从 ADO.NET 与 SMSS 相比，具有相同查询计划的相同查询需要大约 10 倍的时间
我的查询相当复杂，但我已对其进行了简化以解决此问题，现在它是一个简单的 JOIN，我在 SQL Server 2014 数据库上运行.查询是: SELECT * FROM SportsCars as sc INNER JOIN Cars AS c ON c.CarID = sc.CarID WHERE c.Type = 1 当我从 SMSS 运行此查询并在 SQL Profiler 中观察它时
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CommandBehavior.SequentialAccess 是否有任何性能提升?
我意识到我总是按照索引返回的顺序读取我的字段(使用常量).因此，据我了解，我的代码已经与 CommandBehavior.SequentialAccess 兼容. 如果我打开它会有什么好处吗?DataReader 已经是只转发了，只读哪个才是真正的性能提升吧? 解决方案 这个的主要用途是当你读取非常大的 CLOB (nvarchar(max) etc) 或 BLOB (varbina
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通过 ADO.Net 和 COM 互操作性进行 MS Access 批量更新
这是对 这个线程.这就是 .Net 2.0 的全部内容；至少对我来说. 基本上，Marc(来自上面的 OP)尝试了几种不同的方法来更新具有 100,000 条记录的 MS Access 表，并发现使用 DAO 连接比使用 ADO.Net 大约快 10 到 30 倍.我走了几乎相同的路径(下面的示例)并得出了相同的结论. 我想我只是想了解 为什么 OleDB 和 ODBC 慢得多，我很想
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性能分析 ADO.NET 和实体框架
哪一个提供更好的性能?ADO.NET 或实体框架. 这是我要分析的两种方法. ADO.NET 测试方法 public void ADOTest(){秒表秒表 = Stopwatch.StartNew();使用 (SqlConnection con = new SqlConnection(connection)){字符串查询=“从产品中选择*"；SqlDataAdapter da =
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SqlBulkCopy 的推荐批量大小是多少?
SqlBulkCopy 的推荐批量大小是多少?我正在寻找一个通用公式，我可以将其用作性能调整的起点. 解决方案 我有一个导入实用程序，它位于与我的 SQL Server 实例相同的物理服务器上.使用自定义 IDataReader，它解析平面文件并使用 SQLBulkCopy 将它们插入数据库.一个典型的文件有大约 6M 的合格行，平均 5 列十进制和短文本，每行大约 30 个字节.
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埃拉托色尼筛网速度比较:Python vs Julia
所以我有一个用 Python 和 Julia 编写的 Eratosthenes 函数的小筛子，我正在比较运行时间. 这是 Python 代码: 导入时间def get_primes(n):数字 = 设置(范围(n，1，-1))素数 = []而数字:p = 数字.pop()素数.追加(p)numbers.difference_update(set(range(p*2, n+1, p)))返回
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对数组求和比在 Julia 中对单个变量求和慢
好的，我最近正在做一系列测试.我有一个 MC 模拟，其中有几个变量 (20)，将它们全部放在一个一维数组中是有意义的，因为它使一些东西更容易阅读. 但是我遇到了一个问题，我需要对每次迭代中的变量求和，并且模拟需要大量迭代，所以我遇到了这个问题(减少到 7 个变量): 函数 sumtest1(N)s=0.0a=1.0b=2.0c=3.0d=4.0e=5.0f=6.0g=7.0对于 i = 1
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在 Julia 中更快地读取 CSV 文件
我注意到使用 CSV.read 加载 CSV 文件非常慢.作为参考，我附上了一个时间基准的例子: 使用 CSV、DataFrames文件 = 下载(“https://github.com/foursquare/twofishes")@time CSV.read(文件，数据帧)输出:9.450861 秒(22.77 M 分配:960.541 MiB，5.48% gc 时间)297 行 × 2 列
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Julia 包在第一次运行时加载非常慢
我在 Linux 5.4.0 下使用 Julia 1.5.2 并为 Pkg.add("DifferentialEquations") 等待了大约 15 分钟.然后我在 Jupyter Notebook 中启动内核并运行以下代码.执行需要 1 分钟(实际上我第一次执行此操作需要 225 秒). t = time()使用 Printf使用基准工具使用普通差分方程使用绘图tt = 时间() - t@s
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为什么我的 julia 代码运行如此缓慢?
redim = 2;# 加载数据中iris_data = readdlm("iris_data.csv");iris_target = readdlm("iris_target.csv");# 中心数据iris_data = 广播(-, iris_data, mean(iris_data, 1));n_data，n_dim = 大小(iris_data)；Sw = 零(n_dim，n_dim)；S
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Julia 比 Java 慢得多
我是 Julia 新手，我编写了一个简单的函数来计算 RMSE(均方根误差).ratings 是一个评分矩阵，每一行是[user, film, rating].有 1500 万个收视率.rmse() 方法需要 12.0 秒，但 Java 实现大约快 188 倍:0.064 秒.为什么 Julia 的实现这么慢?在 Java 中，我正在处理一个 Rating 对象数组，如果它是一个多维 int 数组
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如何在 Julia 中有效地计算二次型?
我想计算一个二次型:x' Q y in Julia. 对于这些情况，最有效的计算方法是什么: 没有假设. Q 是对称的. x 和 y 相同(x = y). Q 都是对称的，x = y. 我知道 Julia 有 dot().但我想知道它是否比 BLAS 调用更快. 解决方案 Julia 的 LinearAlgebra 标准库具有 3 参数 dot 的本机实现，以及专门用于
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Julia 的特征分解比 Mathematica 慢 5 倍?
我是 Julia 的新手，主要在 Mathematica 工作，所以我可能会遇到一些基本错误.我试图计算 Julia 计算随机矩阵的特征系统所花费的时间，发现它比 Mathematica 慢 5-6 倍. 在朱莉娅: D=1000*(rand(1000,1000)-0.5);@时间 (E,F)=eig(D);输出:经过时间:7.47950706 秒(已分配 79638920 个字节*)
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不久前我开始学习 Julia，我决定做一个简单的Julia 和 Matlab 在计算欧几里得的简单代码上的比较一组高维点的距离矩阵. 任务简单，可以分为两种情况: 案例 1: 给定两个 n x d 矩阵形式的数据集，例如 X1 和 X2，计算 X1 中每个点与 X2 中所有点之间的成对欧几里得距离.如果 X1 的大小为 n1 x d，而 X2 的大小为 n2 x d，则生成的欧几里德距
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提高 Wix msi 安装/卸载的性能
在 Windows 7(即 MSI 5.0)中，有一个名为 MSIFASTINSTALL 这将提高安装程序的性能.否则，您可以通过设置属性 DISABLEROLLBACK 来关闭回滚选项.此属性在早期版本的 MSI 5.0 中也可用. 请分享您的知识以改善安装体验.另外，我找不到提高卸载性能的正确方法.我们使用大量文件/文件夹(超过 70,000 个)和 35000 个组件.它挂在文件成本计
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使用较新版本的 System.Data.SQLite/sqlite3.dll 在 SQLite 数据库上使用子查询进行查询大约慢 10 倍
(见下方更新) 在从 C#.Net 应用程序(约 5 秒)中查询大约 500,000 行的非常简单的 Sqlite 数据表时，我遇到了查询性能缓慢的问题. 我使用 LinqPad 以及 2 个数据库浏览器(均基于 QtSql)在完全相同的数据库上尝试了完全相同的查询，它的运行速度提高了 10 倍(约 0.5 秒).相同的查询，相同的数据库，不同的应用程序，只有我的运行速度不快.
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性能帮助:SUBQUERY vs JOIN
这是我的问题: SUBQUERY 2.7 秒 SELECT SQL_NO_CACHEitem_id从mtrt_items_searches在哪里search_id IN (选择SQL_NO_CACHEsearch_id从mtrt_searches_groups在哪里client_id =1通过...分组search_id)限额 0,350000+----+-----------------
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如何改进 MySQL 子查询中的 LIMIT 子句?
我有两个表:posts 有 10k 行和 comments，我需要为特定数量的 posts 选择所有 comments 也就是通过posts 表实现分页，并获取其中的所有comments.为此，我有下一个查询: select * from comments c内连接(从帖子中选择 post_id o 按 post_id 限制 0、10 排序) p在 c.post_id = p.post_id 上
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SQL:“不在"根据*不同*行的值选择行的替代方法?
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SELECT WHERE IN(子查询)慢
我已经尝试了解决方案 这里，但它不起作用. 我的桌子是这样的: `Index` uid 部门…………………………………………………………………………………………………………………………1 001 部门 12 001 部门 23 001 部门 34 002 部门 25 002 部门 36 002 部门 47 003 部门 18 003 部门 59 004 部门 110 004 部门 6
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