我们在t2.media上进行了基准测试,并获得了以下吞吐量
t2.medium
SET : 155545.19
GET : 155775.38
当在m4.large上使用相同的redis配置进行基准测试时,吞吐量下降到如下所示
m4.large
SET : 111788.46
GET : 110503.34
可能的原因是什么?
为什么带变量和不带变量的相同查询生成不同的查询计划?例如下面的查询:
DECLARE @p0 Int = 103
DECLARE @p1 Int = 1
DECLARE @p2 Int = 38
DECLARE @p3 Int = 103
DECLARE @p4 Int = 1
SELECT [t5].[pkCompanyID] AS [CompanyID], [t5].[name] AS [Name], [t5].[imageurl] AS [ImageURL]
FROM (
SELECT [t0].[pkCompanyID], [t0].[name], [t1].[imageur
我在StackOverflow中遇到了一些与此主题相关的问题,但大多数问题都没有得到回答。使用了SQLServer、ASP.NET MVC。
我有多个表( T1、T2、T3、T4、T5),当表T1、T2、T3、T4中的数据被修改时,我必须更新表T5中的时间戳。例如: T2是国家/地区表,它包含所有国家的信息。T3是键盘表,它包含所有部件的描述。T4是包含所有部件说明的电视屏幕表。
T1,T5 is the table which has information about the above tables, LookupName,DataAdded,DataModified. (FirstR
我在python中使用paramiko进行开发,我想知道,在性能方面,是创建一个(长) ssh连接并在代码范围内保持它的打开状态更好,还是在每个ssh命令后创建和关闭新的连接。
我的代码:
connection.connect(...)
send ssh command
# do something else for 5 minutes
send another ssh command
# do something else for another 5 minutes
send another ssh command
connection.close()
此外,代码应该从运行代码的机器同时打开
在我的应用程序中,我使用的是EF 4.0 POCO。检索这样的信息有什么坏处吗?
给定一个customerId和一个productId,我想应用一些业务规则,这些规则要求我从需要多个查询的数据库中获取大量微小的信息。相反,我可以写一个这样的查询:
var customerId = 1;
var productId = 1;
var aggregateQuery =
from entry in Customers.Take(0).DefaultIfEmpty()
select new
{
numberOfOrders = SalesOrderHeade
最近,我注意到MySQL 5.6 (InnoDB)数据库的性能下降,记录数以百万计。这个特定的查询在第一次运行时花费了大约20秒(显然数据是从磁盘加载的),在随后的运行中花费了4秒(显然数据是从内存加载的):
SELECT
COUNT(DISTINCT `t3`.`node_id`) AS '__value'
FROM `hd2_ont_class_url` AS `t3`
INNER JOIN `hd2_ont_link` AS `t4` ON ((`t4`.`passive`=`t3`.`node_id`) AND (`t4`.`linktype`='tagset&
给定两个Server实例,其中第二个实例配置为RAMDisk,用于tempdb和下面的测试用例。
-- Create source data
select top(1000000) * /* ~10 cols */ into #t1 from SomeData;
然后测量这些级联选择的总运行时间;
-- Benchmark
select * into #t4 from #t1;
select * into #t5 from #t4;
select * into #t6 from #t5;
我的运行时间也是一样的。在整个测试期间,只有一个CPU最大。
有没有一种方法可以加快CPU之间的查询速
我有一个表格:
我正在编写下面的代码,使用T5获取下一个时间戳,然后计算持续时间。但是,对于T5和T6相等的最后一条记录,我想填写之前持续时间的平均值。然而,我在这样做的时候得到了一个错误。我做错了什么?
SELECT
T1,
T2,
T3,
T4,
T5,
T6,
case
when T5=T6 then sum(date_diff('second',T5,T6)) over (partition by T1, T2, T3,
date(T5)) / (count(DISTINCT T6)over (partition by T1, T2, T3, da