js对象的读取速度 1、访问字面量和局部变量最快，而访问数组元素和对象成员相对较慢。访问对象成员时，就像作用域链一样，在原型链上搜索。...2、如果找到的成员在原型链中的位置太深，访问速度就会变慢。 所以要尽量减少对象成员的搜索次数和嵌套深度。...实例 // 进行两次对象成员查找 function hasEitherClass(element, className1, className2) { return element.className... === className1 || element.className === className2; } // 优化，如果该变量不会改变，则可以使用局部变量保存查找的内容 function...element.className; return currentClassName === className1 || currentClassName === className2; } 以上就是js对象的读取速度介绍
R 的 read.table 和 read.csv 读取文件速度比较慢。尤其在读取稍微大一点的数据，需要等很长时间。...在需要读取大文件时，尤其读取列数特别多的文件，不妨试试 data.table 包（https://cran.r-project.org/web/packages/data.table）的 fread (...它的参数与 read.table 函数类似，但读取速度有非常大提升。 提速两千倍并不是标题党，而是在一个 489 行、1079796 列、1G 纯文本文件中的实测结果。...TRUE, row.names = 1) time.end < -Sys.time() time.running <- time.end-time.start print(time.running) 读取速度非常慢...，竟然花了 20.87 小时，我也懒得去研究是什么原因： Time difference of 20.87034 hours 使用 fread 读取文件： library("data.table")
针对6：不能使用Mybatis的批量插入，我们可以使用JDBC的批量插入，配合事务来完成批量插入到DB。即 Excel读取分批+JDBC分批插入+事务。...注意：1、我们需要计算Sheet个数，以及循环写入次数。...//注意这次的循环就需要进行嵌套循环了,外层循环是Sheet数目,内层循环是写入次数 List> dataList = new ArrayList...2分15秒，并且这是在不适用实体作为映射的情况下，如果使用实体映射不适用循环封装的话速度会更快(当然这也是在没有设置表头等其他表格样式的情况下)综合来说速度还算可以。...，这东西一般也很少有人愿意测试，不过这个速度对于我当时解决公司大数据的导入和导出已经足够，当然公司的业务逻辑很复杂，数据量也比较多，表的字段也比较多，导入和导出的速度会比现在测试的要慢一点，但是也在人类能接受的范围之内
针对6： 不能使用Mybatis的批量插入，我们可以使用JDBC的批量插入，配合事务来完成批量插入到DB。即 Excel读取分批+JDBC分批插入+事务。...开始将查询的数据写入到另一个Sheet中； 如此循环直到数据全部导出到Excel完毕。...//注意这次的循环就需要进行嵌套循环了,外层循环是Sheet数目,内层循环是写入次数 List> dataList = new...2分15秒，并且这是在不适用实体作为映射的情况下，如果使用实体映射不适用循环封装的话速度会更快(当然这也是在没有设置表头等其他表格样式的情况下) 综合来说速度还算可以。...，表的字段也比较多，导入和导出的速度会比现在测试的要慢一点，但是也在人类能接受的范围之内。
用国际标准 TPCH 的工具生成数据表，选用其中的 customer 表，3000 万行，8 个字段。生成的原始文本文件有 4.9G。将这些数据导入到 Oracle 和 MySQL 中。...硬件环境是单台 2CPU 共 16 核的服务器，文本文件和数据库都在 SSD 硬盘上。所有测试都在本机完成，没有实质上的网络传输时间。...我们知道，文本解析是非常麻烦的事情，非常消耗 CPU，但即使这样，从文本文件读数还是远远快于从数据库读数。我们再来测试二进制文件，感受一下文本解析造成的性能损失。...从文本文件读数的代码和刚才类似，实测耗时 483 秒将这个文本文件转换成 SPL 的组表文件，再测试读取速度：A1=now()2=file("/home/tpch/orders.ctx").open()...因为要考虑写入而不能压缩，速度赶不上紧凑的 SPL 组表还算是正常的，但比文本文件还慢就有点难以理解了。
，直接在内存中就可以完成对字节数组的压缩，加密，读写以及序列化。...我们以PipedOutputStream和PipedInputStream为例，通过PipedOutputStream将一串字符写入到内存中，再通过PipedInputStream读取输出到控制台，整个过程并没有临时文件的事情...int len = 0; // 循环读取字节数组中的数据，并输出到控制台 while (-1 !..."));// 读取四个字节，将其转换为 int 类型int i = dis.readInt();// 将一个 int 类型的数据写入到文件中das.writeInt(1000);2.5 缓冲流对于数据的处理...，CPU速度快于内存，内存又远快于硬盘，在大数据量情况下，频繁的通过IO向磁盘读写数据会带来严重的性能问题，为此Java中提供了一个缓冲流的概念，简单来说就是在内存中设置一个缓冲区，只有缓冲区中存储的数据到达一定量后才会触发一次
针对6： 不能使用Mybatis的批量插入，我们可以使用JDBC的批量插入，配合事务来完成批量插入到DB。即 Excel读取分批+JDBC分批插入+事务。...开始将查询的数据写入到另一个Sheet中； 如此循环直到数据全部导出到Excel完毕。... //注意这次的循环就需要进行嵌套循环了,外层循环是Sheet数目,内层循环是写入次数 List> dataList = new...2分15秒，并且这是在不适用实体作为映射的情况下，如果使用实体映射不适用循环封装的话速度会更快(当然这也是在没有设置表头等其他表格样式的情况下) 综合来说速度还算可以。...，表的字段也比较多，导入和导出的速度会比现在测试的要慢一点，但是也在人类能接受的范围之内。
中所有的数据库，一个个的写入数据，根据数据的类型不同，采用不用的TYPE来标识，然后记下对应的长度，再存入值，比如要存储的对象的值是hashTable Code.SLICE.source("else if...: hash的底层实现方式为 hasttable,那么一个个的遍历key,value,将它们分别转成String的形式再存储"); 复制代码 当所有数据记录完成之后，写入EOF结束标记，最后加上校验和，...= 0)") .interpretation("读取文件的前9个字节，前5个必定是REDIS字符，否则出错"); 复制代码 接下来便可以按照序列化的规则，进行反序列化,知道读取完成 Code.SLICE.source...goto eoferr;" + "if ((val = rdbLoadObject(type,rdb)) == NULL) goto eoferr;" + "}") .interpretation("循环读取文件的内容...它的恢复速度远快于AOF 劣势：不适用于实时持久化，实时操作成本高；老版本的Redis服务无法兼容新版本的Redis产生的RDB文件
在有 RAID 卡，SAS 15000 转磁盘测试顺序写文件，速度可以达到 300M 每秒左右，而线上的网卡一般都为千兆网卡，写磁盘速度明显快于数据网络入口速度，那举是否可以做到写完内存就吐用户返回，由后台线程刷盘呢...由于磁盘速度大于网卡速度，那么刷盘的进度肯定可以跟上消息的写入速度。...万一由于此时系统压力过大，可能堆积消息，除了写入 IO，还有读取 IO，万一出现磁盘读取落后情况， 会不会导致系统内存溢出，答案是否定的，原因如下： a) 写入消息到 pagecache 时，如果内存不足...2.png 返回成功状态时，消息已经被写入磁盘。 消息写入内存 pagecache 后，立即通知刷盘线程，刷盘完成后，返回消息写成功的状态。...同步刷盘与异步刷盘的唯一区别是异步刷盘写完 pagecache 直接返回，而同步刷盘需要等待刷盘完成才返回， 同步刷盘流程如下： 写入 pagecache 后，线程等待，通知刷盘线程刷盘。
文件IO消耗分析 Linux在操作文件时，将数据放入文件缓存区，直到内存不够或系统要释放内存给用户进程使用。所以通常情况下只有写文件和第一次读取文件时会产生真正的文件IO。...对于Java应用，造成文件IO消耗高主要是多个线程需要进行大量内容写入（例如频繁的日志写入）的动作、磁盘设备本身的处理速度慢、文件系统慢、操作的文件本身已经很大。...（如果系统不是CPU密集型，且从新生代进入旧生代的大部分对象是可以回收的，那么采用CMS GC可以更好地在旧生代满之前完成对象的回收，更大程度降低Full GC发生的可能） 在调整了内存管理方面的参数后应通过...，导致文件很快变得很大，从而写入速度越来越慢，并造成各线程激烈争抢文件锁。...毕竟内存的读取肯定远快于硬盘、网络的读取， 在内存消耗可接受、GC频率、以及系统结构（例如集群环境可能会带来缓存的同步）可接受情况下，应充分利用内存来缓存数据，提升系统的性能。
但是，始终存在一个核心矛盾：CPU、内存、I/O 设备存在速度差异。CPU 远快于内存，内存远快于 I/O 设备。 根据木桶短板理论可知，一只木桶能装多少水，取决于最短的那块木板。...从磁盘中读取文件的时候，大部分的 CPU 时间用于等待磁盘去读取数据。在这段时间里，CPU 非常的空闲。它可以做一些别的事情。...volatile这个关键字,需要单独写一篇文章来讲解,后续更新 请持续关注公众号:JAVA宝典 2.1 原子性问题 早期,CPU速度比IO操作快很多,一个程序在读取文件时,可将自己标记为"休眠状态"并让出...，至少需要三条 CPU 指令 指令 1：首先，需要把变量 count 从内存加载到 CPU 的寄存器； 指令 2：之后，在寄存器中执行 +1 操作； 指令 3：最后，将结果写入内存（缓存机制导致可能写入的是...循环 10000 次 count+=1 操作如果改为循环 1 亿次，你会发现效果更明显，最终 count 的值接近 1 亿，而不是 2 亿。
但是，始终存在一个核心矛盾：CPU、内存、I/O 设备存在速度差异。CPU 远快于内存，内存远快于 I/O 设备。 根据木桶短板理论可知，一只木桶能装多少水，取决于最短的那块木板。...其中，进程、线程使得计算机、程序有了并发处理任务的能力，它有两个重要优点： 提升资源利用率 降低程序响应时间 1.1提升资源利用率 从磁盘中读取文件的时候，大部分的 CPU 时间用于等待磁盘去读取数据...volatile这个关键字,需要单独写一篇文章来讲解,后续更新 请持续关注公众号:JAVA宝典 2.1 原子性问题 早期,CPU速度比IO操作快很多,一个程序在读取文件时,可将自己标记为"休眠状态"并让出...，至少需要三条 CPU 指令 指令 1：首先，需要把变量 count 从内存加载到 CPU 的寄存器； 指令 2：之后，在寄存器中执行 +1 操作； 指令 3：最后，将结果写入内存（缓存机制导致可能写入的是...循环 10000 次 count+=1 操作如果改为循环 1 亿次，你会发现效果更明显，最终 count 的值接近 1 亿，而不是 2 亿。
然而，相比起 Python 扩张的速度，Python 代码的运行速度就显得有点逊色了。 在代码运行速度方面，Java、C、C++、C# 和 Python 要如何进行比较呢？...这就是在 for 循环代码块内创建临时变量不会增加内存消耗的原因。...在代码编译阶段，Python 3 会将字节码序列写入 __pycache__/ 下的文件中，而 Python 2 则会将字节码序列写入当前目录的 .pyc 文件中。...对于你编写的脚本、导入的所有代码以及第三方模块都是如此。 因此，绝大多数情况下（除非你的代码是一次性的……），Python 都会解释字节码并本地执行。...◈ 类型比较和类型转换消耗的资源是比较多的，每次读取、写入或引用变量时都会检查变量的类型 ◈ Python 的动态程度让它难以被优化，因此很多 Python 的替代品能够如此快都是为了提升速度而在灵活性方面作出了妥协
由实施 / 用户 将别的系统的数据填入我们系统中的 Excel 模板，应用将文件内容读取、校对、转换之后产生欠费数据、票据、票据详情并存储到数据库中。...因此优化原来的导入代码是势在必行的。我逐步分析和优化了导入的代码，使之在百秒内完成(最终性能瓶颈在数据库的处理速度上，测试服务器 4g 内存不仅放了数据库，还放了很多微服务应用。处理能力不太行)。...： 手动读取 Excel 成 List 循环遍历，在循环中进行以下步骤 检验字段长度 一些查询数据库的校验，比如校验当前行欠费对应的房屋是否在系统中存在，需要查询房屋表 写入当前行数据 返回执行结果，如果出错...存在以下明显的问题： 查询数据库的校验对每一行数据都要查询一次数据库，应用访问数据库来回的网络IO次数被放大了 n 倍，时间也就放大了 n 倍 写入数据也是逐行写入的，问题和上面的一样 数据读取使用原生...总结 提升Excel导入速度的方法： 使用更快的 Excel 读取框架(推荐使用阿里 EasyExcel) 对于需要与数据库交互的校验、按照业务逻辑适当的使用缓存。
Part1需求说明 项目中有一个 Excel 导入的需求：缴费记录导入 由实施 / 用户 将别的系统的数据填入我们系统中的 Excel 模板，应用将文件内容读取、校对、转换之后产生欠费数据、票据、票据详情并存储到数据库中...因此优化原来的导入代码是势在必行的。我逐步分析和优化了导入的代码，使之在百秒内完成(最终性能瓶颈在数据库的处理速度上，测试服务器 4g 内存不仅放了数据库，还放了很多微服务应用。处理能力不太行)。...1第一版：POI + 逐行查询校对 + 逐行插入 这个版本是最古老的版本，采用原生 POI，手动将 Excel 中的行映射成 ArrayList 对象，然后存储到 List，代码执行的步骤如下： 手动读取...Excel 成 List 循环遍历，在循环中进行以下步骤 检验字段长度 一些查询数据库的校验，比如校验当前行欠费对应的房屋是否在系统中存在，需要查询房屋表 写入当前行数据 返回执行结果，如果出错 /...Part9总结 提升Excel导入速度的方法： 使用更快的 Excel 读取框架(推荐使用阿里 EasyExcel) 对于需要与数据库交互的校验、按照业务逻辑适当的使用缓存。
我有幸开发了一个需要处理海量电话号码的系统，这个系统的功能包括： 一次导入10万条Excel数据 对数据进行筛选去重写入数据库 可对复杂查询条件筛选出数据 导出数据到Excel表格 根据条件修改数据的字段...读取表头 let header = data.shift() //第一行是表头 循环处理数据 for (let record of data) { } 此处省略对数据的预处理。...table_source} FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' (origin_index,${header})` 这个命令可以把一个文本文件瞬间导入到数据库中...没错，这个文本文件需要我们事先在循环的时候写入磁盘，我们可以边循环边写入，边处理数据边写入磁盘。 原本需要20分钟以上的插入变成了秒级。 去重 当然插入到临时表还不算完成任务。...有了索引以后，这样的子查询速度并不慢，最终整个过程的时间控制在可以接受的范围内。
使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快；另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。...是否为整数类型 type(num) == type(0) #调用三次函数 type(num) is type(0) #身份比较 isinstance(num,(int)) #调用一次函数 不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中...这样在使用Y时，可以减少一次查询（解释器不必首先查找到X模块，然后在X模块的字典中查找Y）。 3、采用映射替代条件查找 映射（比如dict等）的搜索速度远快于条件语句（如if等）。...#计算文件f的非空字符个数 #生成器表达式 l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()]) #列表解析 l = sum(len(...7、模块编程习惯 模块中的最高级别Python语句（没有缩进的代码）会在模块导入（import）时执行（不论其是否真的必要执行）。
使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快；另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。...num是否为整数类型type(num) == type(0) #调用三次函数type(num) is type(0) #身份比较isinstance(num,(int)) #调用一次函数 不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中...这样在使用Y时，可以减少一次查询（解释器不必首先查找到X模块，然后在X模块的字典中查找Y）。 3、采用映射替代条件查找 映射（比如dict等）的搜索速度远快于条件语句（如if等）。...#计算文件f的非空字符个数#生成器表达式l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()]) #列表解析l = sum(len(word...7、模块编程习惯 模块中的最高级别Python语句（没有缩进的代码）会在模块导入（import）时执行（不论其是否真的必要执行）。
因此，LFS尝试优化磁盘写入性能，尽可能地使用连续I/O，对于磁盘的读取性能则寄希望于内存能缓存更多内容。这个出发点导致了它的数据结构不同与常见的文件系统。...文件读取 LFS挂载后，会先读入CR，再根据CR的内容把imap缓存到内存中，之后这两个数据结构的更新就按照上面的描述进行更新，imap在每次写I/O后追加到尾部，CR则定期写入。...这个操作会把整个block里面每一个比特都设置成1，因此在擦除前需要复制出里面有价值的数据。block擦除完成之后就能够进行编码（或者说写入）。...总的来说，读取的速度远快于编码的速度，而编码的速度又快于擦除的速度。...另一种方案是把一大块物理块映射到SSD的一个block中，这样mapping table可以非常小，但是它有一个严重的问题，如果只修改block中一个或几个page时，FTL必须把整块内容读取出来，在内存中完成对应
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