说了这么多，其实就是感觉对上面的哪个资料给出的不明确，那位在这方面有丰富经验的能给我一个肯定的回答吗，判断‘性能’和‘资源占用’主要是通过那些参数对比，这些参数对整个系统的影响，谢谢！
-
等级
本版专家分：3916结帖率 98.25% -
人们在讨论优化程序的时候，总会提到‘性能’和‘资源占用’等字眼，不知道通过那些参数比较来确定那条语句的运行‘性能’好，‘资源占用少’，‘性能’判断的标准有那几个参数，I/O访问次数、CPU占用时间或是什么，‘资源占用少’是不是指有利于更多的并发存在，说到这个，我是想到了游标，一提到游标，都会说’资源占用‘很严重，不知道这个很严重到底是占用什么，为什么会很严重，我上次测试用表变量、临时表、while循环来代替游标，发现运行的时间差不多，有的还要长
说了这么多，其实就是感觉对上面的哪个资料给出的不明确，那位在这方面有丰富经验的能给我一个肯定的回答吗，判断‘性能’和‘资源占用’主要是通过那些参数对比，这些参数对整个系统的影响，谢谢！展开阅读全文
-
等级
本版专家分：3218
-
首先我纠正一下楼主的对‘性能’的认识。‘性能’是指完成一项任务所需要的时间。而I/O访问量和CPU占用时间是指‘资源占用少’。
-
等级
本版专家分：3218
-
对于游标‘资源占用很严重’、‘性能底’是由于游标往往需要循环读取，而游标在每次循环时就要执行一次SQL语句，所以‘资源占用很严重’、‘性能底’。对于用表变量、临时表‘性能底’是因为创建表或临时表时需要大量和I/O，而I/O一般都比较慢，所以‘性能底’。对于while循环就看你什么写了，如果你每次循环都创建表或临时表那可奇慢无比。一般来说‘性能最底’的是表，然后是临时表、游标、视图。循环无法比较。
-
等级
本版专家分：15 -
性能调节的目的是通过将网络流通、磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小，使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量。
-
等级
本版专家分：3916
-
to mengzulin(Julian) :‘性能’是指完成一项任务所需要的时间,不知这位朋友是根据什么这么肯定，比如说跟内存或其他等参数不是‘性能’好坏的指标吗
to mengzulin(Julian):人们往往代替游标用临时表或表表变量，临时表或表表变量是通过判断也是一条一条循环执行一次SQL语句，加上还要访问大量的I/O，那不是更慢，跟人们常说的用临时表代替游标的说法恰恰相反，还有我的while循环是通过min()函数来判断的，不用什么临时表的
to dulong007(毒龙) ：你说的几个参数我都知道
我想知道的是磁盘 I/O 、CPU 时间、并发进程等参数（或许还有其他的）与性能的关系
-
等级
本版专家分：2248
-
up
关注....
-
等级
本版专家分：3218
-
关于‘性能’和‘资源占用率’我只给你解释到这里。如果你想了解更多，你可以多看一些有为关算法的书。
关于第二点你应该多了一些SQL的运行机制就知道什么时候应该游标什么时候应该用临时表了。游标之所以存在是他还一定的作用，如果你说的那句话放到什么地方都成立那游标就没有存在的必要了。
关于你的第三点，你已经和你的第一点自相矛盾了。‘网络流通、磁盘I/O 、CPU 时间、并发进程’是与性能有关系（当然只是在一定的条件下有关系）而不是指标。
关于磁盘I/O与性能的关系，首先你应该瓶颈这个单词。I sorry，有事要做没时说了，下次再说。
-
等级
本版专家分：3916
-
不知道那位知道那里有相关的文章或书籍
有具体的事例分析的话那更好
-
等级
本版专家分：246勋章
-
- GitHub 绑定GitHub第三方账户获取
-
-
首先要看执行的时间 —— 越少越好
然后看占用的内存 —— 越少越好
至于CPU嘛，就不好说了。
如果执行的时间很短（0.5秒以内），内存也很少（60M以内），
那么CPU使用率高也好低也好，都是可以的。低的话说明瓶颈不在CPU，高的话说明瓶颈很可能在CPU上。
如果执行的时间很长，内存也很多，
那么CPU使用率高也好低也好，都是不行的。
低的话说明硬盘（也可能是其他的地方）的速度很慢，
高的话说明算法有问题，或则是没有设置好索引。
I/O访问次数 —— 我感觉是无法控制的。
游标、临时表我是很少用的，while循环更是不用的。
我觉得都是可以简化的，转换为SQL语句，用其他的方式来实现，首先要想一下能不能避免游标、临时表。
比如有几个地方，别人都觉得要用游标、临时表，但是实际的上可以用update来解决。
-
等级
本版专家分：5
-
up
-
等级
本版专家分：790 -
有理，一般一个过程没有必要在只使用一种方法实现，有的时候从别处一种方法实现会更好！ 而不是动不动就在存储过程中使用游标或临时表。
对于临时表的使用，我个人看，只要不是有很大数据存储，还是可以使用的，如果有大数据量的，最好不要用这个，而直接用中间表来实现。
- Java性能优化指南系列(一）：概述和性能测试方法
性能调优是部分科学部分艺术的观点是很早就有的，但是关于性能的主题很少会给定特定的知识，这就是艺术的部分了，它和我们平常接受到的培训是不一样的，培训是确定了的。还有部分原因是对于某些人来说，性能调优是...
- Java-性能优化指南系列(一）:概述和性能测试方法(转)
性能调优是部分科学部分艺术的观点是很早就有的，但是关于性能的主题很少会给定特定的知识，这就是艺术的部分了，它和我们平常接受到的培训是不一样的，培训是确定了的。还有部分原因是对于某些人来说，性能调优是...
- 笔试题总结
32位机器上，以下结构的sizeof(P)为 struct A { int a; char b; int c; char d; } struct P { struct A w[2]; short b; struct A* p; .../*考察结构体对齐和填充： 结构体每个...
- Spark面试精选题（06）
1、Operation category READ is not supported in state standby是什么原因导致的 org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not supported in...
- 高性能python_[转]【原创】High Performance Python（Python 高性能计算）（一）
简述如何编写科学计算领域高性能Python代码，涉及ProfileNumpy NumexprCython和Library中OptionalOperating SystemServices部分内...
- 【并行算法】加速比性能模型
一、基本概念和加速比 1、基本概念 1).处理机的时间积 处理机数目与处理时间的乘积用以度量这些处理机运行时的资源利用率。 若程序在P台处理机上运行的时间为Tp，则此P台处理机在Tp时间间隔内完成的工作最大数量为...
- 数据科学家成长指南(上)
点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容少年，你渴望力量么？这才是真正的力量，年轻人！这是Swami Chandrasekaran所绘制的一...
- PyTorch学习笔记(19) ——NIPS2019 PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning ...
0. 前言 波兰小哥Adam Paszke从15年的Torch开始，到现在发表了关于PyTorch的Neurips2019论文。中间经历了漫长的过程。...PyTorch有什么设计准则？ 是什么导致了PyTorch在研究者社区的流行？ 相信读者在看完下面...
- Android常见面试题&字节跳动、阿里、腾讯2019实习生Android岗部分面试题
文章目录什么是ANR，如何避免主线程中的Looper.loop()一直无限循环为什么不会造成ANR？ListView原理与优化ContentProvider实现原理如何使用ContentProvider进行批量操作？为什么要使用通过`Con...
- 人工智能/数据科学比赛汇总 2019.9
内容来自 DataSciComp，人工智能/数据科学比赛整理平台。 Github：iphysresearch/DataSciComp 本项目由 ApacheCN 强力支持。 微博 | 知乎 | CSDN | 简书 | OSChina | 博客园 全球数据智能大赛(2019)——“数字人体...
- 人工智能/数据科学比赛汇总 2019.7
内容来自 DataSciComp，人工智能/数据科学比赛整理平台。 Github：iphysresearch/DataSciComp 本项目由 ApacheCN 强力支持。 微博 | 知乎 | CSDN | 简书 | OSChina | 博客园 Data Science for Good: CareerVillage....
- [2017北航软工]第1次个人项目——求解数独与生成数独终局
——求解数独与生成数独终局 项目GitHub地址 https://github.com/Hesitater/Sudoku 解题思路 这次的数独问题主要可分为求解数独与生成终局两大部分。最开始拿到题目的时候，我决定先完成生成终局，再求解数独，...
- 人工智能/数据科学比赛汇总 2019.8
内容来自 DataSciComp，人工智能/数据科学比赛整理平台。 Github：iphysresearch/DataSciComp 本项目由 ApacheCN 强力支持。 微博 | 知乎 | CSDN | 简书 | OSChina | 博客园 全球数据智能大赛(2019)——“数字人体...
- 专业词汇及解释（持续更新，自用）
1.元祖 元祖（Tuple）由不同元素组成，每个元素可以储存不同类型的数据，如字符串、数字或元祖本身。 ...元祖由不同元素组成，所有元素被包含在一个圆括号中。...创建元祖时，可以不指定元祖的个数，但一旦创建后就...
- python数据结构和算法 时间复杂度分析 乱序单词检测 线性数据结构 栈stack 字符匹配 表达式求值 queue队列 ...
python数据结构和算法1 参考 本文github 计算机科学是解决问题的研究。 计算机科学使用抽象作为表示过程和数据的工具。 抽象的数据类型允许程序员通过隐藏数据的细节来管理问题领域的复杂性。 Python是一...
- 构建高性能站web站点第三章服务器并发处理能力（1）
人们总是希望少花钱多办事， 同样的，一台Web服务器在单位时间内能处理的请求越多越好，这也成了Web服务的能力高低所在，它体现...说到Web服务器的并发能力，那就一定得有一个量化的描述，我们一般使用单位时间内服...
- SQL Server 2005性能排错
SQL Server 2005性能排错 目录 简介 目标 方法 资源瓶颈 解决资源瓶颈的工具 CPU 瓶颈 过多的编译和重编译 检测 解决 效率低的查询计划 检测 解决...
- NAS的挑战和解决方案-一份全面的综述
【GiantPandaCV导读】上一篇中，笔者翻译了国外一篇介绍Automl和NAS的博客，点这里回顾。这一篇是笔者对《A Comprehensive Survey of Nerual Architecture Search: Challenges and Solutions》这篇论文进行翻译和...
- Linux多线程服务端编程：使用muduo C++网络库
常见的并发网络服务程序设计方案 W. Richard Stevens 的《UNIX 网络编程（第2 版）》第27 章“Client-ServerDesign Alternatives”介绍了十来种当时（20 世纪90 年代末）流行的编写并发网络程序的方案。...
- cuda编程思想和opencv_gpu图像处理
高性能编程 笔记 GPU高性能编程CUDA实战 CUDA与OpenCV实战，用于加速计算机视觉 并行机器编程 CUDA自带文档：CUDA_C_Programming_Guide pycuda CUDA编程之快速入门!!!!!推荐 参考 参考2 参考3...
- 并行数据挖掘及性能优化：关联规则与数据相关性分析
第2章 MapReduce集群环境下的数据放置策略
- SQL Server 2005怎样进行性能排错
很少会有偶然的性能下降。设计不良的数据库或工作负载配置不正确的系统会经常导致性能问题。管理员需要能预先阻止或最小化问题的影响，当管理员遇到问题时，应该诊断问题并采取正确操作来修复问题。本文提供了...
- NS-KWS：针对常开型关键词识别的近传感处理架构和低精度GRU的联合优化
KWS的性能决定了整个系统的待机性能，传统的KWS模块在麦克风传感器附近会遇到数据转换的功耗瓶颈问题。在本文中，我们提出了一种高效能的近传感器处理体系结构，它可以增强整个语音交互系统的连续感知能力。通过实现...
- A Survey of Symbolic Execution Techniques 符号执行综述
原文 A Survey of Symbolic Execution Techniques 目录 ...2.1 混合符号和具体执行 2.2 符号执行的设计原则 2.3 路径选择 2.4 回溯符号执行 Symbolic Backward Execution 3. 内存模型 3.1...
- SQL Server 2005性能排错(转载)
SQL Server 2005性能排错SQL Server 技术文章作者: Sunil Agarwal, Boris Baryshnikov, Tom Davidson, Keith Elmore, Denzil Ribeiro...
- SQL Server 2005性能排错白皮书(Part 1)---From MS Customer Support Service部门
很少会有偶然的性能下降。设计不良的数据库或工作负载配置不正确的系统会经常导致性能问题。管理员需要能预先阻止或最小化问题的影响，当管理员遇到问题时，应该诊断问题并采取正确操作来修复问题。本文提供了...
- c++和数据结构
左连接：左表不受限制和右表中连接字段相等的字段 右连接：右边不受限制和左表连接字段相等的字段 inner join（内连接或等值连接）：只返回两个表相等的字段 full join（全外连接）：返回左右表的全部字段和两个...
- Java系列技术之Spring5框架
Spring是一个开放源代码的设计层面框架，他解决的是业务逻辑层和其他各层的松耦合问题，因此它将面向接口的编程思想贯穿整个系统应用。本课讲全面的剖析Spring框架的核心技术，并带大家学会Spring在实际项目的使用方法！ Spring的核心的东西讲明白
- Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库
酒店管理系统分为前台和后台两个部分，其中后台供管理员管理系统之用，包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块，具体的功能模块如下。 客房类型设置模块：该模块用来管理酒店的所有客房类型，包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块：该模块用来管理酒店的所有客房信息，包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块：该模块用来管理酒店的操作员信息，包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用，包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块：该模块用来登记客户的入住信息，其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块：该模块用来处理客户的退房信息，只需要知道客户所住的房间号码，就能进行退房结账。 预定模块：该模块用来处理客户的预定信息，除了可以新增预定信息外，还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块：该模块用来管理客户的登记信息，包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块：该模块用来统计酒店的客房出租率，并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台：MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件：MySQL 5.0。 java开发包：JDK 5.0以上。 Web服务器：Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发，具体技术如下。 AJAX框架：使用ExtJS技术开发 显示层：使用JSP技术开发 数据访问层：使用DAO模式开发 持久层：使用Hibernate框架开发 首页访问地址 ：http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可
/WEB-INF/pages/userLogin.jsp
- OpenGL摄像机操作精讲
1.摄像机的原理 2.观察矩阵和摄像机的关系 3.第一人称摄像机 4.第三人称摄像机 5.Camera场景的操作 6.Camera场景的平移 7.摄像机场景的旋转(以据鼠标点击点为中心) 8.摄像机场景的缩放(以据鼠标点击点为中心) 9.摄像机场景的漫游 实现一个高度灵活的摄像机,实现根据鼠标点旋转摄像机,根据鼠标点推进缩放摄像机,实行鼠标漫游摄像机 实现类似CAD摄像机的操作.