在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil
前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
前言 本节我们来综合比较NOT IN VS NOT EXISTS VS LEFT JOIN...IS NULL的性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. NOT IN.NOT EXISTS.LEFT JOIN...IS NULL性能分析 我们首先创建测试表 USE TSQL2012 GO CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE [compare].t_left ( id INT NOT NULL PRIMARY KE
前言 上一节我们分析了INNER JOIN和IN,对于不同场景其性能是不一样的,本节我们接着分析NOT EXISTS和NOT IN,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初步探讨NOT EXISTS和NOT IN NOT EXISTS和NOT IN有很大的不同,尤其是对NULL的处理,为何这样说,当子查询中有NULL时,此时NOT IN不会返回任何行,下面我们来看下简单的示例. USE TSQL2012 GO WITH table1 AS ( SELE
[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名
Roslyn的PM(程序经理) Bill Chiles,Roslyn使用纯托管代码开发,但性能超过之前使用C++编写的原生实现,这有什么秘诀呢?他最近写了一篇文章叫做<Essential Performance Facts and .NET Framework Tips>里头推荐了一个性能分析工具<Improving Your App's Performance with PerfView>.PerfView能够收集Windows事件跟踪(ETW)数据来追踪程序的调用流向,这些程序
近期读到<Speed up your app>一文.这是一篇关于Android APP性能分析.优化的文章.在这篇文章中,作者介绍他的APP分析优化规则.使用的工具和方法.我觉得值得大家借鉴.英文好的读者可读原文(链接:http://blog.udinic.com/2015/09/15/speed-up-your-app). 1.作者的规则 作者每次着手处理或寻找性能问题时,遵循下列规则: 时常检测 在更新APP前后,用测试工具软件多检测几次APP性能,可快速得到测试数据.这些数字是不会说谎的
最近生产上出现一个性能问题,表现为:行情延时5s左右.从log一路追查下去,发现是我们自己写的一个行情网关(部署在xx.xx.xx.132)<->第三方的中转网关(部署在xx.xx.xx.133)之间的通信产生的. Who to blame? 这是个问题,是我们的行情网关.网络.还是第三方的中转网关.所以想到用WireShark抓包进行分析.抓到的包在这里:CaptureData-20160905.pcapng,用WireShark打开后,在统计里有很多有用的信息,有用的是这几个: 捕获文件属