现在,如果我在VS2010中运行相同的性能分析,以便找到速度较慢的部分,代码将在大约6-7秒内执行。现在,如果我的代码确实运行得这么快,这对于应用程序来说是完全可以接受的。我已经尝试通过调试和发布配置文件运行代码(没有性能分析),几乎没有区别。注意事项:所讨论的函数使用了相当多的LINQ to SQL,im使用的性能分析是CPU采样。
我感兴趣的是为处理大量类似数据条目的应用程序设计一个基于SQL的存储(实际上是SQLite)。对于这个例子,让它成为一个聊天消息存储。应用程序必须提供通过消息参与者、标记等过滤和分析数据的功能,所有这些都意味着N到N之间的关系。所以,好的,好的,直到我必须执行基于N到N维的分析运算和过滤。考虑到messages表中的数百万行和维度中的数千行(比示例中显示的还要多),所有的联接都会影响性能。tag_id in ( /* some tag ID's set */
我在一家大型合作公司工作,那里有一个大的数据仓库(数十亿行),但这非常慢,不太适合于特别分析--我们正在研究一些新的东西,但时间是几年后的事;我(和我的部门)真的等不及了。因此,我获得了一个新的空白SQL Server 2014数据库,在该数据库中,我将存储我们将要经常使用的数据仓库中的信息。我们将主要通过第三方分析工具来访问这些数据,这些工具不缓存数据,但每次单击或添加新图表等时都直接访问这些数据。因此,我们需要尽可能快的性能,因为每次向图表添加新维度时等待太久都会令人沮丧。现在,数据并不是真实的事实和
在这个NetCDF文件中,我有三个维度:time、climate variables、locations。但是维度顺序是我的任务的关键约束(见下文)。维度顺序(time, var, name)提供了最好的写入性能,因为新的数据将添加到NetCDF文件的末尾。这两个任务具有NetCDF文件的冲突设计(一个任务的<
我有一个在Python2.7中用批量执行的进程,并生成大致如下大小的numpy float64数组:
现在,它们在每一批中进行处理,并进行一些统计分析。这是可管理的(12×2000×89×8字节/float=大约17 my ),但是我想对我的整个数据集做一些分析。我需要以某种方式将沿维B的批次连接到至少1000000个大小,这意味着8.5GB,然后将它们拆分到维度C中,分别分析每个AxB