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  • 一、表连接算法 1.1、Nested Loop Join(NLJ)算法 NLJ,嵌套循环算法。 循环外层是驱动表,循坏内层是被驱动表。驱动表会驱动被驱动表进行连接操作。 首先驱动表找到第一条记录,然后从头扫描被驱动表,逐一查找与...

    一、表连接算法

    1.1、Nested Loop Join(NLJ)算法

    NLJ,嵌套循环算法。

    循环外层是驱动表,循坏内层是被驱动表。驱动表会驱动被驱动表进行连接操作。

    首先驱动表找到第一条记录,然后从头扫描被驱动表,逐一查找与驱动表第一条记录匹配的记录,然后连接起来形成结果表中的一条记。

    被驱动表查找完后,再从驱动表中取出第二个记录,然后从头扫描被驱动表,逐一查找与驱动表第二条记录匹配的记录,连接起来形成结果表中的一条记录。

    重复上述操作,直到驱动表的全部记录都处理完毕为止。这就是嵌套循环连接算法的基本思想,伪代码如下。

        foreach row1 from t1
            foreach row2 from t2
                if row2 match row1 //row2与row1匹配,满足连接条件
                    join row1 and row2 into result //连接row1和row2加入结果集
    
    

    首先加载t1,然后从t1中取出第一条记录,之后加载t2表,与t2表中的记录逐个匹配,连接匹配的记录。

    1.2、Block Nested Loop Join(BNLJ)算法:

    BNLJ,块嵌套循环算法,可以看作对NLJ的优化。

    大致思想就是建立一个缓存区,一次从驱动表中取多条记录,然后扫描被驱动表,被驱动表的每一条记录都尝试与缓冲区中的多条记录匹配,如果匹配则连接并加入结果集。

    缓冲区越大,驱动表一次取出的记录就越多。

    这个算法的优化思路就是减少内循环的次数从而提高表连接效率。

    二、影响性能的因素

    2.1、内循环的次数

    现在考虑这么一个场景,当t1有100条记录,t2有10000条记录。
    那么,t1驱动t2与t2驱动t1,他们之间在效率上孰优孰劣?
    如果是单纯的分析指令执行次数,他们都是100*10000,但是考虑到加载表的次数呢。

    分析t1驱动t2

    t1表加载1次,然后从t1中取出第一条记录,之后加载t2表,所以t2表需要加载100次。

    分析t1驱动t1

    t2表先加载1次,然后从t2中取出第一条记录,之后加载t1表,所以t1表需要加载10000次。

    总结

    t1驱动t2的效率要优于t2驱动t1的效率。由此得出,小表驱动大表能够减少内循环的次数从而提高连接效率。

    另外,如果使用Block Nested Loop Join算法的话,通过扩大一次缓存区的大小也能减小内循环的次数。由此又可得,设置合理的缓冲区大小能够提高连接效率

    2.2、快速匹配

    扫描被驱动表寻找合适的记录可以看做一个查询操作,如何提高查询的效率呢?建索引啊!由此还可得出,在被驱动表建立索引能够提高连接效率

    2.3、排序

    假设t1表驱动t2表进行连接操作,连接条件是t1.id=t2.id,而且要求查询结果对id排序。

    现在有两种选择,方式一[…ORDER BY t1.id],方式二[…ORDER BY t2.id]。

    方式一

    可以先对t1进行排序然后执行表连接算法。

    方式二

    只能在执行表连接算法后,对结果集进行排序(Using temporary),效率自然低下。

    由此最后可得出,优先选择驱动表的属性进行排序能够提高连接效率。

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  • 影响DC-DC转换器效率的主要因素

    千次阅读 2020-12-30 06:37:56
    本文详细介绍了一、效率估计能量转换系统必定存在能耗,虽然实际应用中无法获得100%的转换效率,但是,一个高质量的电源效率可以达到非常高的水平,效率接近95%.绝大多数采用什么秘诀才能达到如此高的效率?我们最好...

    本文详细介绍了

    一、效率估计

    能量转换系统必定存在能耗,虽然实际应用中无法获得100%的转换效率,但是,一个高质量的电源效率可以达到非常高的水平,效率接近95%.

    绝大多数

    采用什么秘诀才能达到如此高的效率?我们最好从了解SMPS损耗的公共问题开始,开关电源的损耗大部分来自开关器件(MOSFET和二极管),另外小部分损耗来自电感和电容。但是,如果使用非常廉价的电感和电容(具有较高电阻),将会导致损耗明显增大。

    选择IC时,需要考虑控制器的架构和内部元件,以期获得高效指标。例如,图1采用了多种方法来降低损耗,其中包括:同步整流,芯片内部集成低导通电阻的MOSFET,低静态电流和跳脉冲控制模式。我们将在本文展开讨论这些措施带来的好处。

    图1. MAX1556降压转换器集成了低导通电阻的MOSFET,采用同步整流,可以达到95%的转换效率,效率曲线如图所示。

    二、降压型SMPS

    损耗是任何SMPS架构都面临的问题,我们在此以图2所示降压型(或buck)转换器为例进行讨论,图中标明各点的开关波形,用于后续计算。

    图2. 通用降压型SMPS电路和相关波形,对于理解SMPS架构提供了一个很好的参考实例。

    降压转换器的主要功能是把一个较高的直流输入电压转换成较低的直流输出电压。为了达到这个要求,MOSFET以固定频率(fS),在脉宽调制信号(PWM)的控制下进行开、关操作。当MOSFET导通时,输入电压给电感和电容(L和COUT)充电,通过它们把能量传递给负载。在此期间,电感电流线性上升,电流回路如图2中的回路1所示。 当MOSFET断开时,输入电压断开与电感的连接,电感和输出电容为负载供电。电感电流线性下降,电流流过二极管,电流回路如图中的环路2所示。MOSFET的导通时间定义为PWM信号的占空比(D)。D把每个开关周期分成[D × tS]和[(1 - D) × tS]两部分,它们分别对应于MOSFET的导通时间(环路1)和二极管的导通时间(环路2)。所有SMPS拓扑(降压、反相等)都采用这种方式划分开关周期,实现电压转换。 对于降压转换电路,较大的占空比将向负载传输较多的能量,平均输出电压增加。相反,占空比较低时,平均输出电压也会降低。根据这个关系,可以得到以下理想情况下(不考虑二极管或MOSFET的压降)降压型SMPS的转换公式: VOUT = D × VIN IIN = D × IOUT 需要注意的是,任何SMPS在一个开关周期内处于某个状态的时间越长,那么它在这个状态所造成的损耗也越大。对于降压型转换器,D越低(相应的VOUT越低),回路2产生的损耗也大。

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  • 4. 人嘿嘿,我开个小玩笑,人这个硬件也是最关键的。A. 理论一定要过关B. 测试过程中一定要保证瓶颈出在我们的程序,如果是出在其它...软件环境:● 数据库配制● 数据库连接池配制● Web服务器配制● JVM与GC配制●...

    4. 人

    嘿嘿,我开个小玩笑,人这个硬件也是最关键的。

    A. 理论一定要过关

    B. 测试过程中一定要保证瓶颈出在我们的程序,如果是出在其它地方,而你却出报告说:程序有问题,开发人员会骂你的。

    C.对整个过程进行测试有效性分析,测试的过程都无效,结论就不用提交了。

    软件环境:

    ●       数据库配制

    ●       数据库连接池配制

    ●       Web服务器配制

    ●       JVM与GC配制

    ●       本身项目配制

    软件环境重在是配制,配制需要注意的地方是个大学问哟。

    网络

    网络注意的地方在上面的交换机那块已经谈到,另外在加一句,测试环境(网络)最好独立。

    测试脚本

    测试脚本主要注意:A、选择系统最常用的功能进行录制脚本、不要遍地开花,其实一个系统需要真正录制脚本的地方没有几处。B、测试脚本的有效性,测试数据要尽量接近真实。不要认为执行没有出错,我这个脚本就算成功了。执行一次后,要确定的确对服务器产生了影响,才算成功。

    该参数化的地方一定要参数化,还有什么关联、检查点,日志、思考时间、步进、IE缓存、连接超时、下载超时 等等设置。

    注意:

    在调试时,日志开启。调试通过后进行场景执行之前把日志去掉,因为日志会影响LR本身执行脚本的效率。

    “思考时间”、“步进” 该加一定要加,不然对服务器的压务太大,也不符合真实情况,达不到测试效果。

    场景设计

    场景的设计是最不好把握的,单场景、组合场景、加压、持续时间(注意与迭代的关系)、集合点的释放原则、需不需要进行IP欺骗,负载机需要几台(根据上面的负载机解释进行准备吧)等都需要注意。

    32/3<123>

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  • 影响数据库的性能因素1.超高的QPS和TPS:(1)QPS:每秒查询率(Query Per Second)每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。(2)TPS:每...

    影响数据库的性能因素

    1.超高的QPS和TPS:

    (1)QPS:每秒查询率(Query Per Second)

    每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。

    (2)TPS:每秒事务处理量(Transaction Per Second)

    每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量。它是衡量系统处理能力的重要指标。

    2.大量的并发和超高的cpu使用率:

    (1)大量的并发:数据库连接数占满(max_connections默认100)。

    (2)超高的cpu使用率:因cpu资源耗尽而出现宕机。

    3.磁盘IO:

    (1)磁盘IO性能突然下降(使用更快的磁盘设备)。

    (2)其他大量消耗磁盘性能计划任务(调整计划任务,做好磁盘维护)。

    4.网卡流量(网卡被占满(1000Mb/s)):

    如何避免无法连接数据库情况:

    (1)减少从服务器的数量

    (2)进行分级缓存

    (3)避免使用select进行查询

    (4)分离业务网站和服务网站

    5.大表问题(记录行数巨大,单表超过千万行;表数据文件巨大,表数据文件超过10G):

    (1)大表对查询的影响:

    慢查询:很难在一定时间内过滤出所需要的而数据。

    (2)大表对DDL(数据库定义语言:CREATE TABLE/VIEW/INDEX/SYN/CLUSTER)操作的影响:

    建立索引需要很长时间;

    风险:mysql版本<5.5建立索引会锁表;mysql版本>=5.5 虽然不会锁表,会造成主从延迟。

    (3)修改表结构需要长时间锁表:会造成长时间的主从延迟;影响正常的数据操作。

    (4)如何处理数据库中的大表:

    分库分表把一张大表分成多个小表。难点:分表主键的选择;分表跨分区数据的查询和统计。

    大表的历史数据分档(减少对前后端业务的影响)。难点:归档时间的选择;如何进行归档。

    6.大事务带来的影响:

    事务是数据库系统区分其他一切文件系统的重要特征之一;

    事务特性:(1)原子性;(2)一致性;(3)隔离性:sql标准中定义的四种隔离级别:未提交读;已提交读(默认隔离级别,不可重复读);可重复读;可串行化;并发性由高到低,隔离性由低到高(4)持久性

    大事务:运行时间长,操作的数据比较多的事务(例余额宝);

    造成风险:锁定太多的数据,造成大量的阻塞和锁超时;回滚时所需时间比较长;执行时间长,造成主从延迟。

    处理大事务注意:避免一次性处理太多数据;移出不必要的事务中的select操作。

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空空如也

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影响连接效率的因素