原文:近數據處理(NDP)——GaussDB(for MySQL)性能提升的秘密

摘要:雲堆棧的深度集成是釋放雲數據庫力量的關鍵,華為雲在實現這一目標方面處於領先地位,正如GaussDB for MySQL 所證明的那樣。 本文分享自華為雲社區 近數據處理 NDP ,為GaussDB for MySQL 性能提升 加冕 ,作者: GaussDB 數據庫。 在上一篇文章 首席科學家為您揭秘:GaussDB for MySQL 雲棧垂直集成的力量有多大 我們介紹了GaussDB ...

2022-01-13 11:28 0 702 推薦指數:

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Power BI性能提升的5大秘密武器

實踐並總體上表現更好。本文將和大家重點分享Power BI性能介紹和最佳實踐的五大秘訣。 在Powe ...

Sat Apr 04 02:16:00 CST 2020 0 1928
MySQL Json類型的數據處理

新建表 插入數據,普通用法: json_object函數用法: json數據條件過濾 結果都是: 其表達式為:該json列->'$.鍵'與JSON_EXTRACT(json列 , '$.鍵')等效使用。如果傳入 ...

Fri May 05 18:05:00 CST 2017 0 5972
mysql海量數據處理步驟

本文轉自https://segmentfault.com/a/1190000006158186 當MySQL單表記錄數過大時,增刪改查性能都會急劇下降,可以參考以下步驟來優化: 單表優化 除非單表數據未來會一直不斷上漲,否則不要一開始就考慮拆分,拆分會帶來邏輯、部署、運維的各種復雜度,一般 ...

Thu Jan 12 05:10:00 CST 2017 0 5389
數據處理黑科技:揭秘PB級數倉GaussDB(DWS) 並行計算技術

摘要:通過這篇文章,我們了解了GaussDB(DWS)並行計算技術的原理以及調優策略。希望廣大開發者朋友們能夠在實踐中嘗試該技術,更好地進行性能優化。 隨着硬件系統的越來越好,數據庫運行的CPU、磁盤、內存資源都日漸增大,SQL語句的串行執行由於不能充分利用資源,已經不能滿足日益發展的需要 ...

Thu Nov 05 19:37:00 CST 2020 0 456
Java 8 (6) Stream 流 - 並行數據處理性能

在Java 7之前,並行處理集合非常麻煩。首先你要明確的把包含數據數據結構分成若干子部分,然后你要把每個子部分分配一個獨立的線程。然后,你需要在恰當的時候對他們進行同步來避免競爭,等待所有線程完成。最后,把這些部分結果合並起來。Java 7中引入了一個叫做 分支/合並的框架,讓這些操作更穩 ...

Tue Jul 31 00:33:00 CST 2018 0 2133
高並發、海量數據處理盡量少使用using也能提升效率

請看下面兩段: 第一種方式: 第二種方式: 不僅僅是我,估計一個老鳥程序員,大都會選擇方法二,雖然方法一和方法二實現相同的功能,但是方法二帶着套比較保險,即便我們失手,不會制造出垃圾來(這話聽着怪怪的,能理解我在說什么就好)。之后,我在做一些消息處理機制的接收 ...

Fri Oct 24 02:00:00 CST 2014 37 3828
 
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