我有一个查询，它对多个表进行多重连接并使用覆盖索引。当直接从mysqlcli而不是从mysqlworkbench执行时，它似乎运行得更快。mysql>somequery...250rowsinset(0.05sec)从mysqlworkbench大约需要~0.200秒持续时间/0.100秒获取除了延迟、身份验证和数据传输之外，是否还有其他原因可以使控制台上的速度快几个数量级？每次从mysqlworkbench执行查询时是否发生三向tcp握手，或者该tcp连接是否保持打开状态直到您关闭工作台session？ 最佳答案 Workbenc
我一直忙于更改一些SQL查询，以便它们看起来更易于人眼阅读，我还被告知它们可能会快5-10%。以前的SQL语句看起来像这样。SELECT*FROMteamsWHERETeam1='JoeBloggs'ORTeam2='JoeBloggs'ORTeam3='JoeBloggs'我改成了SELECT*FROMteamsWHERE'JoeBloggs'IN(Team1,Team2,Team3)新查询大约慢了10倍，在检查了可能的原因后我发现它没有使用任何索引，即使我试图强制索引它仍然不会使用它。该表有大约120,000行，我无法更改表格式，因为我无权访问的其他应用程序，请使用它。Team1,
我有一个Mysql数据库和一个简单的查询，当通过Eclipse中的hibernate查询编辑器执行查询和直接在mysql中执行相同的查询时，我注意到查询时间有所不同，该表有60524个条目(行)hibernate查询是fromAppLoga需要3.4秒hibernate是这样构造原生sql的selectapplog0_.ID_APP_LOGasID1_706_,applog0_.ID_APP_MODULE_EVENTasID5_706_,applog0_.DATE_INSERTasDATE2_706_,applog0_.DESCRIPTIONasDESCRIPT3_706_,applo
我有以下两段代码:首先，在SQL中:self.cursor.execute('SELECTapple_idFROMmain_catalogWHEREapple_id=%s',apple_id)ifself.cursor.fetchone():print'##'接下来，在Django中:ifCatalog.objects.filter(apple_id=apple_id).exists():print'>>>'在100k条目的循环中，第一种方式比第二种方式快4倍。是什么导致Django如此慢？ 最佳答案 通常ORM会为每一行实例化一个
编辑:最好的解决方案感谢Hakan--queriedForms.filter(pk__in=list(formtype.form_set.all().filter(formrecordattributevalue__record_value__contains=constraint['TVAL'],formrecordattributevalue__record_attribute_type__pk=rtypePK).values_list('pk',flat=True))).count()我尝试了他的更多建议，但我无法避免INNERJOIN——这似乎是一个稳定的解决方案，确实让我变小
我有一个包含几千行的表，有一个包含数字的Varchar列。尽管当时讨论了为什么此列不是数字类型，但从该表中选择行显示了一种奇怪的行为。虽然该列上有一个索引，但使用数字字符串查找行比使用整数(0.54秒)快得多(0.01秒)。这是什么原因？它似乎无法转换和使用索引的值...我是不是忽略了什么？看起来它不是在转换Int以将其用于索引？我是否必须提供有关索引使用的提示，或者是否有数据库切换来完成此操作？或者，如果我误解了Explain输出，为什么它会慢很多？显示示例的表格布局:CREATETABLE`example`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`stu
GoogleQUIC是一种新的传输协议(protocol)。它使用UDP并提供了一组非常好的功能:它不需要初始握手(0次往返)它在设计上具有安全功能(TLS和TCP的组合)它带来了流的概念，这对于避免线头问题非常有用，非常适合HTTP2(https://community.akamai.com/community/web-performance/blog/2017/08/10/how-does-http2-solve-the-head-of-line-blocking-hol-issue)拥塞控制算法在用户空间，很容易被替换在他们的SIGCOMM17出版物中，他们讨论了QUIC的一些性
想法:我们有一个生成大约200-300Mb/s数据的成像系统，这些数据目前通过以太网电缆传输到计算机，计算机解压缩它们并显示实时图像。我们正试图通过让系统通过以太网电缆将数据包传递到路由器，然后路由器将udp数据包广播到计算机(或最终-多台计算机)，从而使系统在LAN上无线化。在最高层看起来有点像这样:之前:成像设备->cat-5->计算机(在达到所需的300Mb/s时工作正常)之后:成像设备->cat-5->路由器->802.11ac无线->电脑(超过5Mb/s的巨大(50%+)数据丢失)-电脑:surfacepro3-路由器:BuffaloAirStationAC1750DD‑WR
我正在编写一个应用程序，其中两个应用程序(比如服务器和客户端)通过本地主机上基于TCP的连接进行通信。该代码对性能相当关键，因此我正在尝试尽可能优化。以下代码来自服务器应用程序。要发送消息，我天真的方法是从TcpClient的流创建一个BinaryWriter，并通过BinaryWriter写入消息的每个值。假设消息包含4个值；一个long，后跟一个bool值，然后是2个long；天真的方法是:TcpClientclient=...;varwriter=newBinaryWriter(client.GetStream());//Thefollowingtakesca.0.55ms:wr
问题我们正试图在我们的网络应用程序中找到大内存泄漏的罪魁祸首。我们在查找内存泄漏方面的经验非常有限，但我们发现了如何使用jmap进行java堆转储并在EclipseMAT中对其进行分析。但是，对于我们的应用程序使用56/60GB内存的情况，堆转储的大小仅为16GB，在EclipseMAT中甚至更少。上下文我们的服务器在Ubuntu14.04上使用Wildfly8.2.0作为我们的java应用程序，其进程使用了95%的可用内存。进行转储时，我们的缓冲区/缓存使用空间为56GB。我们使用以下命令创建转储:sudo-u{applicationuser}jmap-dump:file=/mn
