主要内容:内存设置,JVM设置,远程连接,分布式配置调整在本章中,可以了解一些关于如何优化使用OrientDB的应用程序的一般技巧。 有三种方法可以提高不同类型数据库的性能。 文档数据库性能调整 - 它使用一种技术来帮助避免为每个新文档创建文档。 对象数据库性能调整 - 它使用通用技术来提高性能。 分布式配置调整 - 它使用不同的方法来提高分布式配置的性能。 可以通过更改内存,JVM和远程连接设置来实现通用性能调整。 内存设置 内存设置有不同的策略来提
问题内容: 编码我来检查Java的vararg性能。 我编写以下测试代码: 在我的机器上,平均输出为: 似乎将变量传递给方法是免费的!好! 但是使用varags慢60倍!为什么呢 一种解释可能是程序必须在堆上创建数组,而时间是由GC花费的。但是对于更少的循环,我仍然得到输出: 什么花费了这些额外的时间,反正编译器拥有将其解决为fix变量调用的所有信息… 这不是我打算为此进行优化的意图,但是我发现这
本文档提供的技术与工具概述,有助于使您的Django代码更高效,更快速,并使用更少系统资源。 简介 通常,人们首先关心的是编写的代码起作用,其逻辑函数根据需要产生预期输出。然而,有时,这将不足以使代码像我们希望的那样有效地工作。 Generally one’s first concern is to write code that works, whose logic functions as r
避免不必要的 DOM 操作 浏览器遍历 DOM 元素的代价是昂贵的。最简单优化 DOM 树查询的方案是,当一个元素出现多次时,将它保存在一个变量中,就避免多次查询 DOM 树了。 // Recommended var myList = ""; var myListHTML = document.getElementById("myList").innerHTML; for (var i
慎重选择高消耗的样式 高消耗属性在绘制前需要浏览器进行大量计算: box-shadows border-radius transparency transforms CSS filters(性能杀手) 避免过分重排 当发生重排的时候,浏览器需要重新计算布局位置与大小。 常见的重排元素: width height padding margin display border-width positio
当你开始编写Apache Spark代码或者浏览公开的API的时候,你会遇到诸如transformation,action,RDD等术语。了解到这些是编写Spark代码的基础。同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词:job, stage, task。对于这些新术语的理解有助于编写良好Spark代码。这里的良好主要指更快的Spark
问题内容: 我正在调整我的一个宠物项目以提高其性能。我已经淘汰了探查器以识别热点,但是我认为对Python性能特性的了解要好一些,这将非常有用。 我想知道几件事: 一些现代的编译器拥有非常聪明的优化器,它们通常可以采用简单的代码,并使其运行速度比任何人工调整代码的尝试都要快。根据优化器的智能程度,使我的代码“哑巴”可能更好。 尽管Python是一种“解释”语言,但它确实可以编译为某种形式的字节码(
问题内容: 当前,我们有一个独立的实体框架,该框架依赖于DB独立的ORM。 我必须构建一个软件,以将数据库中的元数据批量加载到大约150个excel模板中(以及有关单元格位置,单元格类型,格式等的信息)。 我可以操作 通过SQL批处理(更快,但交互性更差) 通过在内存中构建对象,使用LINQ查询处理它们以进行各种完整性检查,然后将修改提交给数据库 我知道SQL绝对快,但是我知道… 它快多少? 详细
问题内容: Pandas确实很棒,但令我惊讶的是,从Pandas.DataFrame检索值的效率低下。在下面的玩具示例中,即使DataFrame.iloc方法也比字典慢100倍以上。 问题:这里的教训仅仅是字典是查找价值的更好方法吗?是的,我知道那正是他们的目的。但是我只是想知道是否缺少有关DataFrame查找性能的信息。 我意识到这个问题比“提问”更“有趣”,但是我会接受一个提供洞察力或观点的
问题内容: 首先,我想提一下,我已经检查了所有其他问题,没有一个与我的相似,所以我认为这不是重复的。 我有两个表表,到目前为止,“ Article_tbl”具有超过300,000行,而“ ArticleZone_tbl”具有几乎相同的行数。 “ Article_tbl”包含一个身份主键“ ArticleID”。“ ArticleZone_tbl”包含一个主键,该主键由三列组成:“ ArticleI
我正在使用设置为log level=INFO的wildfly21。在部署的代码中有许多记录器。调试语句。 例如 调试语句没有正确记录到文件中,因为日志记录级别设置为INFO。 我的问题是关于logger的性能成本。调试。 在代码中保留调试语句是否有任何性能代价。或者是文件I/O中的实际成本,因此,在需要时将调试语句留作故障排除之用并无害处。
我一直在努力提高JavaFX中线形图的性能,但没有取得很大的成功。我还发现,这似乎是一些程序员在试图显示大数据时发现的一个常见问题(big在这里代表数据大小 好吧,我在stackoverflow中发现了两个帖子,其中有一个类似的问题,即具有65000个数据点的JavaFX LineChart和JavaFX LineChart-绘图数组的性能问题。主题具有65000个数据点的JavaFX LineC
我正在写一份棘手的申请书。该应用程序运行在64位八核linux机器上 Netty应用程序是一个简单的路由器,它接受请求(传入管道),从请求中读取一些元数据,并将数据转发给远程服务(传出管道)。 此远程服务将向传出管道返回一个或多个响应。Netty应用程序将把响应路由回发起客户端(传入管道) 会有成千上万的客户。将会有成千上万的远程服务。 我正在做一些小规模的测试(十个客户端,十个远程服务),但我没
我们正在从v2.5迁移到log4j v 2.6.1(无GC)。想衡量一下这是如何改进我们的应用程序(非基于web的)。 我们在配置中所做的更改: 尽可能使用异步程序。唯一使用的异步附加程序是SMTP。 仅使用支持的模式(%d{dd MMM yyyy HH: mm: ss, SSS})。 没有将log4j2.is.webapp显式设置为false,因为我们没有servlet类,这意味着启用了无垃圾日
最近,我们将数据库从11g更新为19c。 在新数据库版本中测试应用程序时,我们遇到了一个特定视图的性能问题,该视图工作得非常好,但在19c中会导致性能问题。 在分析计划时,我们看到执行计划发生了巨大变化,这导致了19c中视图的性能非常差。 令人惊讶的是,其他观点的效果很好。 如果你能对这个问题有所了解,那就太好了。 谢谢你,JD