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高性能NoSQL图数据库Neo4j
一、Neo4j简介 Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统，图是一个比线性表和树更高级的数据结构。 具有始终保持高效查询性能，不会因数据的增长而降低查询的反应能力，具备事务管理特性，完全支持ACID事务管理。 Neo4j不适合记录大量基于事件的数据、对大规模分布式数据进行处理、二进制数据存储、适合保存在关系型数据库中的结构化数据。 支持索引：有效提升查询性能，支持手工定义索引和自动创建模式索引 支持约束：模式约束，比如指定唯一属性 图的遍历算法： 广度优先遍历：获取某节点下的可连接的所有节点数据 深度优先遍历：获取指定的某条路径数据 1、Neo4j性能影响因素：CPU、内存、磁盘、文件系统等 2、安装Neo4j服务器 打开linux默认打开文件限制数，默认是1024，Neo4j最低要求是40000 支持三种不同的连接方式：Bolt
3.3K20编辑于 2022-12-05 - 来自专栏高性能服务器开发
数据库进阶4 Mysql 性能优化20个原则(2)
但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。 6. 千万不要 ORDER BY RAND() 如果你真的想把返回的数据行打乱了，你有N种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。 就算是你用了Limit 1也无济于事（因为要排序） 下面的示例是随机挑一条记录 从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。 并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。 1// 千万不要这样做： 2$r = mysql_query("SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1"); 3 4// 这要会更好： 5 使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。另外，在你的程序中，你应该使用表的ID来构造你的数据结构。
58420发布于 2018-07-25 - 来自专栏迁移内容
高性能MySQL(4)——查询性能优化
在应用层做关联，可以更容易的对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。 查询本身效率也可能会有所提升。 可以减少冗余记录的查询。 4.3.5 执行计划 和很多其他关系数据库不同，MySQL并不会生成查询字节码来执行查询。 这里执行计划是一个数据结构，而不是和很多其他的关系型数据库那样会生成对应的字节码。 ** 4). 如果没有通过ORDER BY子句显式地指定排序列，当查询使用GROUP BY 子句的时候，结果集会自动按照分组的列进行排序。 要优化这种查询，要么是在页面中限制分页的数量，要么是优化大偏移量的性能。 3). 尽肯能的使用索引覆盖 4). 延迟关联 5).
1.8K10编辑于 2022-12-01 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件性能测试（连载4）
1.7 性能测试的判断标准 对于功能测试，判断测试用例是否测试通过，往往是比较容易的，只要不发生错误并且满足用户的需求即可。而对于性能测试该如何来评判性能测试是否通过呢？可以考虑以下三个方面。 1.8性能测试的场景 一般根据性能测试的类型及各个类型的组合来设计性能场景，常见的性能测试场景如下。 •普通测试场景。 •并发测试场景。 •容量测试场景。 •疲劳测试场景。 •强度测试场景。 有多个业务组合形成的测试场景，一般将前面的性能场景测试完毕以后再进行，否则发生问题难于定位。 1.9 性能测试的干系人 由于各种原因都可能造成性能问题，所以性能测试干系人包括。 •客户代表。 （4）如果m测试通过，说明拐点比m大，对n进行并发/容量测试。 （5）如果n测试通过，说明拐点比m大比n小，选择新的n值a，a=(m+n)/2，返回第（1）步。 （4）选择新的m=(1000+3000)/2=2000，此时n-m=3000-2000=1000>50，对2000进行并发测试，持续10分钟，没有发现异常，测试通过，说明拐点比2000大但比3000小。
1.2K20发布于 2020-02-19 - 来自专栏Linyb极客之路
Java性能微调之数据库性能
大部分Java系统性能问题基本上是由于错误的数据库访问方式引起的，带来了大量额外日志和内存消耗，这些都会对JVM的垃圾回收造成冲击影响，本文主要针对这种错误的数据库访问方式进行分析和诊断。 SELECT * FROM hat WHERE catID = 2 SELECT * FROM hat WHERE catID = 3 SELECT * FROM hat WHERE catID = 4 这种因为不同的catID参数值不同，但是SQL语句相同的情况执行N多次，不如一次性使用批查询更加快捷： SELECT * FROM hat WHERE catID IN (1, 2, 3, 4, 5, 这就是典型的数据库N+1性能问题。除了使用SQL批查询，也可以使用缓存减少每个对象从SQL语句构造消耗的时间，或者使用O/R映射框架如Hibernate的懒加载。 使用join查询虽然能够快速获得性能提升，但是可扩展性很差，join涉及的库表必须放在一个数据库服务器中，将来如果访问量负载更大，就无法分库分表了，丧失了扩展性Scalable，NoSQL数据库与关系数据库的主要区别就在于
76210发布于 2018-09-27 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
oracle数据库性能
性能视图V$开头 V$SYSTEM_EVENT 正在等待的资源的系统信息 V$SESSION_EVENT 会话累计发生的等待事件 V$SESSION_WAIT 会话正在等待或者曾经等待的详细时间信息 V IO 3 将redo日志及其镜像放置在两个最不忙的设备上 4 将系统开销均匀地分摊到可用的磁盘驱动器上 5 将归档文件和redo日志文件放在不同的设备中 RAID 廉价（独立）磁盘冗余阵列 RAID-0 RAID-5 使用奇偶信息提供冗余特性，但分散保存 巨型数据库VLDB 程序全局去 program global area PGA 数据库中的并行：块-范围并行、基于分区的并行 在初始化时指定SGA或者其他的共享池的大小 （如果命中率低于90%，增加初始化DB_CACHE_SIZE可以提高性能） 共享内存池： 存储发送给数据库的SQL语句以及执行SQL语句所需的数据字典信息 redo日志缓存： 在一个事务提交后，或者当日志缓存被写满三分之一的时候 语句进行重复解析和优化的过程 Oracle使用PGA： 1 用于存储服务器进程临时变量等内容 2 存储正在执行的SQL信息的内存 3 作为SQL执行的一部分的排序记录所占用的内存 timesTen 内存数据库通过减少数据库获取操作的时延进而提供最佳性能
1.2K70发布于 2018-01-18 - 来自专栏keyWords
4、React组件之性能优化
React组件的性能优化 高德纳: "我们应该忘记忽略很小的性能优化，可以说97%的情况下，过早的优化是万恶之源， 而我们应该关心对性能影响最关键的另外3%的代码。" 不要将性能优化的精力浪费在对整体性能提高不大的代码上，而对性能有关键影响的部分， 优化并不嫌早。因为，对性能影响最关键的部分，往往涉及解决方案核心，决定整体的架构， 将来要改变的时候牵扯更大。 1. 单个React组件的性能优化 React利用Virtual DOM来提升渲染性能，虽然每一次页面更新都是最组件的从新渲染， 但是并不是将之前的渲染内容全部抛弃重来，借助Virtual DOM，React 对多个React组件的性能优化 当一个React组件被装载、更新和卸载时，组件的一序列生命周期函数会被调用。 对于卸载阶段，只有一个生命周期函数componentWillUnmount,这个函数只是清理componentDidMount添加的事件处理监听等收尾工作， 所以，也没有什么可优化的空间； 4.
75610发布于 2018-09-19 - 来自专栏自动化、性能测试
性能测试必备命令（4）- pstree
性能测试必备的 Linux 命令系列，可以看下面链接的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1819490.html 介绍 显示进程树 语法格式 pstree
54720发布于 2020-08-20 - 来自专栏江歌闲谈
Webpack4 性能优化实践
为什么需要性能优化 在使用 Webpack 时，如果不注意性能优化，可能会产生性能问题，会导致在开发体验上不是非常丝滑，性能问题主要是编译速度慢，打包体积过大，因此性能优化也主要从这些方面来分析。 本文主要是自己平时的工作积累和参考别人的文章，而进行总结，基于 Webpack4 版本。 构建分析 编译速度分析 对 Webpack 构建速度进行优化的首要任务就是去知道哪些地方值得我们注意。 loader (e.g babel-loader) ], }, ], }, }; 使用 hard-source-webpack-plugin 在 Webpack4 script> </head> <body>
</body> </html> JS 压缩 从 Webpack41.5K00发布于 2021-06-14 - 来自专栏全栈程序员必看
ue4 插件开发(ue4性能优化)
UE4插件研发 UE4插件扫盲 UE4插件是什么 UE4插件的作用 UE4引擎、项目、插件的区别 引擎自带的插件浏览器 插件目录结构 插件配置文件说明 UE4插件的创建方法 插件代码的执行过程 四种常用模式的插件模板 第三方库的引入 牛刀小试 创建Actor到视图插件 插件打包 插件发布 常见的问题 插件项目案例 UE4插件扫盲 UE4插件是什么 UE4引擎和UE4项目是由各个模块组成的，其主要编程语言是C++。 UE4引擎、项目、插件的区别 UE4引擎由Epic官方维护与发布，源码托管在GitHub平台上，可以上官网下载EpicGamesLauncher管理下载各个UE4 Release版本。 UE4插件可以增加UE4的扩展性，丰满Game项目，也可让开发应用程序变得简单且多样化，但其不能独立运行。 插件编译版本 用户使用插件时的UE4版本需要与插件编译时的UE4版本一致，不然会警告提示版本不一致而丢失插件。 所以发布插件时要注明插件所支持的UE4版本号。
4.3K21编辑于 2022-07-29 - 来自专栏用户3288143的专栏
【数据库】MySql性能监控
运维工作偏多一些，但是sql性能要开发人员注意 MySql性能监控 慢查询-默认1s 10s太慢了 被慢查询记录到日志 全表扫描，没建索引，因此被记录到日志 有索引，不会被记录到日志 linux下的MySQL命令 数据库测试 调整客户端的链接数量 此数值，通过改变线程请求数，成功率最大的情况 根据异常设置恰当的值 my.ini设置mysql服务端的链接数值 查询缓存 开启缓存设置大小
2.4K21发布于 2020-07-07 - 来自专栏Golang语言社区
数据库性能优化(MySQL)
11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中，索引绝对是一个重量级的因素，如果索引使用不当，则数据库的其它优化可能无济于事。 11.3 锁定与等待 锁机制是影响查询性能的另一个因素，当多个并发用户同时访问同一资源时，数据库为保证并发访问的一致性，使用数据库锁来协调访问。 当然，为了保证数据库写性能可以异步写数据。若不想反范式则可以使用非关系型数据库。 11.9 使用非关系数据库 key-value数据库使用半结构化存储数据，所有数据只有一个索引即key，可以将反范式化引发的数据副本保存到key-value数据库中，这样比关系数据库具有更出色的并发性能 MemcacheDB在性能方面比较出色，是一个分布式的key-value数据库，使用Memcache协议，这意味着使用了Memcache的web应用可以不进行任何的修改而迁移到MemcacheDB上。
3.9K80发布于 2018-03-23 - 来自专栏Linux运维
数据库性能监控：利用 Prometheus 工具监控性能
数据库性能监控是保障业务稳定性与可扩展性的核心环节。 一、为什么选择Prometheus监控数据库⭐Prometheus的优势拉取式采集模型（Pull）：避免被动推送带来的不可控性。多维度数据模型：适合复杂数据库指标分析。 三、常见数据库Exporter选择数据库类型Exporter名称说明MySQLmysqld_exporter官方维护，指标最丰富PostgreSQLpostgres_exporter支持自定义SQL监控 五、关键数据库性能指标（通用）1.性能指标QPS/TPS：每秒查询/事务数查询延迟（latency）慢查询数量连接数与连接池使用率2.资源指标CPU使用率内存占用磁盘IOPS/吞吐网络流量3.数据库特有指标 redis_commands_processed_total[1m])2.内存使用展开代码语言：TXTAI代码解释redis_memory_used_bytes3.连接数展开代码语言：TXTAI代码解释redis_connected_clients4.
36910编辑于 2026-01-19 - 来自专栏Java进阶
如何优化数据库性能
1、硬件调整性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉 把数据库服务器和主域服务器分开 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大 3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程 4、应用程序结构和算法 建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。 因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异 ，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。
2.3K50发布于 2019-02-20 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
GreenPlum的数据库性能
1.数据库性能 1.1.系统性能 管理系统性能包括度量性能、确定性能问题的原因以及应用可用的工具和技术来解决问题。 Greenplum基于数据库管理系统（DBMS）提供给请求者信息的速率来衡量数据库性能。 有多个关键性能因素会影响数据库性能。 在设置性能目标时考虑以下两点： 基线硬件性能 性能基准 基线硬件性能 大部分的数据库性能问题并非由数据库而是数据库所运行的底层系统导致。I/O瓶颈、内存问题以及网络问题都能显著地降低数据库性能。 有关检查数据库对象尺寸和磁盘空间的信息请见Greenplum数据库参考指南。 4.管理负载 一个数据库系统的CPU容量、内存和磁盘I/O资源是有限的。 Master和Segment的默认值是4。对于Greenplum Data Computing Appliance Version 2，Segment的默认值是4而Master默认值是25。
1.2K40编辑于 2023-11-01 - 来自专栏Linux运维
数据库性能监控：利用 Grafana 工具监控性能
数据库性能监控是保障系统稳定性、可用性与可扩展性的核心环节。随着业务规模增长、数据量持续攀升，数据库的性能瓶颈往往成为系统的关键短板。 一、为什么要监控数据库性能数据库作为核心存储系统，其性能直接影响：查询响应时间业务吞吐量系统稳定性故障恢复能力用户体验常见数据库性能问题包括：慢查询导致响应延迟CPU/IO资源耗尽连接数耗尽索引缺失或失效锁等待与死锁缓存命中率低通过 Grafana构建可视化监控体系，可以实现：实时掌握数据库运行状态快速定位性能瓶颈及时发现异常趋势通过历史数据分析优化策略构建自动化告警体系️二、Grafana数据库监控整体架构典型架构如下：展开代码语言 2.直接连接数据库（不推荐）Grafana也支持直接连接MySQL/PostgreSQL，但不适合监控场景，因为：无法提供时序指标查询压力会影响数据库性能五、构建数据库监控面板（Dashboard）Grafana 3.历史数据分析利用Grafana的时间范围选择功能，分析：高峰期性能变化版本升级前后对比优化措施效果验证4.与自动化运维结合如：自动扩容自动重启自动清理缓存或日志八、总结利用Grafana构建数据库性能监控体系
24710编辑于 2026-01-19 - 来自专栏清菡软件测试
高级性能测试系列《4.性能测试的前提、性能测试工具、性能测试流程》
4、公司有的项目上线了但是没有用户使用，比如3月项目完成了，4月才提供给用户使用。这样的情况下，能用生产环境做性能测试吗？ 这个倒是可以把这个环境拿过来用，但是要注意数据库的问题。生产环境做灰度发布环境的时候，一般也会把数据库做2个。 特别是数据库如果有表结构的变更，你没有做两个数据库的话，灰度发布环境是发不了的。 脏数据到灰度发布环境的数据库里去了，有一天也会成为生产环境的脏数据的。 4、公司有的项目上线了但是没有用户使用，比如3月项目完成了，4月才提供给用户使用。这样的情况下，能用生产环境做性能测试吗？ 三、性能测试流程 1.性能测试准备 1）需求分析-----熟悉业务。 2）明确性能测试目标（指标值）。 3）了解软件功能、架构。 4）指定测试计划，做好工作量评估。 2）分析思路：服务器硬件瓶颈>网络瓶颈>服务器os瓶颈（参数配置、数据库、web服务器）>应用瓶颈（sql语句、数据库设计、业务逻辑、算法）。 3）调优。 4）修改脚本或场景。
6.4K20编辑于 2022-06-21 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(4)
计算节点 计算节点是关系集群数据库HHDB Server集群体系的核心，主要提供SQL解析、路由分发、结果集合并等关系集群数据库的核心控制功能，是整个分布式服务的命脉所在。 逻辑库 逻辑库（LogicDatabase，可以简称为LDB）指客户端程序连接计算节点服务器后，可以访问的数据库，描述数据库表的集合。逻辑库是产品引申出来的概念，在实际中没有单一具体的实体。 管理平台 关系集群数据库平台又称为HHDB Management，可实现对计算节点数据库用户、数据节点、表类型、分片规则等信息的易用性配置，同时可提供计算节点服务状态监控、异常事件提醒、报表查看、任务管理等智能运维相关服务 应用通过LVS的VIP访问HHDB Server的关系集群数据库服务，关系集群数据库服务对应用程序透明，计算节点集群中单个或多个节点故障对应用程序无影响。 HHDB Listener 本公司自研的关系集群数据库监听程序，可解决强一致模式下计算节点性能线性扩展问题，简称Listener。
23010编辑于 2025-03-07 - 来自专栏多线程
MyBatis查询数据库（4）
</if> #{birthday}, #{head} ) </insert> 需要注意 test 中的 sex，是传入对象中的属性，不是数据库字段 = null”> 中的 createTime 是传入对象的属性，不是数据库字段 三、标签 传入的用户对象，根据属性做 where 条件查询，用户对象中属性不为 null 的，都为查询条件。 你可以根据自己的需求和情况，结合使用这些特性来构建更灵活、可维护的数据库操作语句。记得阅读MyBatis的官方文档以深入了解动态SQL的更多用法和细节。
44820编辑于 2023-10-16 - 来自专栏不温卜火
Spark性能优化 (4) | JVM 调优
但是如果在某些情况下cache操作内存不是很紧张，而task的算子中创建的对象很多，Execution内存又相对较小，这回导致频繁的minor gc，甚至于频繁的full gc，进而导致Spark频繁的停止工作，性能影响会很大 find，executor lost，task lost，out of memory等错误，此时，就可以考虑调节一下Executor的堆外内存，也就可以避免报错，与此同时，堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来讲 Executor 堆外内存上限大概为300多MB，在实际的生产环境下，对海量数据进行处理的时候，这里都会出现问题，导致Spark作业反复崩溃，无法运行，此时就会去调节这个参数，到至少1G，甚至于2G、4G spark-submit脚本里配置， --conf spark.executor.memoryOverhead=2048 以上参数配置完成后，会避免掉某些JVM OOM的异常问题，同时，可以提升整体 Spark 作业的性能
1.2K30发布于 2020-10-28
腾讯云开发者
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