innodb-performance-optimization
全部标签 我尝试使用“Python2.7.4+sqlite3”和“FirefoxSQLiteManager0.8.0”处理对同一数据库的相同请求。在微型数据库(8000条记录)上，Python和Firefox都能快速运行并给出相同的结果。在更大的数据库(2600000条记录)上:SQLiteManager在28秒内处理了数据库(24条记录)Python程序已经运行了20分钟而没有任何结果下面的程序有什么问题，pythonsqlite3不能在合理的时间内处理查询，而同样的请求可以处理得更快？importsqlite3_sql1="""SELECTDISTINCTJ2.rule_descriptio
begintransaction;createtableperson_id(person_idintegerprimarykey);insertintoperson_idvalues(1);...snip...insertintoperson_idvalues(50000);commit;此代码在我的机器上大约需要0.9秒，并创建一个占用392K的db文件。如果我将第二行更改为，这些数字将变为1.4秒和864Kcreatetableperson_id(person_idintegernonclusteredprimarykey);为什么会这样？ 最佳答案
begintransaction;createtableperson_id(person_idintegerprimarykey);insertintoperson_idvalues(1);...snip...insertintoperson_idvalues(50000);commit;此代码在我的机器上大约需要0.9秒，并创建一个占用392K的db文件。如果我将第二行更改为，这些数字将变为1.4秒和864Kcreatetableperson_id(person_idintegernonclusteredprimarykey);为什么会这样？ 最佳答案
我在Stackoverflow上看到了几个SQLite性能问题，但重点是网站，我正在考虑在客户端-服务器场景中使用这个数据库:我预计目前一台服务器有1-10个客户端，将来可能会增加到50个或更多。读取略多于写入数据库将位于服务器进程后面(即:不通过网络使用直接数据库访问)与使用PostgreSQL相比，使用SQLite是否会降低应用的响应速度？我的直觉告诉我，这些负载应该没问题，但也许有人对这种情况有一些实际经验。 最佳答案 我确实将SQLite用于一个主要的客户端/服务器产品，该产品与约10个并发用户一起使用，我对那个决定深感遗憾
我在Stackoverflow上看到了几个SQLite性能问题，但重点是网站，我正在考虑在客户端-服务器场景中使用这个数据库:我预计目前一台服务器有1-10个客户端，将来可能会增加到50个或更多。读取略多于写入数据库将位于服务器进程后面(即:不通过网络使用直接数据库访问)与使用PostgreSQL相比，使用SQLite是否会降低应用的响应速度？我的直觉告诉我，这些负载应该没问题，但也许有人对这种情况有一些实际经验。 最佳答案 我确实将SQLite用于一个主要的客户端/服务器产品，该产品与约10个并发用户一起使用，我对那个决定深感遗憾
我对以下两个产生相同输出的查询的运行时间截然不同感到困惑。这些查询在Sqlite3.7.9上运行，表上有大约450万行，每个查询产生约50行结果。查询如下:%echo"SELECTDISTINCTacolumnFROMatableORDERBYacolumn;"|timesqlite3mydbsqlite3mydb8.87suser15.06ssystem99%cpu23.980total%echo"SELECTacolumnFROM(SELECTDISTINCTacolumnFROMatable)ORDERBYacolumn;"|timesqlite3optionssqlite3my
我对以下两个产生相同输出的查询的运行时间截然不同感到困惑。这些查询在Sqlite3.7.9上运行，表上有大约450万行，每个查询产生约50行结果。查询如下:%echo"SELECTDISTINCTacolumnFROMatableORDERBYacolumn;"|timesqlite3mydbsqlite3mydb8.87suser15.06ssystem99%cpu23.980total%echo"SELECTacolumnFROM(SELECTDISTINCTacolumnFROMatable)ORDERBYacolumn;"|timesqlite3optionssqlite3my
我目前正在构建一个在网络前端使用python的高流量GIS系统。该系统是99%只读的。为了提高性能，我正在考虑使用外部生成的预生成读取优化GIS信息的缓存，并将其存储在每个单独的Web服务器上的SQLite数据库中。简而言之，它将用作分布式只读缓存，无需在网络上跳跃。后端OLTP存储将是postgreSQL，但它只能处理不到1%的请求。我考虑过使用Redis，但数据集非常大，因此它会增加托管虚拟机的管理成本和内存成本。Memcache不适合，因为它不能进行范围查询。我这样做会遇到SQLite的读取并发问题吗？这是明智的做法吗？ 最佳答案
我目前正在构建一个在网络前端使用python的高流量GIS系统。该系统是99%只读的。为了提高性能，我正在考虑使用外部生成的预生成读取优化GIS信息的缓存，并将其存储在每个单独的Web服务器上的SQLite数据库中。简而言之，它将用作分布式只读缓存，无需在网络上跳跃。后端OLTP存储将是postgreSQL，但它只能处理不到1%的请求。我考虑过使用Redis，但数据集非常大，因此它会增加托管虚拟机的管理成本和内存成本。Memcache不适合，因为它不能进行范围查询。我这样做会遇到SQLite的读取并发问题吗？这是明智的做法吗？ 最佳答案
torch之optimizer.step()与scheduler.step()的用法 首先需要明确optimzier优化器的作用,形象地来说，优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用，这也是机器学习里面最一般的方法论。1.optimizer.step() optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中，可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step()，模型才会更新。2.scheduler.step() torch.optim.lr_scheduler提供了几种方法来根据epoch的数量调整学习率。学
