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balan326 写道你好,最近在网上看了你写的数据库连接池, ...
数据库连接池java实现小结 -
balan326:
你好,最近在网上看了你写的数据库连接池,iteye网你的博客, ...
数据库连接池java实现小结 -
kyoisme2000:
区别在哪里也不说,怎么就解决了
spring绑定java.util.Date时的一个问题
2005-01-21
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缩略显示 |
关系数据库性能问题 一、任务描述 工作中的一个数据批量任务,涉及到4张基本表和4张业务数据表。 以前的版本使用OO(O/R ?)方式, 这种方案,第一次取出的数据集很大,循环步数很多,而且每一步里面都要涉及到多次数据库查询,速度很慢,处理一个月的上万条数据,都需要几个小时。类似于 代码
后续版本,我决定采用 Join Table的方式来处理,试图用一个复杂的Big Join Query / View 一次把所有的相关数据记录全都取出来。整个处理过程中,只需要一次数据库查询。
代码
一部分 Business Logic (条件比较等)移动到SQL里面,代码的可读性变差,运行速度提高。 二 SQL Optimization 其中的第15条明确说明,SQL中的 = 操作符 支持 Tuple元组操作,这个 = 可以用来给一个元组Tuple赋值,也可以比较两个元组Tuple。 代码
其中的第8条,我恰好用得上。 代码
正好用来更新 parent 纪录中关于 child的统计字段。以前我这么写, 代码
现在我这么写, 代码
三 临时表 代码
如果直接用上面这段SQL来过滤temp数据,比较麻烦。我干脆又在temp里面多加了一个额外字段match_level, 专门用来存放匹配级别。 代码
这里把多个column排序结果综合到一个字段里面,便于后面的比较。 代码
处理一个月的数据,上万条记录的情况下,上面这两条insert和 delete执行时间加起来在10 -- 20秒左右。后面的一个Big Query就可以用这个temp table直接把恰好要使用的数据取出来,10秒左右就可以返回结果集(几万条)。处理这个结果集的时间,几分钟左右。 既然为了速度,用了这么多vendor native SQL feature, Big Join, temp table, 已经没有移植性可言,为什么不干脆用PL/SQL? 四 对象数据库 关系数据库号称 更快,支持更复杂的数据类型和关系,数据间的关联查询更快。 不算那些Java, C++等Object的存储工具,只算那些称得上DB的,开源的Object Database有db4object, OZONE, GigaBase(Object Relational Database)等。 两者都号称大数据量、高并发、高性能。通过看过的文档和资料,我更看好Cache’一些。似乎Cache’ 更快,更便宜,支持关系模型更好。Cache’号称 后关系数据库 Post Relational Database。当然,Objectivity是purer Object Database,面向对象特性也许更多一些。 关于对象数据库性能,有两种相反的说法。 1. 对象数据库 比 关系数据库 快 引用
原文 http://www.cnblogs.com/xgchang/archive/2004/12/05/26474.html ⑷性能的比较 ODBMS和RDBMS产品数据存取性能的差别已按通用测试标准验证过了。SUN公司的Riok Cattell等人著的“对象数据库评估”(1991年对象世界会议文集)已对四个ODBMS产品:Objectivity,Objectstore,Ontos,Versant以及两个RDBMS产品:Sybase和Ingress进行了测试。一般说来,对于“冷”数据存取(对磁盘数据库存取)ODBMS比RDBMS平均快5倍;对于“热”数据存取(在内存中的数据库存取)要快30倍,对于“热导航”(在内存中对某一给定的对象访问与之相联系的所有对象)ODBMS任何一个产品都比RDBMS的每一个产品性能要高出三个数量级。
Objectivity/DB自己的Bench Mark文章这样写,在小数据量下,RDBMS(Oracle)更快,数据量越大,Objectivity就会比RDBMS快的越多。 2. 对象数据库 比 关系数据库 慢 引用
原文 http://www.fic.se/MScThesis.Frost.Beta.pdf Multi-dimensional and relational data warehouses have problems.
原文 从这张图可以看出,Objectivity比关系数据库慢,Cache’比关系数据库快。 |
DBPerformance.JPG | |
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