。 面试题描述： 对于一个NUMBER(1)的列，查询中的WHERE条件如果分别是大于3和大于等于4，二者是否等价。 乍一看，这个问题并不难。请读者朋友们在继续读下文之前，用30秒的时间思考。 接下来我们通过杨长老的博客，来说明面试者在这
大家好，又见面了，我是全栈君。 不同的count用法 在前面文章的评论区，有同学留言问到：在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、c
MySQL中的字符串处理函数非常多，以至于我在整理的这部分内容的时候也眼前一亮，有一种进了大观园的感觉，哦，原来有这个函数，哦，竟然可以这样实现，以前怎么没想到，等等。 比如字符串查找函数，instr,locate,position三个函数的功能都是很相似的。如果要实现一个功能，从字符串foobarbar里面找到bar这个字符串的起始位置，使用Instr,locate,position都可以实现。 SELECT INSTR('foobarbar', 'bar'); SELECT LOCATE('ba
· 图像 一张图片包含了：维数、高度、宽度、深度、通道数、颜色格式、数据首地址、结束地址、数据量等等。
张中靖 云和恩墨技术专家，软件研发总监 我们先来听一个【老木匠和小木匠的故事】 同样做柜子，老木匠做的是两面光，柜子内外摸起来一样光滑、不扎手；而小木匠做的，大多是外面光滑，里面不能细看。 乔布斯可以算是一位老木匠了，他一生中追求的完美主义，淋漓尽致地表现在了苹果的一系列产品中。《史蒂夫·乔布斯传》有这样的描述： 乔布斯从父亲身上学到，充满激情的工艺就是要确保即使是隐藏的部分也被做得很漂亮。这种理念最极端也是最有说服力的例子之一，就是乔布斯会仔细检查电路板，电路板上是芯片和其他部件，深藏于麦金塔的内部，
RAID 10 vs. RAID 5 Performance 上给出了使用SQLIO.EXE 产生8KB 随机读和写的一个性能数据图，相差接近一倍的性能差距。 磁盘访问时间=磁盘寻道时间+延迟 延迟时
在多路复用的IO的模型中，存在三种机制，分别是select，poll和epoll.为了便于理解，可以使用简单的伪代码来表示一个原始的IO的读写：
最近一段时间以来，高性能计算集群方案到底应该自主构建还是直接购买的争论可谓如火如荼，其部分原因在于原本属于市场空白的性能与软件生态系统关键性组成部分如今已经逐渐落实到位。 经过数年的发展演变，如今高性能计算在云环境下的可行性终于得到了一定程度的肯定——至少针对一部分应用程序是如此。在大型云服务供应商已经利用更为强大的网络与处理器方案向高性能计算作出了试探性延伸的同时，以Rescale公司为代表的其它厂商也开始通过自己的许可模式帮助独立软件开发商接触高性能计算代码，进而揭开长久以来蒙住高性能计算软件的这层神秘
相对于很多的语言来说, Go 的 JSON 解析可谓简单至极. 问题 通常情况下, 我们在 Go 中经常这样进行 JSON 的解码: package main import "encoding/json" // jsonText comes from http://json.org/example.html var jsonText = []byte(` { "glossary":{ "title":"example glossary", "GlossDiv":{
java.util.Collection 是一个集合接口，Collection接口在Java类库中有非常多详细的实现。比如List、Set
ON 、WHERE、HAVING都能通过限制条件筛选数据，但他们的使用及其不同。以下我们来分析三者之间的差别。
在各类系统的表格类信息展示的功能中，经常会用到“翻页”这个操作，在页面上每次只展示有限的数据，需要看其他数据的时候则像翻书一样翻到后面的“页”。在 MySQL 支持的 SQL 语法中对此有特殊的支持，开发人员在实现这类功能的时候很方便：
大背景：面向5G的应用和万物互联，设备的微型化，电池技术的缓慢进展，大量设备的成本控制。几ms和几十ms的差别对人是无感知的，但对物是差别巨大，所以对实时响应，响应时间有了更高的要求。摩尔定律的失效，集群分布式计算的发展，榨干每一滴的算力等等大背景。
最近写了几个测试脚本，希望要观察使用PUT方式上传文件和使用POST方式上传文件，两者效率的差别。
前几天在网上看了一个帖子，描述的现象是在MySQL中，对in,or,union all的性能的比对，看完之后，我就产生了疑问。 文章的大意是说，使用in,or的查询效率较低，大概查询需要花费11秒，而使用了union all的方式之后，性能提高到了0.02秒。 如果单纯说是MySQL半连接的优化器性能问题，我信，但是看了文中提供的SQL语句，我感觉至少从我使用MySQL 5.7的感觉来看，这个差别会很小，或者说没有差别。 当然有这个想法，自己也得论证不是。我就尝试了两次，文中说数据量
1 什么是redis redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对很多其它，包含string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，并且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。差别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把改动操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 2 性能怎么样 Redis是一个高性能的key-value内存数据库。官方性能測试结果： set操作每秒110000次，get操作每秒81000次。 3 可不能够存对象 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对很多其它，包含string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作。 4 Redis与memcache的最大差别 Replication（树形） data types（String、Lists、Sorted Sets、Hashes） persistence (snapshot、aof) 非常多开发人员都觉得Redis不可能比Memcached快，Memcached全然基于内存，而Redis具有持久化保存特性，即使是异步的，Redis也不可能比Memcached快。可是測试结果基本是Redis占绝对优势。一直在思考这个原因，眼下想到的原因有这几方面。 Libevent。和Memcached不同，Redis并没有选择libevent。Libevent为了迎合通用性造成代码庞大(眼下Redis代码还不到libevent的1/3)及牺牲了在特定平台的不少性能。Redis用libevent中两个文件改动实现了自己的epoll event loop(4)。业界不少开发人员也建议Redis
目前，人工智能，机器学习，深度学习，计算机视觉等已经成为新时代的风向标。这篇文章主要介绍了下面几点： 第一点，如果说你要入门计算机视觉，需要了解哪一些基础知识？
可以单独关闭蓝牙和wi-fi，或者使用飞行模式，全局的全部关闭。 需要注意的时，关闭他们后，还是需要从这里启用，否则提示已由用户禁用，无法启用：
由中国科学院大学研究人员发表在 2023 年 CVPR 上的 iTPN 网络模型，通过为上下游任务设计一个统一的框架，大大提升了正确率和训练速度。
现如今，人们越来越注重自己所使用的硬件设备的优越性。毕竟有了足够强大的硬件设施，才能有资格去选择高性能的软件。为了更好的享受网络发展带来的极致体验，人们选择去不断地对硬件进行更新换代。就电脑的处理器来说，amd处理器就一直在用户的考虑范围之内。下面就来为大家介绍一下这其中的相关知识。
LotusDB 是一个基于 LSM Tree 进行设计，并结合 B+ 树优势的单机 KV 存储引擎，读写性能稳定、快速。
在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。 需要注意的是，下面的讨论
年前和最近，我发现在博客园和其它地方，有不少争论java和.net哪个好的文章，其实这是种好现象。虽然到了架构层面，技术是通用的，但兼听则明，而且技多不压身，多种挣钱的方式总不会错。
【新智元导读】微软团队 NAACL 2016 论文，描述微软“连续图像叙事数据库”（SIND），也是首个用于连续视觉-语言转换的数据集，能逐步将独立图像转变为连续的故事。虽然有时结果让人啼笑皆非，但这是让人工智能像人一样理解事物、进行主观表达的一个进步。 视觉叙事（Visual Storytelling） 摘要 我们介绍首个用于连续视觉-语言转换的数据集，并探索在视觉叙事任务中如何应用该数据集。在该数据集首次发布的版本——SIND v.1——中，包括81,743个不同照片，排列成符合文字描述和故事情节的20
为让更多数据库从业者了解数据库领域最新研究成果，熟悉行业前沿发展趋势，腾讯云数据库计划举办系列“DB · 洞见”活动，打造数据库技术交流平台，邀请学界及腾讯技术大咖，解读数据库基础技术创新趋势，分享数据库技术创新成果。 今天为大家带来“DB · 洞见”系列活动第一期的部分内容，由中国人民大学信息学院计算机科学与技术系主任柴云鹏教授解读NVM原生数据库技术，以下是分享实录： NVM原生数据库概述 今天我分享的主题为“NVM原生数据库技术”，内容分三个部分，主要涉及到下面这五篇VLDB 2021的论文。首先我
传说中的M2芯片究竟怎样？ 作者 | 来自镁客星球的家衡 昨日，知名记者马克·古尔曼（Mark Gurman）在其最新一期《Power On》栏目中透露了新一代Mac机型的最新消息，他表示，今年苹果将在自研芯片的转型上更进一步，所有系列的Mac电脑均采用苹果芯片。 古尔曼称，今年将推出至少7款新Mac，并主要配备四种处理器：M2芯片、2021年款的M1 Pro和M1 Max芯片以及性能增强版M1 Max芯片。据悉，性能增强版M1 Max相当于两颗至四颗2021年款M1 Max。 其中，搭载M2芯片的有四款，
做技术选型的时候不能单纯的考虑性能，应该优先考虑业务类型，以及团队水平。另外的话，框架只是其中一环，还有配套呢。
大家好，又见面了，我是全栈君。 在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些
AI 科技评论今天给大家介绍一篇 已被 ICLR 2021 接收的论文，论文作者来自卡耐基梅隆大学、香港科技大学、北京大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校（是MEAL系列作者的一篇最新力作）。
算法是问题的解决步骤，同一个问题可以有多种解决思路，也就会有多种算法，但是算法之间是有好坏之分的，区分标志就是复杂度。
InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣，视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持以及外部键等高级数据库功能。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mongodb 面试题总结[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
之前发过的文章中，关于 select * 和 select 所有字段的知识，有描述不恰当，这次重新纠正下，加深下理解。
最近有时候看官方文档，感觉11g里面已经有了很多的变化，无论是使用还是安装上的细节上，11g似乎总是能够带给我更多的惊喜。而从以往的使用情况中感 觉10g已经足够了，但是越多的使用11g，逐渐的改变了自己的固有思维，很多原来不好，不方便的操作习惯都得到了很大的改善。我就从10g和11g共有 的一些细节之处来一窥两个版本中的差别。细节还是太多，我就扒出小部门。 大体会从下面几个部分进行对比和说明，有一些部分已经写了一些文章了，所以突然回顾一下会发现原来这些看似清汤寡水的文章里面还是有值得推敲的东西。
在 dotnet 里面，拿到一个指针，可以有多个不同的方法转换为结构体，本文将来告诉大家这几个方法的性能的差别
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
在 Windows 下，使用 .NET Framework 构建出来的应用，可以只有一个可执行文件，在可执行文件里面包含了 IL 代码。而使用 .NET Core 构建出来的应用，将会包含一个 Exe 可执行文件，和对应的 Dll 文件，而 IL 代码将放在 Dll 文件里面。那么使用 .NET Framework 和使用 .NET Core 所输出的 Exe 可执行文件有什么差别
我们在集群中配置了hdfs异构存储策略,配置如下: dfs.datanode.data.dir:/data02/dfs/dn,/data03/dfs/dn,[ARCHIVE]/mnt/nfs01/dfs/dn dfs.namenode.replication.min:1 dfs.replication:2 然后做了如下测试: hdfs dfs -mkdir /user/xxx/warm hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /user/xxx/warm -
为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊SQL性能较差与数据库性能联系——我们通常把性能较差的SQL称之为慢SQL，一般我们可通过设置slow_query_log参数设置为ON，来捕获执行时间超过一定数值（由long_query_time参数控制）的SQL语句。表现上来理解就是执行时间过长的SQL，但广义上消耗资源过多、执行计划不够优秀的SQL同样具有影响数据库性能的潜在隐患，可能只是因为资源足够空闲（紧急升配往往能够临时掩盖性能问题）或者数据量不够大，所以这几类SQL的执行时间并没有太长，但在特定场景下却会放大其对数据库性能的影响。而一般80%的数据库性能问题都是由于SQL性能所导致的，所以如何进行SQL的优化、SQL优化的效果就成为了数据库性能提升的关键因素。那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。
大家都知道Flash处理矢量图比位图要慢，而具体的性能上对比也有不少的前人已经做过。
最近云上用户用户遇到一个 sharding 集群性能问题的疑惑，比较有代表性，简单分享一下。
很多系统上线后, 性能问题开发就基本上不管了 , 业务越来越慢的责任都压在DBA身上,而大部分DBA对SQL优化没有深入的研究, 就只能把希望寄托在硬件的改善上.
Java中具有通过Synchronized实现的内置锁，和ReentrantLock实现的显示锁，这两种锁各有各的好处，算是互有补充，今天就来做一个总结。
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最近也在对容灾的切换做一些改进。 目前碰到的问题有 1.灾难切换后备库的内核参数设置不到位，导致切换后又潜在的性能问题 2.灾难切换后在同机房，网络相关的情况下，需要切换备库的IP为主库，但是跨机房，跨IDC可能不行，可以修改IP的情况下，对应用基本是透明，但是如果修改IP就需要应用修改配置。 3.灾难切换之后防火墙信息在主库无法得到的情况，在备库只能关闭防火墙，或者设置最大的访问权限 4.原来主库中的db link可能无法正常解析，如果解析不当或者依赖较多，会有数据库负载成百倍暴涨的可能性 5.原来主库启
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