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mongodb性能优化

Jun 07, 2016 pm 05:56 PM
mongodb 优化 性能

在索引中包含条件的所有列,可以使用索引形成的屏蔽来拒绝结果集中不合适的行对于需要排序的引用列,适当地创建索引可以避免排序考虑到管理上的开销,应避免在索引中使用多于5个的列对于多列索引,将查询中引用最多的列放在定义的前面不要在索引中包含经常修改或

在索引中包含条件的所有列,可以使用索引形成的屏蔽来拒绝结果集中不合适的行 对于需要排序的引用列,适当地创建索引可以避免排序 考虑到管理上的开销,应避免在索引中使用多于5个的列 对于多列索引,将查询中引用最多的列放在定义的前面 不要在索引中包含经常修改或进行插入、删除的列(主关键字和外来关键字除外) “$”符号不可以作为索引的首字母,”.”不能在索引名的任何位置出现.

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Comparaison des performances de différents frameworks Java Comparaison des performances de différents frameworks Java Jun 05, 2024 pm 07:14 PM

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.

Inversion des valeurs clés du tableau PHP : analyse comparative des performances de différentes méthodes Inversion des valeurs clés du tableau PHP : analyse comparative des performances de différentes méthodes May 03, 2024 pm 09:03 PM

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.

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La complexité temporelle mesure le temps d'exécution d'un algorithme par rapport à la taille de l'entrée. Les conseils pour réduire la complexité temporelle des programmes C++ incluent : le choix des conteneurs appropriés (tels que vecteur, liste) pour optimiser le stockage et la gestion des données. Utilisez des algorithmes efficaces tels que le tri rapide pour réduire le temps de calcul. Éliminez les opérations multiples pour réduire le double comptage. Utilisez des branches conditionnelles pour éviter les calculs inutiles. Optimisez la recherche linéaire en utilisant des algorithmes plus rapides tels que la recherche binaire.

Comment optimiser les performances des programmes multi-thread en C++ ? Comment optimiser les performances des programmes multi-thread en C++ ? Jun 05, 2024 pm 02:04 PM

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.

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Lors du développement d'applications hautes performances, le C++ surpasse les autres langages, notamment dans les micro-benchmarks. Dans les benchmarks macro, les mécanismes de commodité et d'optimisation d'autres langages tels que Java et C# peuvent mieux fonctionner. Dans des cas pratiques, C++ fonctionne bien dans le traitement d'images, les calculs numériques et le développement de jeux, et son contrôle direct de la gestion de la mémoire et de l'accès au matériel apporte des avantages évidents en termes de performances.

Quelle est la performance des générateurs de nombres aléatoires dans Golang ? Quelle est la performance des générateurs de nombres aléatoires dans Golang ? Jun 01, 2024 pm 09:15 PM

La meilleure façon de générer des nombres aléatoires dans Go dépend du niveau de sécurité requis par votre application. Faible sécurité : utilisez le package math/rand pour générer des nombres pseudo-aléatoires, adaptés à la plupart des applications. Haute sécurité : utilisez le package crypto/rand pour générer des octets aléatoires cryptographiquement sécurisés, adaptés aux applications qui nécessitent un caractère aléatoire plus élevé.

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Selon les benchmarks, pour les petites applications hautes performances, Quarkus (démarrage rapide, mémoire faible) ou Micronaut (TechEmpower excellent) sont des choix idéaux. SpringBoot convient aux grandes applications full-stack, mais a des temps de démarrage et une utilisation de la mémoire légèrement plus lents.

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