Memory引擎

内存表的极速响应，Memory 引擎的性能调优，真的蛮值得一试。Memory 引擎就是把数据直接丢内存里，读取速度自然飞快。嗯，缺点也，重启就没了，适合那些临时数据或者只读为主的场景。像缓存排行榜、临时表，用它挺合适。 Memory 存储格式用的是定长行，占内存是稳的，不像变长那种要来回找空间。而且因为是内存里的，SELECT操作几乎是秒回。只要你对数据持久性要求不高，它确实还挺香的。 想用好 Memory 引擎，几个点要注意：别存太大数据，不然内存吃紧你就知道了；字段类型用定长，比如CHAR比VARCHAR更合适；别忘了，它的索引也在内存里，别太贪心建太多。响应快是真快，但也别用错场景。 对

杜老师带你深入MySQL世界，从概述、应用环境到系统特性，逐步掌握MySQL核心知识。课程涵盖初学基础、管理工具、安装步骤以及新特性解读，助你构建完整的MySQL知识体系。

在 Matlab 开发中，odesplit 允许将 微分方程组 的计算分成若干块，以避免 内存不足 错误。这种方法有效提升了计算的可行性和效率。

内存数据库性能的实测对比文档，还挺适合做调优参考的。像sqlldr和sqlplus这种常用工具，平时用得多，但少关注它们在不同场景下的性能表现。这篇文件就给了个蛮直观的数据对比，从 8 秒到几十秒的差距，看着就有点意思。文档还顺手讲了些影响性能的点，比如硬件配置、数据模型设计和并发控制这些。虽然听起来老生常谈，但真要优化，有时候还真得回过头来查查这些基础。如果你也在折腾高性能数据库，或者打算搞些实时的项目，这份文件可以先看看，起码让你知道从哪些点下手比较有效。顺带提下，里面的几个相关文章也挺值得点进去看看的，像MySQL 查询优化、索引策略这些都挺对味的：高效 MySQL 查询优化指南Orac

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介绍了Oracle 12c IN-MEMORY的学习要点和优化技巧，帮助读者更高效地掌握相关内容。

通过优化局部扫描策略，提高系统性能并减少能耗。具体实施包括参考使用 usage_partialMemoryScansForMalCodeDetection.m，分析动态（跨多个扇区随机跳跃）和静态（固定部分）缺陷类型。记录扫描结果，用于错误率计算和决策支持，特别适用于高效能扇区扫描和功率保守筛选。警示：仅供参考，期待读者提出更优化的建议和反馈。联系邮箱：promethevx@yahoo.com。

这份“Oracle In-Memory列存储特性最佳应用实践培训PPT”是一份非常实用的资源，它提供了关于如何最好地应用Oracle In-Memory列存储特性的培训资料。该资源详细介绍了In-Memory列存储的概念、架构和实现方式，以及如何在Oracle数据库中使用该特性来提高数据库性能和可靠性。此外，该资源还提供了一些最佳实践，如如何选择适当的列存储对象、如何优化列存储查询等。如果你是一位Oracle数据库管理员或开发人员，这份培训PPT将会是你不可或缺的学习资料之一，它将帮助你更好地理解和应用In-Memory列存储技术，提高数据库的性能和可靠性。

Impala 的官方文档，内容挺全，讲得也比较细，适合你平时查资料或者搞性能调优时用。Impala 的实时查询能力还蛮厉害的，支持直接用标准 SQL查Hadoop里的数据，响应也快，查询写起来跟用普通数据库差不多，门槛挺低。Impala 的MPP 架构，查询的时候能并行，性能比老的MapReduce快不少，适合你需要快速出结果的时候，像做报表、搞数据就挺方便。和HDFS、HBase这些老朋友集成得也比较顺，支持的数据格式也多，像Parquet、Avro、ORC都能直接用，数据搬来搬去挺麻烦的，用 Impala 可以省不少事。嗯，查询的时候 Impala 还挺省事，数据基本都在内存里，低延迟，也

MySQL存储引擎的比较是数据库管理中一个重要的课题，不同的存储引擎具有各自的优势和适用场景。