SQLServer性能分析参数
欢迎进入Windows社区论坛,与300万技术人员互动交流 >>进入 当您怀疑计算机硬件是影响SQL Server运行性能的主要原因时,可以通过SQL Server Performance Monitor监视相应硬件的负载,以证实您的猜测并找出系统瓶颈.下文将介绍一些常用的分析对象及其参数. Memo
欢迎进入Windows社区论坛,与300万技术人员互动交流 >>进入
当您怀疑计算机硬件是影响SQL Server运行性能的主要原因时,可以通过SQL Server Performance Monitor监视相应硬件的负载,以证实您的猜测并找出系统瓶颈.下文将介绍一些常用的分析对象及其参数.
Memory: Page Faults / sec
如果该值偶尔走高,表明当时有线程竞争内存.如果持续很高,则内存可能是瓶颈.
Process: Working Set
SQL Server的该参数应该非常接近分配给SQL Server的内存值.在SQL Server设定中,如果将“set working set size”置为0, 则Windows NT会决定SQL Server的工作集的大小.如果将“set working set size”置为1,则强制工作集大小为SQLServer的分配内存大小.一般情况下,最好不要改变“set working set size”的缺省值.
Process:%Processor Time
如果该参数值持续超过95%,表明瓶颈是CPU.可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器.
Processor:%Privileged Time
如果该参数值和“Physical Disk”参数值一直很高,表明I/O有问题.可考虑更换更快的硬盘系统.另外设置Tempdb in RAM,减低“max async IO”,“max lazy writer IO”等措施都会降低该值.
Processor:%User Time
表示耗费CPU的数据库操作,如排序,执行aggregate functions等.如果该值很高,可考虑增加索引,尽量使用简单的表联接,水平分割大表格等方法来降低该值.
Physical Disk:Avg.Disk Queue Length
该值应不超过磁盘数的1.5~2倍.要提高性能,可增加磁盘.
注意:一个Raid Disk实际有多个磁盘.
SQLServer:Cache Hit Ratio
该值越高越好.如果持续低于80%,应考虑增加内存. 注意该参数值是从SQL Server启动后,就一直累加记数,所以运行经过一段时间后,该值将不能反映系统当前值.

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Perbezaan sintaks antara MySQL dan SQL Server terutamanya ditunjukkan dalam objek pangkalan data, jenis data, pernyataan SQL dan aspek lain. Perbezaan objek pangkalan data termasuk enjin storan dan cara kumpulan fail ditentukan, dan penciptaan indeks dan kekangan. Perbezaan jenis data melibatkan perbezaan dalam jenis angka, jenis aksara, dan jenis tarikh dan masa. Perbezaan pernyataan SQL ditunjukkan dalam had set hasil, sisipan data, kemas kini dan operasi padam, dsb. Perbezaan lain termasuk cara lajur identiti, paparan dan prosedur tersimpan dibuat. Memahami perbezaan ini adalah penting untuk mengelakkan ralat apabila menggunakan sistem pangkalan data yang berbeza.

Ollama ialah alat super praktikal yang membolehkan anda menjalankan model sumber terbuka dengan mudah seperti Llama2, Mistral dan Gemma secara tempatan. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan cara menggunakan Ollama untuk mengvektorkan teks. Jika anda belum memasang Ollama secara tempatan, anda boleh membaca artikel ini. Dalam artikel ini kita akan menggunakan model nomic-embed-text[2]. Ia ialah pengekod teks yang mengatasi prestasi OpenAI text-embedding-ada-002 dan text-embedding-3-small pada konteks pendek dan tugas konteks panjang. Mulakan perkhidmatan nomic-embed-text apabila anda telah berjaya memasang o

Lokasi di mana fail konfigurasi pangkalan data Navicat disimpan berbeza mengikut sistem pengendalian: Windows: Laluan khusus pengguna ialah %APPDATA%\PremiumSoft\Navicat\macOS: Laluan khusus pengguna ialah ~/Library/Application Support/Navicat\Linux: Laluan khusus pengguna ialah ~/ .config/navicat\Nama fail konfigurasi mengandungi jenis sambungan, seperti navicat_mysql.ini. Fail konfigurasi ini menyimpan maklumat sambungan pangkalan data, sejarah pertanyaan dan tetapan SSH.

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.

Perbandingan prestasi kaedah membalik nilai kunci tatasusunan PHP menunjukkan bahawa fungsi array_flip() berprestasi lebih baik daripada gelung for dalam tatasusunan besar (lebih daripada 1 juta elemen) dan mengambil masa yang lebih singkat. Kaedah gelung untuk membalikkan nilai kunci secara manual mengambil masa yang agak lama.

Pemeriksaan keselamatan jenis parameter C++ memastikan bahawa fungsi hanya menerima nilai jenis yang dijangkakan melalui semakan masa kompilasi, semakan masa jalan dan penegasan statik, menghalang tingkah laku yang tidak dijangka dan ranap program: Pemeriksaan jenis masa kompilasi: Pengkompil menyemak keserasian jenis. Semakan jenis masa jalan: Gunakan dynamic_cast untuk menyemak keserasian jenis dan buang pengecualian jika tiada padanan. Penegasan statik: Tegaskan keadaan jenis pada masa penyusunan.

Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.

Pertimbangan prestasi fungsi statik adalah seperti berikut: Saiz kod: Fungsi statik biasanya lebih kecil kerana ia tidak mengandungi pembolehubah ahli. Pendudukan memori: tidak tergolong dalam mana-mana objek tertentu dan tidak menduduki memori objek. Panggilan overhed: lebih rendah, tidak perlu memanggil melalui penunjuk objek atau rujukan. Selamat berbilang benang: Secara umumnya selamat untuk benang kerana tiada pergantungan pada kejadian kelas.
