采用了 esbuild 依赖预构建，所以大家会感觉到首次 run dev 的时候会稍微慢一些，如果 package.json 中依赖的包改变了，还会重新构建依赖 2. esbuild 采用 go 开发，比...webpack 采用 js 开发快，go 是编译型语言，js 是解释性语言 3. vite 启动之后，如果依赖不变，则不会重新构建依赖，依靠当下浏览器支持了 esmodule，通过 script 写为...vite 快的原因： 而 Vite 这类基于浏览器 ESM 形式的构建工具，利用浏览器实现了按需加载，相比打包类型的构建工具快上很多，而且随着项目的增大，热更新等也不会变慢，大大提高了开发效率。...vite 为什么使用 rollup 打包 虽然浏览器对 ESM 的支持已经很广泛了，但 Vite 还是选择在生产环境时使用 rollup 来打包，因为在生产环境下，使用未打包的 ESM 会产生比较多的
虽然文字很长，但无非讲了几点： 为什么编译型语言比解释型快，引入的间接层越多，速度越慢 JIT与字节码的使用，带来了Java和C#这样介于前两者之间的中间选择 影响语言速度的因素还有很多，包括在语言设施上的投入力度...他们的经验是： 执行速度不太重要而且没有图形界面时，用Python而不是C，开发速度快10倍 如果有图形界面，或者逻辑复杂，用C#（WinForms和WPF），比C++/Qt开发快 如果执行速度很重要，
本文转自： http://www.yanyufly.com/2010/10/22/sendfile为什么比readwrite快/ 在看关于文件IO优化资料时，其中提到了sendfile，man了一下...这就是为什么说在 Nginx 配置文件里打开 sendfile on 选项能提高 web serve r性能的原因。
“快”这个词是不明确的，专业属于点有两个层面： 1.时延 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，题主的“快”应该主要指这个。 2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。...Storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间;因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延
同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？ Mike Ash写了一篇很好的解释，非常通俗地回答了这个问题，有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。...这些设计上的因素，决定了寄存器比内存读取速度更快。 原因三：工作方式不同 寄存器的工作方式很简单，只有两步：（1）找到相关的位，（2）读取这些位。...内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
速度快这个词对于任何架构需要针对应用场景来描述。 ?
通常我们认为 Spark 引擎是基于内存进行计算，无论如何，速度都是比 MapReduce 快，因为 MapReduce 需要频繁 Shuffle 。...在 Spark 的官网早期介绍中，也有过一张 Spark 比 Hadoop 计算速度快100倍的宣传，虽然它似乎违反了我们的广告法。...1.2 Spark 计算走 IO 少 Spark 计算比 MapReduce 快的根本原因在于 DAG（有向无环图） 计算模型。...而 MapReduce 每个阶段之间都需要将数据写入分布式文件系统，这会造成数据的多次复制和移动。 4....最后，Spark 一定比 MapReduce 快100倍吗？
同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？ ? Mike Ash写了一篇很好的解释，非常通俗地回答了这个问题，有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。...这些设计上的因素，决定了寄存器比内存读取速度更快。 原因三：工作方式不同 寄存器的工作方式很简单，只有两步： （1）找到相关的位 （2）读取这些位 内存的工作方式就要复杂得多： （1）找到数据的指针。...内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？ ? Mike Ash写了一篇很好的解释，非常通俗地回答了这个问题，有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。...这些设计上的因素，决定了寄存器比内存读取速度更快。 原因三：工作方式不同 寄存器的工作方式很简单，只有两步： （1）找到相关的位 （2）读取这些位。 内存的工作方式就要复杂得多： 1....内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
在一些系统代码中，随处可见的BeanCopier（源于org.springframework.cglib.beans），它主要用在将PO与DTO互转。一些人在惊...
学习过[跟我学Kafka源码之LogManager分析]的同学一定会问为什么Kafka大量使用了磁盘作为传统意义的缓存。...其实Kafka最核心的思想是使用磁盘，而不是使用内存，可能所有人都会认为，内存的速度一定比磁盘快，我也不例外。
这也快太多了吧！当然喽，Spark是内存运算框架，Hadoop MapReduce则是硬盘存储全部中间结果，内存和硬盘速度当然不一样啦，快30多倍也没什么吧。...Spark到底是个怎样神奇的框架，不用内存缓存也能比Hadoop快31倍？ 客观来讲，Spark的架构设计，的确使得它在很多应用场景的速度上大幅超越了Hadoop，而排序这是这样的应用场景之一。...前者衍生自归并排序和插入排序，具有快排的性能，而最差情况时间复杂度为O(NLogN)，比快排还要低。后者从原理上讲也是基于归并的，不过针对Hadoop的map->reduce模式进行了优化。
php7为什么比5快 在php版本进行升级后，我们能够明显感觉到，php的速度运行比较快了，这是由于其中的性能进行了一些调整，下面我们一起来探究php7比5运行快速的原因。...运行情况 100001运行时间: 3 - 7 毫秒 耗费内存: 0.109375 K php5.5运行情况 100001运行时间: 18 - 30 毫秒 耗费内存: 0.671875 K 以上就是php7比5...快的原因分析，基于php7的特性，我们在总结出具体的一些运行效率提升的原因后，可以运行不同版本的实例进行体会。
为什么 MyisAM 查询快？ ? 关于，这个问题，我网上看了很多答案。大多内容都雷同，但是我要强调的是，并不是说 MYISAM 一定比 InnoDB 的 select 快。 其实呢？...不同的场景，还真不能说 MyISAM 比 InnoDB 中的查询快！ 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 的 5 大区别： ? 上面的“事务”写错了。...那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询快呢？那是因为，InnoDB 的表是根据主键进行展开的 B+tree 的聚集索引。...结合上图，可以看出：INNODB 在做 SELECT 的时候，要维护的东西比 MYISAM 引擎多很多。 ?...说白了，为什么现在一些人喜欢 NoSQL 呢？因为 nosql 本身似乎应该是以省去解析和事务锁的方式来提升效能。MYISAM 不支持事务，也是它查询快的一个原因！
如果内存占用大，Pandas可以分块读取，所以对于大数据比Python列表有更好的处理能力。 MySQL无疑是最快的，这一点相信写过SQL的人能感受到。...它的数据存储在磁盘，得益于索引和查询优化，而且有分页查询、多线程等，比Pandas和Python列表快很多。 举几个列子，分别是聚合、排序、复杂查询操作。...）使用内置sort()和sorted()方法，时间复杂度高 Pandas（十秒级）使用pandassort_values方法实现，调用C底层算法，比较快 Mysql（秒级）通过索引直接读取B+树，非常快...复杂查询（多表+多条件） Python列表（分钟级）加载全部数据到内存，且算法复杂 Pandas（十秒级）加载全部数据到内存，可以算法优化，但也不快 Mysql（秒级）通过索引和join方法优化，非常快
Docker 容器是基于操作系统级别的虚拟化技术，它与宿主机共享操作系统内核，因此容器本身非常轻量级。相比之下，虚拟机系统需要模拟整个操作系统，包括内核、设备驱...
learn from 从0开始学大数据（极客时间） 数据太大（PB级别），将程序发送到数据所在地方进行计算，比移动数据更划算 如何实现的： 将大规模数据存储在集群的所有服务器上，（HDFS系统，块存储
到这里我们就可以解释为什么es比mysql块了。因为mysql只有term dictionary这一层，以树的形式存储在磁盘中，检索一个term需要若干次的random access的磁盘操作。...这样term dictionary可以比b-tree更节约磁盘空间。
1 开源项目简介比 MyBatis 效率快 100 倍的条件检索引擎，天生支持联表，使一行代码实现复杂列表检索成为可能！...可自定义数据库字段到实体类字段的转换规则支持 SQL 拦截器支持添加多个 SQL 拦截器，可自定义 SQL 生成规则5 技术选型框架目的：只一行代码实现：多表联查分页搜索任意字段组合过滤任意字段排序多字段统计架构图：为什么用这绝不是一个重复的轮子虽然
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