TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest，并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试，TDengine和OpenTSDB对比测试，TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库（Time-Series Database）的性能差异，本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试，相同的数据产生器，相同的测试用例，相同的测试方法，以保证测试的客观公平。
摘要 日前，腾讯云大数据数据湖计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据湖产品进行了性能对比，其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短，性能表现优。腾讯云大数据 DLC 在存算分离和大数据量查询场景下，海量查询性能较 A 厂商 产品提升 248%，较 B 厂商产品提升36%。 在存算分离大数据量查询场景下，腾讯云大数据 DLC 较 A 厂商 、B 厂商表现更优，同时在较大任务上的任务执行成功率更高，所有任务均成功执行。结合性能、性价比、使用体验等因素，腾讯云 DLC 在云原生数据湖选择上整体上
KVM虚拟化的学习，也可以分为七个阶段，经过七个阶段的学习，就在生产环境中完成虚拟化任务。
通常人们认为Spark的性能和速度全面优于MapReduce，但最新的对决显示MapReduce在某些方面也有胜场，而且数据规模越大优势越大。 Apache Spark是当今最火爆的大数据处理框架。通
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第五篇，总结了MySQL索引相关的实践使用问题。
有小伙伴可能会说了，可以用家人的账号购买啊。是的，不过购买新服务器，原服务器的内容迁移又要耗费很大的精力，累觉不爱啊。
最近忙着给YOUZAN的数据库服务器升级系统版本，从centos6 升级到centos7。centos/redhat 7 默认将文件系统设置为xfs。咨询了很多DBA朋友,他们已经升级到7 并且使用xfs很久。于是我们也随大流打算使用xfs文件系统。
Python生产力提升技巧不仅能帮助开发者更快速、更高效地编写代码，还能提升代码的性能和可读性。以下是10个实用的技巧，每个技巧配有具体应用场景、案例代码、时间复杂度和空间复杂度分析，以及使用前后的性能对比。
容器技术改变了应用交付、运行的方式，几乎各种Linux环境下的应用程序都可以使用容器来运行。但是否能在容器环境里运行数据库应用，以及数据库应用是否适合在容器里运行，一直都是大家很关注的问题，今天我们就来深入分析一下容器环境运行MySQL数据库的事。
fio --name=RR --filename=/dev/sda --ioengine=libaio --direct=1 --thread=1 --numjobs=1 --iodepth=128 --rw=randread --bs=4k --runtime=5m --time_based=1 --group_reporting >> 4k_rand_read.log
Spark是一种基于内存的、分布式的、大数据处理框架，在 Hadoop 的强势之下，Spark凭借着快速、简洁易用、通用性以及支持多种运行模式四大特征，冲破固有思路成为很多企业标准的大数据分析框架。
提升SQL生产力是数据库管理和优化的关键。以下是五个关键技巧，每个技巧都配有具体应用场景、案例代码以及使用前后的性能对比。
CSG存储网关是基于腾讯云高性能、高可靠性的对象存储系统COS对外提供iSCSI、NFS和CIFS/SMB访问协议。作为一种混合云方案， 帮助用户不用修改本地应用就可以把数据上传到COS。网关可以部署在用户IDC也可以部署在腾讯云上，产品形态如下所示。
涉及到如下方面 txt文本的读取,utf8的处理 字符串的基本操作 dict的基本操作 list(数组)的基本操作 #!/usr/bin/python print "Hello World" str_seperator = "==================================================================================" timePointName = ["enter OpenNextImage at",#0
腾讯云日志服务 CLS 团队联合北京大学软件工程国家工程研究中心、Tencent ES Oteam，在传统搜索引擎的基础上，引入了时序概念，实现了时序搜索引擎。该研究成果《TencentCLS: The Cloud Log Service with High Query Performances》已经被数据库顶会 VLDB 2022 接收，将于 2022 年 9 月份澳大利亚悉尼举行的 VLDB 学术会议上发布。
应为原文：http://www.ilsistemista.net/index.php/linux-a-unix/6-linux-filesystems-benchmarked-ext3-vs-ext4
小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库 ：
在分析查询性能时，考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作，可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
腾讯微信团队于2018年9月底宣布开源 MMKV ，这是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，主打高性能和稳定性。近期也已移植到 Android 平台，一并对外开源。
磁盘内容读取或写入操作都会涉及到一个【寻址过程】，首先找到需要读取或写入的位置，然后去操作磁盘内容读写。
ClickHouse是列式存储数据库（DBMS）——擅长分析数据，主要用于在线分析处理查询OLAP。20.6版本后新增工具：explain
一般在项目开发中会有很多的统计数据需要进行上报分析，一般在分析过后会在后台展示出来给运营和产品进行分页查看，最常见的一种就是根据日期进行筛选。这种统计数据随着时间的推移数据量会慢慢的变大，达到百万、千万条数据只是时间问题。
需求很简单，就是在C#开发中高速写日志。比如在高并发，高流量的地方需要写日志。我们知道程序在操作磁盘时是比较耗时的，所以我们把日志写到磁盘上会有一定的时间耗在上面，这些并不是我们想看到的。
在数据库查询中，JOIN和IN是两种常见的查询方式，它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而，在实际应用中，开发者经常会面临一个问题：到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢？本文将对这两种方式进行性能对比，并探讨在不同情境下的最佳实践。
文章来源：阿里开发者公众号，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/MAszOfaRMinhTbLFmxDacQ
本文来告诉大家我实际使用基准测试的在 .NET Core 3.1 的链表 LinkedList 和 Dictionary 字典的在元素增删的性能对比
Paper: https://arxiv.org/abs/1906.04979v1
Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件，从3.0开始Sharding-JDBC就被包含在Sharding-Sphere中，之后该项目进入Apache孵化器，4.0版本之后就是Apache版本。
随着大数据数仓技术的发展，业务或商业决策对快速、准确数据支持的依赖日益加深，对数据仓库的数据实时更新技术提出了更高要求。当前，社区版 ClickHouse 不支持唯一索引，通常使用 ReplacingMergeTree 或者 CollapsingMergeTree 等表引擎进行数据的去重和更新操作，针对新写入数据通过后台异步任务合并 Part 或者查询时实时合并 Part 来实现精确去重。但是，这种数据聚合方式的实时性和查询性能不佳，难以满足业务场景。
向大家介绍ClickHouse的基本特性和概念，特别是性能对比数据，包括和Hive/Spark/Druid的性能对比。
常言道：有数据，有真相。数据库的性能瓶颈分析也是需要拿出具体的数据来的，否则单纯的说谁比谁性能强弱，都是没有说服力和根据的。关于内存数据库和磁盘数据库的性能对比也是如此。内存数据库通过读取内存中的数据来实现读写加速，磁盘数据库通过硬盘IO实现数据读写。Linux平台提供了专门的工具来时先磁盘IO性能的获取，该工具为hdparm，本文就该工具的使用做一个详细的介绍。
存储引擎是 MySQL 中具体与文件打交道的子系统，它是根据 MySQL AB 公司提供的文件访问层抽象接口定制的一种文件访问机制，这种机制就叫作存储引擎 。
A closer look: Small object detection in Faster R-CNN Improving Small Object Proposals for Company Logo Detection
arXiv: https://arxiv.org/pdf/2110.02178.pdf
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万，这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
作者题记：CPU高使用率往往会导致SQL Server服务响应缓慢，查询超时，甚至服务挂起僵死，可以说CPU高使用率是数据库这种后台进程服务的第一大杀手。引发CPU过高的原因有很多，今天主要从索引的角度进行分析。 引发CPU过高的最常见的两类索引问题是索引缺失和索引碎片。首先我们来分析索引缺失。 一、索引缺失 场景分析 关系型数据库（RDBMS）系统中，索引缺失最为常见会导致I/O读取很高，进而导致CPU使用率很高。这是因为当查询优化器在执行计划评估过程中，发现没有合适的索引可以使用时，不得不选择走全表
结构重参数(Structural Re-parameterization)已在多领域证实了其优秀的"涨点"优势
自从BasicVSR提出以来，双向信息流传播已成为视频复原(尤其是视频超分)的标配，不仅取得了NTIRE2021视频增强相关竞赛的冠军，同时基于该思路的方案还取得了MobileAI2021视频超分竞赛的冠军。此外，前段时间刷榜的VRT同样采用了类似的机制。不得不说，对于视频超分而言，BasicVSR的双向信息流传播就是YYDS！不接受辩驳！
之前给一个客户做项目时，由于自己对性能测试了解并不深，搞不懂压力测试和负载测试的区别，导致后面还是由负责性能测试的同事来处理，他跟我说了很多关于压力测试和负载测试的区别，现在我总结如下。
修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。这里第二种 SQL 执行效率高的主要原因是合并后日志量（MySQL 的binlog 和 innodb 的事务让日志）减少了，降低日志刷盘的数据量和频率，从而提高效率。
接着之前的《浅谈动作识别TSN，TRN，ECO》，我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module（TSM）[1]。
在进行全参考视频质量评价的时候，常常会遇到无失真参考视频和失真视频帧率不同的情况，而帧率的改变也影响了视频的体验质量。因此，如何捕捉由于帧率改变和压缩损伤而带来的视频质量下降的因素，成为了视频质量评价这一研究领域中的一个重要主题。
arXiv:https://arxiv.org/pdf/2112.04491.pdf
大核卷积的实用往往伴随着性能与速度的下降，为此，我们总结了5条大核卷积高效使用的指标方针。
继我的上篇博客：Oracle索引知识学习笔记，再记录一篇MySQL的索引知识学习笔记，本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后，做的笔记，当然我不是为了所谓宣传，仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来，不过，分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习，同时写在csdn比较方便，可以支持图片上传，也方便自己以后查找复习
论文: Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Transformers for Efficient Image Recognition
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