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MySQL MyISAM 查询为什么 InnoDB

所以,我一一拒绝了他们。 关于这套面试题,有很多内容,我都写过文章!今天,我们来写一写第 14 小题。为什么 MyisAM 查询? ? 关于,这个问题,我网上看了很多答案。...大多内容都雷同,但是我要强调是,并不是说 MYISAM 一定 InnoDB select 。 其实呢?MyISAM 适合读多,并发少场景;这个问题要分场景来看。...不同场景,还真不能说 MyISAM InnoDB 查询! 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 5 大区别: ? 上面的“事务”写错了。...关于 count 区别,可以看我这篇文章《你真的懂 select count(*) 吗?》。 那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询呢?...聚集型索引并不是一种单独索引类型,而是一种存储方式,InnoDB 聚集型索引实际上是同一结构中保存了 B+tree 索引和数据行。当有聚簇索引时,它索引实际放在叶子页。 ?

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TPC-DS基准测试CDP数据仓库性能EMR3倍

在先前有关CDW性能博客文章,我们将Azure HDInsight与CDW进行了比较。...在此博客文章,我们使用TPC-DS 2.9基准测试比较了使用Cloudera数据平台(CDP )上Cloudera数据仓库(CDW)Apache Hive-LLAP与Amazon上EMR 6.0...亚马逊最近宣布了其最新EMR版本6.1.0,支持ACID事务。该基准测试是EMR 6.0版上运行,因为我们无法使查询6.1.0版本上成功运行。稍后博客对此有更多了解。...CDW上查询平均EMR上查询运行速度5倍,从而提供了总体上更快响应时间(见图2)。 基准测试CDW上取得了100%成功。相反,EMR在运行query72问题上运行了10多个小时。...如下图1所示,CDW整个运行时间中性能EMR高出3倍,其中CDW大约3小时(11,386秒)内完成了基准测试,而EMR则为11小时(41,273秒)。

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SSE学习

看到 intel向量化指令矩阵乘应用评估_softee专栏-CSDN博客 使用SIMD技术提高C++程序性能_章志强专栏-CSDN博客描述效果而心动,然后咨询了下 Imageshop...我只知道如果用malloc初始化数据是没有对齐。 问题2:SSE耗时并没有少于C++为什么? 不过的确version2不用在loop内set了,耗时version1少。...第二个例子 向量内相邻元素相加得到新结果,但这个为什么SSE并没有 ?而第三个例子却呢?初始化问题?...而_mm_set_ps这种实际是使用shuffle那种需要7个步骤笨方式,所以这句开销实际load大?!是这样理解吗?应该是吧。...循环步长尽量是1即每次+=1 至此《write fast code》基本看完了。 二、OpenMP 之前搞并行时其实就已经测试过了OpenMP,但并没有任何加速效果!

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C++ 新特性学习(六) — 新字符串编码和伪随机数

其实这个部分是我觉得最没用部分 新字符编码 注:这部分仅测过GCC,VS暂不支持 标准C++中支持两种字符编码。 直接使用””将产生const char。...新标准增加了三种,即UTF-8、UTF-16和UTF-32。 使用u8″”为能至少储存UTF-88位元编码。 使用u””为能至少储存UTF-1616位元编码,对应’\u’表示16位元字符。...将会提供三种随机数算法,每一种算法都有其强项和弱项: 模板类 整数/浮点数 品质 速度 状态数 linear_congruential 整数 低 中等 1 subtract_with_carry 两者皆可 中等 ...25 mersenne_twister 整数 佳 624 随机数引擎预设类 类名 定义 minstd_rand0 std::linear_congruential_engine minstd_rand...default_random_engine implementation-defined 分布类 Uniform distributions (离散型均匀分布) uniform_int_distribution uniform_real_distribution

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大数据并行计算利器之MPIOpenMP

1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像(通常为二值图像),将互相邻接(4邻接或8邻接)具有非背景值像素集合提取出来,为不同连通域填入数字标记,并且统计连通域数目。...目前集群计算领域广泛使用MPI来进行并行化,单机领域广泛使用OpenMP进行化,本文针对基于等价对二值图像连通域标记算法进行了并行化设计,利用不同并行编程模型分别实现了不同并行算法,并通过实验对利用不同并行编程模型所实现连通域标记算法进行了性能对比分析...6.5 问题2:为什么复杂图简单图加速比高? ? 6.6 结果3:集群环境下,复杂图和简单图加速比 ? 6.7 问题:为什么进程数超过12时,复杂图加速比不再上升,而简单图加速比继续上升? ?...6.8 结果4:OpenMP版本与MPI版本比较? ? 6.9问题:为什么MPI 1个进程OpenMP 1个线程更高效? ? 6.10 OpenMP开辟线程开销? ?...6.11 OpenMP编译制导语句会影响编译结果? OpenMP编译制导语句会影响编译结果,这也可以解释单线程OpenMP程序串行程序慢这一现象。 ? ?

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C++随机数用法大全

rand函数只能生成均匀分布整数,但程序有时候需要浮点数、非均匀分布、其他范围分布等等,这就需要开发者去进行转换,而这会导入非随机因素,且不方便,因此C++头文件“random”随机数库中提供了新工具...,是调用系统函数time(定义头文件ctime),它返回从一个特定时间到现在经过了多少秒: #include #include default_random_engine...我们只需要使用另一种类型分布对象即可: #include uniform_real_distribution u(0, 1);// 定义一个范围为0~1浮点数分布类型...,集中4附近正负1.5范围随机数较多,更远范围随机数较少。...cout << b1(e) << endl;// 输出随机数 结 更多分布类型大家可以自行了解,总之确实非常实用方便,rand自己去做除法等等要随机得更正,也更灵活。

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莱斯大学&英特尔新算法证明CPU加速深度学习优于GPU!老黄核弹警告

结果表明,在任意精度上,CPU上SLIDE总是V100上基于TensorFlowGPU算法。 ?...Delicious-200K数据集上,SLIDETF-GPU1.8倍;而在算力要求更高Amazon-670K数据集上,SLIDE速度更是TF-GPU2.7倍。...CPU上跑深度学习能快过GPU,这样结论立刻吸引住了网友们目光。 有网友分析说: 该方法不仅使用了哈希表,其速度之还得归功于OpenMP硬件多核优化。...(OpenMP是一套支持跨平台共享内存方式多线程并发编程API) 看起来小型DNN是非常有前途替代方案。不过,问题在于,该方法是否可以推广到其他CPU架构?...这种方法还是存在巨大冲突和牺牲准确性风险。 ? 还有人表示,与作者交流,他认为该方法主要适用于宽网络,否则哈希表开销会大于其收益。

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这些常见 PHP 代码性能对比你必须知道

获取随机数组元素 你想从一个大数组获取一个随机值 常规 array_rand($array); 其他方式 $array[mt_rand(0, count($array) - 1)]; 性能 我创建了一个包含...平均 8 倍 (87%)。这个结果特别令人惊讶,因为mt_rand是 MersenneTwister 随机数生成器实现,而且从 PHP7.1 开始,内部随机化算法已更改为使用完全相同算法。...以下是排名靠前结果: 替代方法在此测量2.2 倍(54.83%)。平均 2 倍 (51%)。...额外性能改进 以下是我在编码约定搜集一些附加方法,我发现它们可以略微提高性能 (如果适用): 更喜欢 JSON 而不是 XML 之前声明变量,而不是循环每次迭代声明变量 避免循环头部函数调用...我同意,生产中性能取决于诸如数据库查询之类瓶颈,处理性能时应该重点关注这些瓶颈。但我认为,如果有更快替代方案,例如, regex 更容易处理和维护情况下,为什么不使用它们呢?

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音频处理效率测评:audioflux、torchaudio、librosa和essentia库哪个更快?

深度学习音频领域,mel频谱是最常用音频特征。...本文中,我们将对四个常用音频处理库——audioflux、torchaudio、librosa和essentia——进行性能测试,以评估它们计算Mel频谱时效率。...MKL 使用 OpenMP 进行并行加速,但是同一进程只能存在一个 OpenMP 实例。当这些库一起使用时,最好将所有库链接到 libomp 相同位置,否则会出现错误。... linux/amd 处理器上,audioflux torchaudio 稍,但在 linux/intel 上稍慢。... macOS 系统上,对于大尺寸样本数据,audioflux torchaudio ,intel m1 明显;对于小尺寸样本数据,torchaudio audioflux 更快。

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并行计算思考----回溯法求解数独问题

-0470891653.html 可以下载相关代码 2.使用并行计算来优化自己串行程序之前,我们需要思考以下几个方面的问题 什么情况下需要并行?...并行能够带来多少性能提升? 编码和调试时间成本? (串行代码早都搞出来了,并行搞出来还不一定对,并行时间上提升是否能够低效开发并行程序的人力资源成本?)...理论上认为对于并行计算可扩展性(Scalability),一个程序加速比随着处理器核数增加而变化情况,一个完美的可扩展程序一个四核计算机上应该是双核计算机两倍速度。...3.实验: 并行回溯法计算数独(可能需要Intel编译器) 资源: http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/9195537 编译时候要打开vs openMP...串行算法:可以看到速度非常: ? 书上串行算法: ? openmp并行算法: ?

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【Rust日报】 2019-05-28:使用WASI对区块链进行通用计算

(OasisLabs是来自加州大学伯克利分校Dawn Song教授和同事们创立区块链项目,基于区块链和可信硬件想构建高性能可信云平台。) 为什么他们想把WASI用于区块链?...)和C++/OpenMP(c++类似于rayon库)36核机器上进行了性能测试。...(NUMA 用于 x86 和 IBM® POWER® 体系结构平台上多处理器系统。具有 NUMA 特性系统,每个处理器都具有可用本地内存,也可以访问分配给其他处理器内存。...对本地内存内存访问速度更快。NUMA 节点是相互紧密联系处理器和内存集合。 节点内内存访问速度节点外更快。...但未可知OpenMP测试代码是否利用了NUMA感知来提升性能,但OpenMP好像是支持NUMA(不确定)。

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pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()

随机抽取数字,并组成指定大小(size)数组 #replace:True表示可以取相同数字,False表示不可以取相同数字 #数组p:与数组a相对应,表示取数组a每个元素概率,默认为选取每个元素概率相同...否则,一个样本每行不能被重复。...返回不同地址storage,或者返回None。如果这个参数是字典的话,意味着从文件地址标记到当前系统地址标记映射。...torch.load('tensors.pt', map_location={'cuda:1':'cuda:0'}) 11. torch.get_num_threads() 说明:获得用于并行化CPU操作OpenMP...线程数 12. torch.set_num_threads() 说明:设定用于并行化CPU操作OpenMP线程数 以上这篇pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()就是小编分享给大家全部内容了

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《PytorchConference2023翻译系列》19-使用TorchBench for PyTorch标准化CPU基准测试

首先,我们来看一下为什么做这个?...我们在这里做TorchBench创建和维护一个标准化CPU基准测试。它有三个用途,首先,我们可以使用它来跟踪性能状况。...在这里,我们想要做不单是比较这两种性能。因为某些场合,channel_last可能没有那么。而Torchbench可以帮助我们选择特定情况。...另外,如果您想测量CPU性能,设置正确运行时配置非常重要,例如OpenMP线程数、CPU亲和性,以及最新一代Xeon上还需要设置Neumark控制。...本次会议,我们听到了很多关于编译器后端新特性,比如AOT inductor。我们肯定会将新技术加入到Torchbench,以进行交叉比较。

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