clob加||隐式转换造成的性能问题
CLOB在隐式类型转换的时候,会消耗这么多的current mode read和 consistent read(同时也会引起db block change,db block gets 的飙升),也就是CPU飙升。 SQL drop table t_clob; SQL create table t_clob(id number,cb clob); SQL insert into t_clob values
CLOB在隐式类型转换的时候,会消耗这么多的current mode read和 consistent read(同时也会引起db block change,db block gets 的飙升),也就是CPU飙升。
SQL> drop table t_clob;
SQL> create table t_clob(id number,cb clob);SQL> insert into t_clob values(1,'3,4,5,6,77,88,99,10,222');
SQL> begin
for i in 1 .. 1000 loop
insert into t_clob values(i,'3,4,99,71,18,91,89,'||i);
end loop;
commit;
end;
/
SQL> set autotrace traceonly
SQL> alter session set events '10046 trace name context forever ,level 12';
SQL> select *
from t_clob
where cb like ',4,'
or cb like ',16'
or cb like ',91';
已用时间: 00: 00: 00.23
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3459655851
----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 2015 | 39 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T_CLOB | 1 | 2015 | 39 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("CB" LIKE ',4,' OR "CB" LIKE ',16' OR "CB" LIKE ',91')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
统计信息
----------------------------------------------------------
820 recursive calls
0 db block gets
175 consistent gets
7 physical reads
0 redo size
416 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
13 sorts (memory)
0 sorts (disk)
0 rows processed
SQL> select *
from t_clob
where ',' || cb like ',4'
or ',' || cb like ',16'
or ',' || cb like ',91';
未选定行
已用时间: 00: 00: 00.50
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3459655851
----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 2015 | 39 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T_CLOB | 1 | 2015 | 39 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter(','||"CB" LIKE ',4' OR ','||"CB" LIKE ',16' OR ','||"CB"
LIKE ',91')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
统计信息
----------------------------------------------------------
5 recursive calls
84084 db block gets
18057 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
416 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
0 rows processed
SQL> alter session set events '10046 trace name context off';
会话已更改。
已用时间: 00: 00: 00.00
SQL> set autotrace off
10046 trace的结果:
select *
from t_clob
where cb like ',4,'
or cb like ',16'
or cb like ',91'
call count cpu elapsed disk query current rows
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Parse 1 0.01 0.00 0 7 0 0
Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Fetch 1 0.01 0.01 0 16 0 0
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
total 3 0.03 0.01 0 23 0 0
Misses in library cache during parse: 1
Optimizer mode: ALL_ROWS
Parsing user id: 61
Rows Row Source Operation
------- ---------------------------------------------------
0 TABLE ACCESS FULL T_CLOB (cr=16 pr=0 pw=0 time=12823 us)
select *
from t_clob
where ',' || cb like ',4'
or ',' || cb like ',16'
or ',' || cb like ',91'
call count cpu elapsed disk query current rows
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Parse 1 0.00 0.03 0 7 15 0
Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Fetch 1 0.21 0.20 0 9025 42027 0
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
total 3 0.21 0.24 0 9032 42042 0
Misses in library cache during parse: 1
Optimizer mode: ALL_ROWS
Parsing user id: 61
Rows Row Source Operation
------- ---------------------------------------------------
0 TABLE ACCESS FULL T_CLOB (cr=9025 pr=0 pw=0 time=207946 us)

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Ollama est un outil super pratique qui vous permet d'exécuter facilement des modèles open source tels que Llama2, Mistral et Gemma localement. Dans cet article, je vais vous présenter comment utiliser Ollama pour vectoriser du texte. Si vous n'avez pas installé Ollama localement, vous pouvez lire cet article. Dans cet article, nous utiliserons le modèle nomic-embed-text[2]. Il s'agit d'un encodeur de texte qui surpasse OpenAI text-embedding-ada-002 et text-embedding-3-small sur les tâches à contexte court et à contexte long. Démarrez le service nomic-embed-text lorsque vous avez installé avec succès o

Comparaison des performances de différents frameworks Java : Traitement des requêtes API REST : Vert.x est le meilleur, avec un taux de requêtes de 2 fois SpringBoot et 3 fois Dropwizard. Requête de base de données : HibernateORM de SpringBoot est meilleur que l'ORM de Vert.x et Dropwizard. Opérations de mise en cache : le client Hazelcast de Vert.x est supérieur aux mécanismes de mise en cache de SpringBoot et Dropwizard. Cadre approprié : choisissez en fonction des exigences de l'application. Vert.x convient aux services Web hautes performances, SpringBoot convient aux applications gourmandes en données et Dropwizard convient à l'architecture de microservices.

La comparaison des performances des méthodes de retournement des valeurs de clé de tableau PHP montre que la fonction array_flip() fonctionne mieux que la boucle for dans les grands tableaux (plus d'un million d'éléments) et prend moins de temps. La méthode de la boucle for consistant à retourner manuellement les valeurs clés prend un temps relativement long.

L'impact des fonctions sur les performances du programme C++ comprend la surcharge des appels de fonction, la surcharge des variables locales et de l'allocation d'objets : La surcharge des appels de fonction : y compris l'allocation de trame de pile, le transfert de paramètres et le transfert de contrôle, ce qui a un impact significatif sur les petites fonctions. Surcharge d'allocation de variables locales et d'objets : un grand nombre de créations et de destructions de variables locales ou d'objets peuvent entraîner un débordement de pile et une dégradation des performances.

Les techniques efficaces pour optimiser les performances multithread C++ incluent la limitation du nombre de threads pour éviter les conflits de ressources. Utilisez des verrous mutex légers pour réduire les conflits. Optimisez la portée du verrou et minimisez le temps d’attente. Utilisez des structures de données sans verrouillage pour améliorer la simultanéité. Évitez les attentes occupées et informez les threads de la disponibilité des ressources via des événements.

Les fonctions Go peuvent renvoyer plusieurs valeurs de types différents. Le type de valeur de retour est spécifié dans la signature de la fonction et renvoyé via l'instruction return. Par exemple, une fonction peut renvoyer un entier et une chaîne : funcgetDetails()(int,string). En pratique, une fonction qui calcule l'aire d'un cercle peut renvoyer l'aire et une erreur facultative : funccircleArea(radiusfloat64)(float64,error). Remarque : Si la signature de la fonction ne spécifie pas de type, une valeur nulle est renvoyée ; il est recommandé d'utiliser une instruction return avec une déclaration de type explicite pour améliorer la lisibilité.

Les performances des différentes fonctions PHP sont cruciales pour l’efficacité des applications. Les fonctions offrant de meilleures performances incluent echo et print, tandis que les fonctions telles que str_replace, array_merge et file_get_contents ont des performances plus lentes. Par exemple, la fonction str_replace est utilisée pour remplacer des chaînes et a des performances modérées, tandis que la fonction sprintf est utilisée pour formater des chaînes. L'analyse des performances montre qu'il ne faut que 0,05 milliseconde pour exécuter un exemple, prouvant que la fonction fonctionne bien. Par conséquent, une utilisation judicieuse des fonctions peut conduire à des applications plus rapides et plus efficaces.

Les considérations sur les performances des fonctions statiques sont les suivantes : Taille du code : les fonctions statiques sont généralement plus petites car elles ne contiennent pas de variables membres. Occupation mémoire : n’appartient à aucun objet spécifique et n’occupe pas la mémoire objet. Frais généraux d’appel : inférieurs, pas besoin d’appeler via un pointeur d’objet ou une référence. Multi-thread-safe : généralement thread-safe car il n'y a aucune dépendance vis-à-vis des instances de classe.
