パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
Webパフォーマンス ベストプラクティス - Make the Web Faster
Webパフォーマンス ベストプラクティス Last updated: 02 October 2012 翻訳：@t32k WebページをPage Speedで調べるとルールに準拠していないものが提示される。このルールというのは、一般的にあなたが開発段階において取り入れるべきフロントエンドのベストプラクティスだ。あなたがPage Speedを使用しようとしまいと、私たちはこの各ルールについてのドキュメントを提供する（たぶんちょうど新しいサイトを開発中でテストする準備が整ってないだろう）。もちろん、これらのページはいつでも参照することができる。私たちはあなたの開発プロセスに取り入れてもらうために、このベストプラクティスを実装するための明確なティップスと提案を提供する。 パフォーマンス ベストプラクティスについて Page Speedはクライアント側からの観点でパフォーマンスを評価し、一般的にペー
I/Oを多重化するためのシステムコール(select, poll, epoll, kqueue) - $shibayu36->blog;
サーバ周りの勉強していると、たまにselectとかepollとか言葉が出てきて、理解できてなかったので調べてみた。 I/Oの多重化 例えばサーバ周りの実装を、特に何も考えずにやると、I/Oでブロッキングが発生し、一つのクライアントとしか通信できないということが起こります。これを解決するために fork threads I/Oの多重化 非同期I/O といった方法があります。 この中のI/Oの多重化を実装するためのシステムコールとして、select, poll, epoll, kqueueなどは実装されているようです。 少し調べてみると、次のような記述のような機能をそれぞれが実装するようです。 プログラムで複数のファイルディスクリプタを監視し、 一つ以上のファイルディスクリプタがある種の I/O 操作の 「ready (準備ができた)」状態 (例えば、読み込み可能になった状態) になるまで待つ
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