我有一个应用程序，其中消息以每小时70KXML的速度不断发送。我们使用这些XML消息并将其存储到一个中间队列中。创建中间队列是因为我们需要满足24小时内消耗所有消息的SLA。我们能够在24小时内使用XMLS并将其加载到内部队列中。将其加载到内部队列后，我们处理XMLS(解析、应用很少的转换、执行很少的验证)并将数据存储到高度规范化的数据模型中。我知道数据模型会对性能产生巨大影响，不幸的是，我们无法控制数据模型。目前，我们需要3.5分钟来处理2K消息，这是NotAcceptable。我们希望将2K消息的时间缩短到1分钟。这是我们到目前为止所做的:1)适用的索引。2)使用XMLBeans解
我正在使用NOAA的当前观测XML(示例:WashingtonDC)并将4000多个站点的文件分解到SQLServer2008R2表中。在尝试了许多不同的方法之后，我有一个正在推进的方法。这个问题是关于不同方法之间的性能，最重要的是为什么它如此激烈。第一次尝试在C#中工作，我使用LinqtoXML解析所有文件，并使用LinqtoSQL将结果记录写入数据库。其代码是可以预测的，所以我不会让您感到厌烦。用linqtoEntityFramework重写没有帮助。这导致应用程序运行了一个多小时并且只处理了1600个左右的文件。缓慢是LinqtoSQL和LinqtoEntities对每条记录执行
我正在寻找最新的、内存高效和高性能的JavaXML解析API。我需要解析3MB到5MB的XML文件。我对此进行了谷歌搜索，了解到SunJavaStreamingXMLParser(SJSXP)和Woodstox比DOM和SAX快得多。两者都使用StAXAPI。*这些技术不支持模式验证。AaltoXML处理器也实现了StAXAPI。我还没有找到关于这些技术性能的具体发现。哪一个在内存效率、高性能和易用性方面最好？ 最佳答案 这里还有一些可能相关的链接:数据绑定(bind)的Stax实现:http://technotes.blogs.s
背景我们有一个从.NET1.1开始的项目，转移到.NET2.0，最近又转移到.NET3.5。该项目是高度数据驱动的，并且将XML用于其许多数据文件。其中一些XML文件非常大，我想借此机会改进应用程序与它们的交互。如果可能的话，我想避免必须始终将它们完全保存在内存中，但另一方面，我想快速访问它们的数据。当前设置使用XmlDocument和XPathDocument(取决于它是什么时候写的，由谁写的)。首次请求时会查找数据并将其缓存在内部数据结构中(而不是XML，后者在大多数情况下会占用更多内存)。在过去，这是一个很好的模型，因为它具有快速访问时间和低内存占用(或者至少，令人满意的内存占用
我是javascript的新手，但已经设法编写了一个有效的xml函数:)我希望有人能告诉我如何优化该功能。目前每个州的天气都有不同的功能，但我希望我能以某种方式简化它。代码粘贴在这里:http://pastie.org/private/ffuvwgbeenhyo07vqkkcsw非常感谢任何帮助。谢谢!编辑:添加两个XML提要的代码示例:函数1(紫外线):http://pastie.org/private/jc9oxkexypn0cw5yaskiq函数2(天气):http://pastie.org/private/pnckz4k4yabgvtdbsjvvrq
我正在尝试使用xpath浏览网页，但我得到了一些混合结果。这是我正在使用的:driver.findElement(By.xpath("//div[contains(@class,'x-grid3-cell-innerx-grid3-col-0')]"));这实际上很好用，但我遇到的问题是:9230092475924769230192474当我在我的Selenium测试中运行那个xpath时，我总是得到第一个div。如何编辑我的xpath以检索第4个div(92301)或不是列表中第一个的其他一些div？ 最佳答案 使用这个XPath
我有一个10MB的JSON文件，结构如下(10k个条目):{entry_1:{description:"...",offset:"...",value:"...",fields:{field_1:{offset:"...",description:"...",},field_2:{offset:"...",description:"...",}}},entry_2:.........我想实现一个自动完成输入字段，该字段将在搜索多个属性时尽快从该文件中获取建议。例如，查找所有包含某些子字符串的条目名称、字段名称和描述。方法一:我试图将嵌套展平为一个字符串数组:"entry_1|descr
我已经看到一些关于这个主题的问题，但我正在寻找关于这两种技术之间性能差异的一些见解。例如，假设我正在记录事件日志，这些事件将与特定事件的键/值对字典集一起进入系统。我将使用基础数据在事件表中记录一个条目，但随后我还需要一种方法来链接其他键/值数据。我永远不知道会出现什么类型的键或值，因此任何类型的预定义枚举表似乎都是不可能的。此事件数据将不断流入，因此插入时间与查询时间一样重要。当我查询特定事件时，我将使用事件中的一些字段以及键/值数据中的数据。对于XML方式，我将简单地使用Attributes.exists('xpath')语句作为where子句的一部分来过滤记录。规范化的方法是使用
就解析(序列化、反序列化)和通过网络发送数据包而言，是否可以很好地估计二进制和xml序列化之间的性能差异？ 最佳答案 没有。这在很大程度上取决于XML文档本身内部的数据类型。如果你有很多结构化数据，XML的开销会很大。例如，如果您的数据如下所示:Dave000-00-0000xxxxxx/email1>...与拥有如下所示的XML文档相比，您的开销要大得多:InthebeginningGodcreatedtheheavensandtheearth.Nowtheearthwasformlessandempty...Andifanyma
我目前正在尝试使用Haskell，并且非常享受这种体验，但我正在针对具有一些相当严格的性能要求的真实项目对其进行评估。我的任务的第一步是处理维基百科的完整(无历史)转储(bzipped)——总共压缩了大约6Gb。在python中，对每个原始页面(总共约1000万)进行完整提取的脚本在我的盒子上需要大约30分钟(作为引用，使用pull解析器的scala实现需要大约40分钟)。我一直在尝试使用Haskell和ghc复制这种性能，并且一直在努力匹配它。我一直在使用Codec.Compression.BZip进行解压缩，并使用hexpat进行解析。我使用惰性字节串作为元素文本类型的hexpat
