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JVM 的运行数据区

java的内存空间分为:方法区,程序计数器,本地方法栈,虚拟机栈,堆; 方法区:方法区是系统分配的一个内存逻辑区域,有运行时常量池、静态变量、类信息; 注意:方法区里有个静态区,静态区专门存放静态变量和静态代码块...虚拟机栈:虚拟机栈就是我们常说的栈空间了;  栈空间里存放的是局部变量表,动态链接,操作数栈,以及是方法的出口;每个栈帧都会随着方法的开始和结束相应的出栈和入 栈; 注意:1....在方法中定义的一些基本类型的变量和引用变量都在方法的栈内存中分配。...堆空间:堆空间里存放的有且只有对象,同时包括数组对象,该区域是垃圾回收的重点区域,垃圾回收也会回收方法区; 注意:对象是在堆内存中初始化的, 真正用来存储数据的。不能直接访问。...引用类型变量是保存在栈当中的,引用变量是一个用来引用堆中对象的符号而已(指针),使用时可以用它来代表引用对象; 程序计数器:分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。

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    Postgresql 生产问题一例, 为什么1000行数据这么慢要27秒

    最近开发部门的测试提出一个问题,在我们某一个项目的postgresql V12的服务器上某个表在查询的时候1000行数据竟然跑出了 27秒的"好成绩". 我大PG 的性能这么差,这不能呀....好请跟着我们来,走近科学, 剥丝抽茧 1000行数据,select * 竟然要27秒 首先我们验证了一下,的确在PG_ADMIN查询平台上,查询很慢这张表的确要20多秒才能将1000行数据展出,但问题是他真的只有...这个表中包含了两个JSON 格式的数据, 问题就从这里开始, 我们通过命令来查询这张表到底有多大, 214MB , 几百行的数据已经到了214MB, 并且还是不包含索引的情况下.那么此时心里已经有底了...Main 方式允许压缩存储但不允许使用TOAST的方式进行数据的存储,如果你的一行恰恰在压缩后可以放到一个页面中,那这样的方式是比较适合的. create table l_request_log_p (...'; toast表中的信息主要包含 chunk_id 对应的主表的OID,同时还是 chunk_seq对应这段数据与原表存储的位置,后面chunk_data 就是数据了.

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    Mysql获取数据的总行数count(*)很慢

    引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行count(*)的时候直接返回个数,效率很高 而innoDB引擎就麻烦了,他的执行count(*)的时候,是一行行的累加计数 当然我们要知道此事的说的是没有带条件的...count(*),如果加了where条件的话,MyiSAM返回也不能返回的很快 由于我们现在如果使用mysql,大多使用的存储引擎都是innodb,因此由于他是一行行的累计计数,因此随着数据的越来越多...,返回的速度就越慢的原因 为什么innodb不跟MyiSAM一样,也把数据存起来呢 那是因为即使在同一时刻的多个查询,由于多版本控制(MVCC)的原因,innoDB应该返回多少行也是不确定的,这里,我们用...计数还没有加1 查询到100行结果里面没有最新插入的数据,而redis计数已经加1 ?...不管上面那种时序去查询数据,最终的结果都会不准确, 使用数据库保存计数 我们可以使用在数据库新建一张表C去记录操作的总行数,由于innodb支持崩溃恢复不丢失数据的,因此可以解决数据丢失的问题,是否能解决不准确的问题呢

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    如何正确的进行数据的分库分表

    如果数据多到一定程度,就需要分库分表来存储数据了,这个一定程度的判断也比较难,总体而言, 数据量上:MySQL数据库在500w-1000w的时候性能比较好,单张表达到2000W(如果服务器配置比较好的话...磁盘:如果一个数据库存储的数据比较多,一台服务器的磁盘就会成为瓶颈,这个时候,就需要考虑分库了 数据库链接:如果一个数据库实例的链接过多,很容易就达到服务的上限,这个时候就有必要进行分库分表,当然,也可以通过引入...Redis 缓存的形式,在前面挡一下,可以降低服务器的链接 分库分表大体有两种思路: 1.修改代码,让代码去链接对应的数据库查询对应的表。...常见分表、分库常用策略 平均进行分配hash(object)%N(适用于简单架构),这个方式可能会遇到如果某个用户的数据过多,就会造成数据倾斜的问题。  ...按照一致性hash算法进行分配(适用于集群架构,在集群中节点的添加和删除不会造成数据丢失,方便数据迁移)。

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    使用Pandas进行数据清理的入门示例

    数据清理是数据分析过程中的关键步骤,它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。...本文将介绍以下6个经常使用的数据清理操作: 检查缺失值、检查重复行、处理离群值、检查所有列的数据类型、删除不必要的列、数据不一致处理 第一步,让我们导入库和数据集。...Zipcode列中有3个缺失值 dropna()可以删除包含至少一个缺失值的任何行或列。...drop()方法用于从数据框中删除指定的行或列。...Customer Fname':'Customer_Fname'} df.rename(columns=new_names, inplace=True) df.head() 总结 Python pandas包含了丰富的函数和方法集来处理丢失的数据

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    使用 Python 进行数据清洗的完整指南

    你一定听说过这句著名的数据科学名言: 在数据科学项目中, 80% 的时间是在做数据处理。 如果你没有听过,那么请记住:数据清洗是数据科学工作流程的基础。...机器学习模型会根据你提供的数据执行,混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果,而干净的数据是良好模型性能的先决条件。...当然干净的数据并不意味着一直都有好的性能,模型的正确选择(剩余 20%)也很重要,但是没有干净的数据,即使是再强大的模型也无法达到预期的水平。...在本文中将列出数据清洗中需要解决的问题并展示可能的解决方案,通过本文可以了解如何逐步进行数据清洗。 缺失值 当数据集中包含缺失数据时,在填充之前可以先进行一些数据的分析。...重复数据 当数据集中有相同的行时就会产生重复数据问题。这可能是由于数据组合错误(来自多个来源的同一行),或者重复的操作(用户可能会提交他或她的答案两次)等引起的。处理该问题的理想方法是删除复制行。

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    使用 ChatGPT 进行数据增强的情感分析

    没有数据增强的情感分类 为了训练情感分类模型,我们将使用IMDD数据集,其中包含带有情感标签的电影评论。...使用ChatGPT进行数据增强 现在,让我们使用ChatGPT来增强我们的数据。我们将生成100个额外的评论。让我们开始吧。...函数以输入评论作为示例,并提示模型创建一个具有指定情感(正面、负面或中性)的新电影评论。temperature参数控制生成文本的创造力。 然后,函数返回生成的电影评论。...首先,让我们将ChatGPT生成的评论转换为包含评论和情感列的Pandas数据帧。以下脚本遍历每个生成的评论,将评论拆分为情感和评论,并将这些值返回给调用函数。...这个结果非常令人印象深刻,仅使用100条新生成的记录。这显示了ChatGPT进行数据增强的显著能力。 希望您会喜欢这篇教程。欢迎分享您对如何进一步改进这些结果的想法。

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    给入行数据分析的 8 个建议

    认为学不学数据分析无所谓,你 OUT 了,数据分析的本质是量化一切,让你看的更清楚一些,回头想想,你没有严谨的分析和数据验证,谁会信你?靠卖资历?...解读: 大数据时代告诉了你拥有数据的价值,孙正义说过:数字资产会成为人类最大的资产,数据的价值不言而喻,当所有人都重视数据的时候,你的思维系统也要升级的,从粗放式到精细化都要经历一段时间,现在的互联网行业已经离不开数据了...不要把自己定位成专业数据分析师,而是要从数据分析成为职场技能的角度去学习,你的视角会不一样的,切记。...解读: 以前的几年里,数据分析一直是中心化的形式存在,也就是一个部门为全公司,各个业务口输出数据分析报告,存在的问题简单,数据分析师在业务眼里:你不懂业务!...会不会编程,懂不懂数学与数据分析没有因果关系,只有相关关系,并非一定要编程,很懂数学,哪些只是为了提高效率,加深数据的理解,数据分析最终的目服务商业,所以你的思维和行业的深度广度更重要。

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