TABLOCK是否会提高大容量插入的性能？ - 腾讯云开发者社区

FIRE_TRIGGERS 指定目的表中定义的不论什么插入触发器将在大容量复制操作过程中运行。假设没有指定 FIRE_TRIGGERS，将不运行不论什么插入触发器。...KEEPNULLS 指定在大容量复制操作中空列应保留一个空值，而不是对插入的列赋予默认值。...ORDER ( { column [ ASC | DESC ] } [ ,…n ] ) 指定数据文件里的数据怎样排序。假设装载的数据依据表中的聚集索引进行排序，则能够提高大容量复制操作的性能。...TABLOCK 指定对于大容量复制操作期间获取一个表级锁。假设表没有索引而且指定了 TABLOCK，则该表能够同一时候由多个client装载。...默认情况下，锁定行为是由表选项 table lock on bulk load 决定的。仅仅在大容量复制操作期间控制锁会降低表上的锁争夺，极大地提高性能。

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高性能的云计算是否会取代超级计算机？

云计算是否会取代超级计算机，来承担数据密集型、I/O密集型的应用呢？相信很多网友都会有这些问题。那么今天我们就来谈一下未来高性能与云计算是背道而驰还是走向融合？...但超算又与云计算有着明显的区别，下面我们来看一下：云计算不能取代超算云计算如今已经能够为用户提供一些领域的计算能力，那么云计算是否是超级计算机的替代者呢？答案是否定的。...虚拟化对计算密集型(如果数据能全部放进内存)应用的影响很小，而I/O密集型应用的性能则会有一定下降。...基于云计算理念来构建超级计算中心，除了满足传统的或现有的HPC用户需求外，更重要提创造并吸引众多新领域的用户。...云计算的易用性会影响传统的HPC计算模式，但想在关键应用中取代超算的地位目前很难实现。

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SQL Server 最小化日志操作解析,应用

最小化日志概念:SQL Server在满足相应条件的基础上时进行一些特定的操作如Rebuild Index时会进行最小化Tran Log记录操作,从而改善系统性能....,就此介绍关于insert select操作的最小化日志聚集表当聚集表为空时,使用TABLOCK 锁提示将会最小化日志当聚集表非空时,无论如何将不会最小化日志非聚集表当堆表为空时,使用TABLOCK...锁提示,表中行数据,索引数据(非聚集索引)都会最小化日志当堆表非空时,使用TABLOCK锁提示,表中存在非聚集索引,则行数据,索引数据均非最小化日志注:表非复制表一些文档中在堆表有索引非空的情况认为堆行数据会最小化日志...使用时注意: 1:特定情况下session级打开 dbcc traceon(610) 2:当批量事务提交时所有数据页需落盘,如果此之前没有检查点执行落盘会带来大量的随机IO从而导致性能下降,有时甚至不如全日志记录的插入...对有审计需求的数据库来说,注意具体审计需求:是否需要恢复到时间点.

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关于MacOS的100个问题（第3期）

32. macOS的深色模式好用么？即使你不手动开启深色模式，当太阳下山的时候，macOS会自动变为深色模式，macOS系统也会变为深色UI, 提醒你该下班了。 ?...由于mac mini算是台式主机，平时不会频繁移动，所以可以外接大量固态硬盘，无限扩充mac的存储容量。 ?...image-20201122144611031 另外mac mini保留了USB口，老式非type-c接口的设备，可以无需转接，直接插入mac mini的USB进行使用。 ?...但是，在Chrome浏览器中免费的程序，在Safari中都是收费的, 这种直接通过App Store付费安装扩展程序的操作，直接劝退了我。贫穷限制了我对高大上Safari的向往。 ?...image-20201122145412409 最后提一句，付费排行榜排名第一的Tampermonkey，在Chrome在线商店也是免费的。 ? image-20201122145734393

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【SQL Server】系统学习之二：索引优化

索引顺序扫描索引碎片：分配新页，把大约一半的行的移动到新页，在根据键值将新行插入到新页或旧页，并调整链表，以反映正确的逻辑顺序。例外是新行键值是最大的，将直接分配新页，避免过多的页拆分。...2、无序聚集索引扫描表包含聚集索引，且查询时未指定索引排序操作 3、无序覆盖非聚集索引扫描插播：2、3会根据数据一致性和性能选择分配顺序扫描和索引顺序扫描 a、索引非常小（小于64页）时，解释IAM...不知道多大算小），优先选择分配顺序扫描 c、索引大小超过64页；未提交读隔离级别；使用分配顺序扫描（不要求数据一致性） d、索引大小超过64页，更高的隔离级别，但是知道不允许对数据进行修改（例如使用tablock...要求同样的，选择性足够高用这种方式，否则过多的lookup必然带来过高的开销。 8、聚集索引查找+有序局部扫描平凡的计划：不依赖于选择性，不会因为查询的数据量变大，就性能降低。...查询索引使用情况： select * from dm_db_index_usage_stats:查询用户、系统的查找、扫描次数，以及最后一次执行时间，用于分析是否该索引还被使用。

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数据库相关锁总结（共享锁，排它锁，更新锁，意向锁，计划锁），看完这篇将会对锁产生更深的理解

1 前言数据库大并发操作要考虑死锁和锁的性能问题。...但当第三个user过来想执行一个查询语句时，也因为排他锁的存在而不得不等待，第四个、第五个user也会因此而等待。在大并发情况下，让大家等待显得性能就太友好了，所以，这里引入了更新锁。...='world' where id>900 如同例10，T1先达，T2立刻也到，T1加的排他锁会阻塞T2的update....一种方式是逐条的判断该表的每一条记录是否已经有排他锁，另一种方式是直接在表这一层级检查表本身是否有意向锁，不需要逐条判断。显然后者效率高。...此之谓tablock.

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数据库锁机制

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1 前言数据库大并发操作要考虑死锁和锁的性能问题。...但当第三个user过来想执行一个查询语句时，也因为排他锁的存在而不得不等待，第四个、第五个user也会因此而等待。在大并发情况下，让大家等待显得性能就太友好了，所以，这里引入了更新锁。...='world' where id>900 如同例10，T1先达，T2立刻也到，T1加的排他锁会阻塞T2的update....一种方式是逐条的判断该表的每一条记录是否已经有排他锁，另一种方式是直接在表这一层级检查表本身是否有意向锁，不需要逐条判断。显然后者效率高。...此之谓tablock.

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Android Sqlite里数据查询性能优化对比

前言我们在做Android开发时常会用到Sqlite数据库做为本地的缓存库，针对Sqlite数据库的性能优化网上也有不少的文章。...性能优化的几个要点 ---- （1）编译SQL语句（重复的插入操作使用SQLiteStatement) 本来想拿这个做为这篇的重点，结果发现Android本身的SQLiteDatabase.java里面已经把插入的方法用...（2）显示使用事务（做数据库更新修改操作时用事物能够提高大概8位的速度）（3）建立索引（这个我觉得没必要说了，所有数据库查询时索引都会有帮助）（4）查询数据优化（少用cursor.getColumnIndex...，这个是今天我们这篇说的测试）（5）ContentValues的容量调整（ContentValues的初始容量是8，如果当添加的数据超过8之前，则会进行双倍扩容操作，因此建议对ContentValues...上图为自己的程序里面原先的查询一条信息的数据，调用到经过测试，输出的时间为43毫秒 ? 然后我们新写了一个方法，把显示列前面定义出来，然后直接取列的序号 ?

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对比Vector、 ArrayList、 LinkedList有何区别

这三者都是实现集合框架中的List，也就是所谓的有序集合，因此具体功能也比较近似，比如都提供按照位置进行定位、添加或者删除的操作，都提倛迭代器以遍历其內容等。...Vector 是 Java 早期提供的线程安全的动态数组，如果不需要线程安全，并不建议选择，同步有额外开销，Vector 内部是使用对象数组保存数据，也可以根据需要自动增加容量，当数组已满时，会创建新的数组...Vector与ArrayList仅在插入元素时容量扩充机制不一致。...LinkedHashSet，内部构建了一个记录插入顺序的双向链表，因此提供了按照插入顺序遍历的能力，与此同时，也保证了常数时间的添加、删除、包含等操作，这些操作性能略低于HashSet，因为需要维护链表的开销...在遍历元素时， HashSet性能受自身容量影响，所以初始化时，除非有必要，不然不要将其背后的HashMap容量设置过大。

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大数据时代MongoDB、ES、Redis、HBase这四种数据库你应该懂

值得一提的是，ES的全文搜索对中文也有很好的支持（单是中文分词器就有很多种），绝对能够满足国内大多数人的全文搜索需求。ES通过建立倒排索引实现全文搜索。...其实，ES还专门做了与自己配套的ELK套装，给你提供从日志收集到数据可视化分析的一条龙服务，绝对是构建高大上数据分析平台的利器。...作为Hadoop系列产品之一，HBase也继承了Hadoop项目的最大优点，那就是对海量数据的支持，以及极强的横向（存储容量）扩展能力。...这里还想强调的一点是，如同买衣服一样，没有最好的数据库，只有最适合你的应用场景的数据库，因此选用一款数据库前一定要想清楚自己的应用场景是否合适。...，选MongoDB；如果你需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台，并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪，选ElasticSearch；如果你需要存储海量数据，连你自己都不知道你的数据规模将来会增长多么大

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性能测试基础知识体系

前言谈起性能测试，大家经常聊的是高并发、高可用、性能优化、全链路压测等Topic，听起来都挺高大上，但这些概念追本溯源，还是要落到性能测试基础的东西上。...知识体系基础指标简单来说，性能测试实际上主要关注如下三点：速度：TPS、RT ；容量：吞吐量、PV、Hit；资源：CPU、Memory、DiskIO、Network、文件句柄数；性能分层性能测试领域...基准：单机单服务单接口；并发：设定阈值，观察水位；容量：阶梯式加压、性能拐点、资源瓶颈；异常：容错处理、监控告警、容灾恢复演练；稳定性：长期稳定正确提供服务的能力，可用性SLA；测试方案项目背景...验证的方式及结果？是否满足预期&是否解决了发现的问题？...并发指的是同一时刻服务端接收到的请求数，而非压测引擎的并发线程/RPS； thinktime怎么用？它有什么效果？是否存在真实的业务场景？是否影响整体的压测场景和服务资源？主要关注哪些指标？

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【JDK1.8】JDK1.8集合源码阅读——ArrayList

顾名思义，ArrayList的结构实际就是一个Object[]。所以它的特性很明显，插入一个元素的时候，是耗时是一个常量时间O(1)，在插入n个元素的时候，需要的时间就是O(n)。...其中值得一提的是RandomAccess接口，该接口的目的是这么说的： List 实现所使用的标记接口，用来表明其支持快速（通常是固定时间）随机访问。...此接口的主要目的是允许一般的算法更改其行为，从而在将其应用到随机或连续访问列表时能提供良好的性能。...的情况没有判断，是因为在获取数组值的时候，如果为负数会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。...3.4.2 add(E e) 在看源码之前，我们先思考一个问题，往数组里添加元素的时候要注意什么：对于刚初始化的数组，要初始化它的大小判断数组大小是否足够，如果不够大，扩容对于扩容要判断是否到达数组的最大数量

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【JDK1.8】JDK1.8集合源码阅读——ArrayList

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语言小知识-Java ArrayList类深度解析

扩容实际的方法是 grow(int) 方法，使用位运算符来使数组的容量扩容 1.5 倍。...是指存放拷贝值的数组拷贝起始位置（从目标数组的哪个位置插入这些拷贝的值），length 表示要拷贝的元素数量（要从原始数组中拷贝多少个）。...1、对于普通少量的 add 操作，如果插入元素的个数已知，最好使用带初始化参数的构造方法，避免 ArrayList 内部再进行扩容，提高性能。...上面提到的 ensureCapacityInternal 方法是一个私有方法，不能直接调用，而 ensureCapacity 方法是一个共有方法，专门提供给开发者使用的，提高大量 add 操作的性能。...会，不管使修改子列表的值还是修改父列表的值都会对双方产生影响。阅读源码，就会发现，subList 方法后的子列表对元素的操作实际上调用的还是父列表中对应的方法。

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Sql Server 数据库事务与锁，同一事务更新又查询锁的变化，期望大家来解惑！

但这个事务还是会正常执行完成，针对这个疑问，那么我们看下数据库的事务和锁：数据库引擎隔离级别 ISO 标准定义了以下隔离级别，SQL Server数据库引擎支持所有这些隔离级别：隔离级别定义未提交的读取...可重复的读取 SQL Server数据库引擎会保留对所选数据获取的读取和写入锁定，直到事务结束。但是，因为不管理范围锁，可能发生虚拟读取。可序列化隔离事务的最高级别，事务之间完全隔离。...大容量更新 (BU) 在将数据大容量复制到表中且指定了 TABLOCK 提示时使用。键范围当使用可序列化事务隔离级别时保护查询读取的行的范围。...确保再次运行查询时其他事务无法插入符合可序列化事务的查询的行。锁兼容性锁兼容性控制多个事务能否同时获取同一资源上的锁。...我查阅网上很多博文和官方资料都是讲事务和锁概念，有时候结合两种也是模棱两可看不出什么强联系，没有讲事务执行过程中锁是如何变化的，不知道我这篇推论是否正确，欢迎指正。

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消费升级下，入门级存储的新商机（二）

- “高大智”即高性能计算，大数据和人工智能，“高大智”的普及也是消费升级的一个部分，这三个领域的技术本来就都属于非常专业的领域，只有一些专业机构，重点高校和大型企业才会深入其中，而对于普通用户只是看个热闹...，DellEMC的ME4入门存储就能以亲民的价格很好地和高大智整体方案结合起来，推动了高大智应用的普及。...支撑像冷冻电镜这样的高科技应用的存储平台，就是DellEMC的入门级存储 ME4，它采用英特尔®至强®可扩展处理器，在保证处理性能的同时，容量不变的情况下，IOPS增加，可见入门级存储性能一点都不“入门...整个架构可以横向扩展，容量和性能同步增长且统一管理。 ?...看完上述案例大家是否发现，有关高性能运算，大数据和AI系统这些技术的应用从数年前开始探索，炒作，实践，到如今已经逐步进入了实用和普及阶段。

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ConcurrentHashMap为什么比HashTable性能好

插入操作需要经历两个步骤，第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容，第二步定位添加元素的位置然后放在HashEntry数组里。是否需要扩容。...在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threshold），如果超过阀值，数组进行扩容。...值得一提的是，Segment的扩容判断比HashMap更恰当，因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的，如果到达了就进行扩容，但是很有可能扩容之后没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容...扩容的时候首先会创建一个两倍于原容量的数组，然后将原数组里的元素进行再hash后插入到新的数组里。为了高效ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。...那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？

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SqlServer注意事项总结，高级程序员必背！

本篇文章主要介绍SqlServer使用时的注意事项。想成为一个高级程序员，数据库的使用是必须要会的。而数据库的使用纯熟程度，也侧面反映了一个开发的水平。...低内存会导致未被客户端连接的查询计划被清除。修改表结构，修改索引后，查询计划会被清除，可以再修改后运行几遍查询。 DDL DML交错和查询内部SET选项将重新编译查询计划。...因此在一个事务中当第一个查询和第二个查询过程之间，有其他事务执行插入操作且插入数据满足第一次查询读取过滤的条件时，那么在第二次查询的结果中就会存在这些新插入的数据，使两次查询结果不一致，这种读操作称之为幻读...如果启用任何一种基于快照的隔离级别，DELETE和UPDATE语句在做出修改前都会把行的当前版本复制到TEMPDB中，而INSERT语句不需要在TEMPDB中进行版本控制，因为此时还没有行的旧数据无论启用哪种基于快照的隔离级别都会对更新和删除操作产生性能的负面影响...，但是有利于提高读操作的性能因为读操作不需要获取共享锁； 5.1SNAPSHOT SNAPSHOT 在SNAPSHOT隔离级别下,当读取数据时可以保证操作读取的行是事务开始时可用的最后提交版本同时SNAPSHOT

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容量测试解决了什么问题？

要想很好的保障这种复杂情况下的系统性能和稳定性，我们需要在性能测试的基础上更进一步，做好容量保障工作。这篇文章，我想聊聊容量保障以及容量测试相关的话题。如何理解容量保障？...常规的性能测试，一般是采用不同的手段和策略去验证系统在不同业务场景下的性能表现是否满足预期指标，是否存在性能瓶颈并进行优化验证的过程。...容量保障，就是通过运用各种方法和工具，保障软件系统的容量可以承载并处理各种业务，并具有一定的弹性能力。 3、容量保障有哪些难题？...了解容量测试，然后忘掉各种高大上的新概念，做到持续验证持续保障即可。容量测试解决了什么问题？...可以理解为常规的性能测试更偏向先有需求再出结果，而容量测试更注重预先评估结果，针对结果进行计划性的有步骤的验证。

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Java集合源码分析（四）HashMap

是异步的和允许key和value为null)，这个类不确定map中元素的位置，特别要提的是，这个类也不确定元素的位置随着时间会不会保持不变。...映射的数量)的容量(在桶中) 成正比，因此，如果迭代的性能很重要的话，就不要将初始容量设置的太高或者loadfactor设置的太低，【这里的桶，相当于在数组中每个位置上放一个桶装元素】 This implementation...//HashMap的实例有两个参数影响性能，初始化容量(initialCapacity)和loadFactor加载因子，在哈希表中这个容量是桶的数量【也就是数组的长度】，一个初始化容量仅仅是在哈希表被创建时容量...//通常来讲，默认的加载因子(0.75)能够在时间和空间上提供一个好的平衡，更高的值会减少空间上的开支但是会增加查询花费的时间（体现在HashMap类中get、put方法上），当设置初始化容量时，应该考虑到...值与插入的元素的key值是否相等 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key

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高性能的云计算是否会取代超级计算机？

SQL Server 最小化日志操作解析,应用

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