数据库中表储存的模式对性能的影响 HEAP表 行存 不压缩 行存 AO表 (orientation=row) 可压缩 (appendonly=true) 列存 (compresstype=zlib,...,删除,的oltp类型的负载,通常表中的数据量不大,适合用作维度表 追加优化表 appendonly=true 表中数据可以压缩,通常用户只读类型的查询,针对数据批量插入做了优化,不推荐以插入单条数据的方式载入数据...,表中数据可以压缩 储存大小对比 类型 文件 堆储存 AO表行存 AO表列存 AO表行存压缩 AO表列存压缩 大小 35G 32G 34G 30G 13G 6822MB 建立压缩表的例子 create...GPFDIST 参数设置对性能的影响 参数名 说明 writable_external_table_bufsize 控制主实例向文件服务器发送数据包的大小，默认64kb gp_external_max_segs...控制访问文件服务器的实例数量，默认64 测试环境及测试方法 以下测试的集群环境 1、服务器数量20 2、主备实例数：160 3、网络速率：万兆 gpfdist 导出控制参数writable_external_table_bufsize
公共参数 max_connections = 151 #同时处理最大连接数，推荐设置最大连接数是上限连接数的80%左右 sort_buffer_size = 2M #查询排序时缓冲区大小，只对order...open_files_limit值时，程序会无法连接数据库或卡死 MyISAM参数 key_buffer_size = 16M #索引缓存区大小，一般设置物理内存的30-40% read_buffer_size...= 128K #读操作缓冲区大小，推荐设置16M或32M InnoDB参数 innodb_buffer_pool_size = 128M #索引和数据缓冲区大小，一般设置物理内存的60%-70% innodb_buffer_pool_instances...= 1 #缓冲池实例个数，推荐设置4个或8个 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 #关键参数，0代表大约每秒写入到日志并同步到磁盘，数据库故障会丢失1秒左右事务数据。...对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。 innodb_file_per_table = OFF #默认是共享表空间，共享表空间idbdata文件不断增大，影响一定的I/O性能。
AIX 中的应答延迟参数 网卡的 intr_rate 参数设置 对于物理网卡而言，我们可以通过设置 intr_rate 来设置网卡的最大中断频率。...如果将这个值设置成 0，就是从系统层面将网卡中断次数的限制关闭，即收发网络包没有延迟。 测试 intr_rate 参数设置对网络性能的影响 我们通过一个脚本，增加网络压力。 图 3....观察网络性能 ? 此时，我们将 tcp_nodelayack 参数设置为 1： ? 然后观察网卡的性能，并没有太显著的变化： 图 10. 观察网络性能 ?...在网卡吞吐量基本不变的情况下，接收网络包的数量大度增加，会提高数据的传输速度，从而提高网络性能。...从上图可以看出，本机网卡的接收队列为 0，发送队列的包数量比较多，可以粗略地判断本机网卡的影响时间和性能没有存在太大的问题，而如果发送队列中长期积压很多的网络包，则需要从对端网卡进行分析，即目标地址：172.16.15.56
面试官经常会问你：“平时工作中，你怎么优化自己应用的性能？” 你回答如下：“我平时遵循以下几条原则来优化我的项目、以提高性能，主要有：” a....我们通过调用并传指定参数来使用。 官方定义：DOM是一个独立于语言的、用于操作XML和HTML文档的程序接口(API)。...5、什么是浏览器渲染引擎的重排和重绘？ 5-1、重排 当DOM的变化影响了元素的几何属性（宽和高），浏览器需要重新计算元素的几何属性，同样其他相邻元素的几何属性和位置也会因此受到影响。...浏览器会使渲染树中受到影响的部分失效，并重新构造渲染树。这个过程称为“重排”。 换句话说，改变了页面中某元素的位置、尺寸大小，进而也就改变了他的占地面积。...反应在渲染引擎的工作流程中也就是浏览器需要重新计算元素位置信息并布局render树。这就是重排。 5-2、重绘 完成重排后，浏览器会重新绘制受影响的部分到屏幕中，该过程称为重绘。
设置最大堆 使用-Xmx参数可以指定Java应用程序的最大堆。最大堆为新生代和老年代的大小纸盒的最大值，是Java程序的堆上限。 使用如下代码进行测试，每次循环将会向容器v中增加1M的数据。...如果-Xms太小，则会导致JVM为了保证系统尽可能可以在指定内存范围内运行而频繁进行GC操作，以释放失效的内存空间，从而对系统性能产生影响。...设置一个较大的新生代会减小老年代的大小，这个参数对系统性能以及GC行为有很大的影响。新生代的大小一般设置为整个堆空间的1/4到1/3左右。...5.设置线程栈 线程栈是线程的一块私有空间，在JVM中，可以使用-Xss参数设置线程栈的大小。 在线程中进行局部变量分配、函数调用时，都需要在栈中开辟空间。...如果栈空间分配太小，那么线程在运行时，可能会因为没有足够的空间分配局部变量或者达不到足够的函数调用深度，导致程序异常退出。
第二段代码中在 v.push(6) 之后没有再使用过 third，所以不会报错。...roadhoghook 2020-02-25 10:32 以下内容来自Rust 程序设计语言（第二版) 注意一个引用的作用域从声明的地方开始一直持续到最后一次使用为止。...("{}", r3); 不可变引用 r1 和 r2 的作用域在 println! 最后一次使用之后结束，这也是创建可变引用 r3 的地方。它们的作用域没有重叠，所以代码是可以编译的。...尽管这些错误有时使人沮丧，但请牢记这是 Rust 编译器在提前指出一个潜在的 bug（在编译时而不是在运行时）并精准显示问题所在。这样你就不必去跟踪为何数据并不是你想象中的那样。...Krysme 2020-02-25 18:44 这样的设定是对的，因为野指针不去使用它，并不算有内存问题，这样的设定可以降低false positive zydxhs 2020-02-25 20:25
--- 拔出你心中最困惑的刺！--- 在这个用过即弃的时代，不要让你的求知欲过期。 今日拔刺： 1、 VR的发展是否会影响到我们看世界的步伐？ 2、将来无人驾驶汽车全面推行后，还会有司机行业吗？...3、未来达摩院的盈利模式是什么？ 本文 | 2753字 阅读时间 | 8分钟 VR的发展是否会影响到我们看世界的步伐？ 根据唯物论观点，VR的发展会对我们的认知产生很大的影响。...人是有意识的高级动物，如何更好的运用科技才是更加重要的课题。 将来无人驾驶汽车全面推行后 还会有司机行业吗？ 题主问的是司机，那我想答案是否定的，司机这个行业很可能会消失。...驾驶可能不会再作为一种工作技能存在，而是个人体验乐趣的方式，而驾驶员可能会在科技发展创造出来的新岗位上继续发挥自己的力量。 未来达摩院的盈利模式是什么？ 不知不觉中，阿里达摩院成立快一年了。...只要阿里巴巴能从达摩院身上获得足够的回报，阿里巴巴的战略目的就实现了。 阿里的真实投入并没有想象中那么大 马云先生宣布重金投入达摩院，并且招募了一批世界顶级的研发专家。
配置RAID的时候，有个可以手工设定的参数：Stripe size. 逻辑驱动器的Stripe size，代表控制器每次写入一块物理磁盘的数据量，以KB为单位。...不同Stripe size的选择直接影响性能，如IOPS和吞吐量。.../O访问速率（IOPS） Stripe size值大，通过多块磁盘响应一个I/O请求，可以增加数据传输速率（Mbps） 你可以使用performance monitor工具来评测Stripe size的设置对性能的影响...2 对于单用户、I/O值大的环境（如多煤体应用存储），如果一个I/O请求能被一个data stripe（Stripe size乘以该ARRAY中响应I/O请求的磁盘数量） 所响应，将使性能优化。...注意：对Stripe size的设置是否合理，应该在生产系统运行前，进行性能测试以作出最后的决定。你可以动态调整Stripe size，但是数据重写过程会 影响性能。因此在生产系统下要慎重使用。
[Keras填坑之旅]·图片分类中是否使用img_to_array的影响 1.背景介绍 在使用keras进行图片分类的任务，笔者最开始的方法是使用opencv库cv2.imread读取照片，再使用cv2...对比发现别人的代码里多了一步： feature = img_to_array(feature) 于是笔者做了下述的实验：控制其他代码不变，参数不变分别训练使用img_to_array有不使用的网络。...由上可以看出，是否使用img_to_array对网络性能影响挺大的，使用了以后val_acc与val_loss更加接近训练acc与loss。...笔者同时使用了Keras官方的图片迭代器与自己手动编写的迭代器，都取得了上述的结论。 对比官方与自己手动编写的迭代器，官方的性能会更好一些。...3.结论与分析 从上述实验可以得出，是否使用img_to_array对网络的影响还是很大的，使用可以使训练网络性能更优，强烈推荐大家在做图片分类任务时使用img_to_array。 为什么会这样呢？
前几天在 code review 时发现有一段代码中存在滥用try catch的现象。其实这种行为我们也许都经历过，刚参加工作想尽量避免出现崩溃问题，因此在很多地方都想着 try catch一下。...但实际上这种习惯不仅会让代码很难看，更会影响代码的运行性能。有些人会觉得，不就是一个 try catch 么，怎么会影响性能啊。那就让我们来测试看看吧。...实验 首先，我们看看没有try-catch情况下，进行100万次加法的耗时： long start = System.nanoTime(); int a = 0; for (int i = 0; i 性能几乎没有影响。但如果抛出异常，那对程序将造成几百倍的性能影响。 结论 虽然在没有抛出异常时，try catch几乎没有性能影响。...但是一旦抛出异常，那么其对性能的影响将是巨大的。因此我们在实际编程的时候，需要特别注意try catch语句的使用，不在没有必要的地方过多使用。
SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...经过前面 4 篇 Join 文章的论述，相信大家对于 Join 的算法已经不陌生了。至少知道三种基础 Join 算法的使用。比如 Nested Loop Join....image （自己用ipadpro画的图，很有诚意吧，虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据，而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人，那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。
图 | 榖依米 SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...经过前面 4 篇 Join 文章的论述，相信大家对于 Join 的算法已经不陌生了。至少知道三种基础 Join 算法的使用。比如 Nested Loop Join....（自己用ipadpro画的图，很有诚意吧，虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据，而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人，那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。
超级计算机一直是人们关注的焦点，其不仅代表着国家的科研技术，同时是对国家安全战略有着巨大的影响。...云计算是否会取代超级计算机，来承担数据密集型、I/O密集型的应用呢？相信很多网友都会有这些问题。那么今天我们就来谈一下未来高性能与云计算是背道而驰还是走向融合？...但超算又与云计算有着明显的区别，下面我们来看一下： 云计算不能取代超算 云计算如今已经能够为用户提供一些领域的计算能力，那么云计算是否是超级计算机的替代者呢？答案是否定的。...虚拟化对计算密集型(如果数据能全部放进内存)应用的影响很小，而I/O密集型应用的性能则会有一定下降。...云计算的易用性会影响传统的HPC计算模式，但想在关键应用中取代超算的地位目前很难实现。
今天谈谈下面这几个参数对数据库性能和稳定性的影响： cursor_sharing：游标共享 _optim_peek_user_binds：绑定变量窥视 _optimizer_adaptive_cursor_sharing...其实这是两个很好的参数，可以在代码写的不是太好的情况下，也能获得比较好的性能。虽然ACS可能还有一些小bug没有解决（有的bug是在很特殊的情况下才会触发），到了11204版本应该都不是大问题了。...最重要的参数还在下面，如果做到了下面这两点，上面两个参数就显得不是那么重要了： 首先，cursor_sharing这个参数对系统性能和稳定性都非常重要，可惜经常被忽略，建议使用该参数的默认值：...”和“自适应游标”两个参数的影响了。...，在能否使用索引，返回行源的估值上，都会出现较大的偏差，有时可能会配合使用hint来提高SQL性能。
我使用的数据库是 PostgreSQL，不过它和 MySQL 差不多，也可以 EXPLAIN： SQL With LIMIT 如上所示：先按照 created_at 索引排序，再 filter 符合条件的数据...要想搞清楚缘由，你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程：当使用 limit 时，因为只是返回几条数据，所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算；当不使用 limit 时，因为要返回所有满足条件的数据...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例中全表扫描反而快，实际上这是因为当使用索引的时候，除非使用了 covering index，否则一旦索引定位到数据地址后，这里会有一个「回表」的操作，形象一点来说...，就是返回原始表中对应行的数据，以便引擎进行再次过滤（比如本例中的 like 运算），一旦回表操作过于频繁，那么性能无疑将急剧下降，全表扫描没有这个问题，因为它就没用索引，所以不存在所谓「回表」操作。...我应该解释清楚了吧，另外，前面提到了 covering index，有兴趣的自己查吧。
Elasticsearch中keyword和numeric对性能的影响分析 初学者认为这两个关键字的没啥关系，一个是用于字符串的精确匹配查询，一个是数字类型的字段用在计数的场景，比如说博客的点赞数，订单金额等...但是用keyword是否可以呢？ numeric除了支持等值精确查询，还可以范围查询。但是大部分情况下我们业务场景对于订单状态的使用都是精确查询的，不会有大于某个状态或者小于某个状态这样的情况。 ?...根据官方文档的介绍，lucene把叶子节点在磁盘是顺序存储的，这样搜索的效率就会非常高。...为啥numeric对于term精确匹配的查询性能没有keyword好 前面我们提到了IntPoint类，这个类有三个查询方法： //构造精确查询，内部还是调用newRangeQuery Query newExactQuery...即便kd-tree的性能也很高，但是对于这种精确查询还是要到树上走一遭，而倒排索引相当于是直接在内存里就定位到了结果集的文档id。
（6）最后的思考 （0）写在前面 面试大厂时，一旦简历上写了Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说acks参数对消息持久化的影响？...这个acks参数在kafka的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。 所以无论是为了面试还是实际项目使用，大家都值得看一下这篇文章对Kafka的acks参数的分析，以及背后的原理。...然后Kafka的Broker集群中，每台机器上都存储了一些Partition，也就存放了Topic的一部分数据，这样就实现了Topic的数据分布式存储在一个Broker集群上。 ?...在kafka集群中，每个Partition都有多个副本，其中一个副本叫做leader，其他的副本叫做follower，如下图。 ?...如果说Partition Leader刚接收到了消息，但是结果Follower没有收到消息，此时Leader宕机了，那么客户端会感知到这个消息没发送成功，他会重试再次发送消息过去。
// innodb_flush_log_at_trx_commit参数对插入性能的影响测试方法 // 最近工作上的事情比较繁琐，回到家就想休息，今天介绍一个简单的测试innodb_flush_log_at_trx_commit...参数对插入性能影响的方法吧。...参数对性能的影响，这个参数的意义大家可能也都知道，它和sync_binlog这2个参数是MySQL DBA必须知道的参数，之前针对这两个参数也做过介绍： MySQL数据安全的双1模式简介 测试方法如下...1，最安全，需要8.05s才能将1000条数据写到磁盘； 设置为2，总计需要5.76 s 设置为0，只需要3.88s 如果是SSD的话，这个差距可能会缩小，具体的情况，大家可以将插入的数据条数增多之后（...例如50000条），自行测试，这样的结果会更加明显。
本文借助于Cadence进行PSpice仿真，验证开关电源中输出电容的ESR对负载动态响应的影响。...负载的动态响应会被输出电容的ESR和ESL影响，ESR一般为mΩ等级，ESL的影响目前考虑的不多，一般考虑ESR就可以了。...以下以TPS54620为例，通过修改下图R262的值，验证ESR对负载动态响应的影响。...图1 验证ESR对负载动态响应影响的仿真电路 上图中U4为定时关闭开关Sw_tClose，参数设定如下： TCLOSE（从哪个时间点开始关闭）=500us， TTRAN（切换状态要求的时间）=1us，...上图中U5为定时关闭开关Sw_tOpen，参数设定如下： TCLOSE（从哪个时间点开始关闭）=600us， TTRAN（切换状态要求的时间）=1us， RCLOSED（开关关闭状态下的电阻）=0.25Ω
在了解临时表对性能的影响之前，首先需要了解临时表的工作原理。MySQL的临时表是在内存或磁盘上创建的临时存储结构，用于存储查询过程中的中间结果。临时表在查询结束后自动被销毁，不会占用永久表的空间。...如果内存不足，操作系统可能会使用交换空间，进一步降低性能。 CPU负载：对临时表进行复杂的计算和聚合操作可能会消耗大量的CPU资源，影响查询性能。...针对临时表对性能的影响，可以采取以下优化策略来提升查询性能和减少资源消耗： 优化查询语句：通过优化查询语句，减少临时表的使用。...可以调整tmp_table_size和max_heap_table_size参数的值来控制临时表在内存中的大小。 使用内存临时表：将临时表存储在内存中，可以避免磁盘IO的开销，提高查询性能。...可以通过设置tmp_table_size和max_heap_table_size参数为较大的值，让MySQL尽可能地将临时表存储在内存中。
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