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如何优化数据库性能

1、硬件调整性能  最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法  扩大虚拟内存,并保证有足够可以扩充的空间;把数据库服务器上的不必要服务关闭掉  把数据库服务器和主域服务器分开  把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大  在具有一个以上处理器的机器上运行SQL  2、调整数据库  若对该表的查询频率比较高,则建立索引;建立索引时,想尽对该表的所有查询搜索操作, 按照where选择条件建立索引,尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引,数据在物理上按顺序在数据页上,缩短查找范围,为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引,能最大地覆盖查询;但是索引不可太多,执行UPDATE  DELETE  INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加;避免在索引中有太多的索引键;避免使用大型数据类型的列为索引;保证每个索引键值有少数行。  3、使用存储过程 应用程序的实现过程中,能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现,因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试,并被再次使用,需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程,并且只返回结果集或者数值,这样不仅可以使程序模块化,同时提高响应速度,减少网络流量,并且通过输入参数接受输入,使得在应用中完成逻辑的一致性实现。  4、应用程序结构和算法  建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件,响应速度的提高还依赖于对索引的使用。因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,特别是对数据量不是特别大的数据库操作时,是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大,因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!

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Python多线程编程基础1:为什么要使用线程

多线程技术的引入并不仅仅是为了提高处理速度和硬件资源利用率,更重要的是可以提高系统的可扩展性(采用多线程技术编写的代码移植到多处理器平台上不需要改写就能立刻适应新的平台,可以也可以简单地通过增加处理器数量来提高性能)和用户体验。 对于单核CPU计算机而言,使用多线程并不能提高任务完成速度,但有些场合必须要使用多线程技术,或者采用多线程技术可以让整个系统的设计更加人性化。 下面是常见的多线程编程技术应用场景: 使用多个线程下载大文件或完成一个较大的任务,可以在一定程度上提高速度(但是也会带来一些资源管理上的问

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(下)基于算力加速的量子模拟问题

在异构并行计算的大潮中,显卡巨头NVIDIA(英伟达)的研发团队宣布NVIDIA进军量子计算领域为量子开发者构建开发工具。NVIDIA的愿景是开发出一种混合计算模型,其中量子计算机和经典计算机可以协同工作,分别处理各自最擅长的问题。在经典-量子混合计算研究中有一个极具潜力的发展方向——经典计算机可以调用一个相对较小的量子“协处理器”做一些关键计算,其作用类似于图形处理单元GPU。研究人员期望将QPU当作一类强大的加速器,使经典和量子系统连接成混合量子计算机。混合量子计算机首先需要在GPU和QPU之间建立快速、低延迟的连接,GPU负责电路优化、校正和纠错一类传统工作,以缩短GPU执行时间。其次,量子计算行业需要一个统一且高效易用的编程模型和一个编译器工具。英伟达对提高带宽、降低延迟的设计处理等为QPU的研发提供了思路和启发,这方面最近的革新包括:第四代NVLINK和第三代NVSWITCH、InfiniBand、自研Grace CPU等。

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