最直接有效的方法就是选用一个查询效率高的索引。关于高效率的索引推荐，主要有基于经验规则和代价的两种算法。...所以采用基于代价的推荐来解决该问题会更加普适，因为基于代价的方法使用了和数据库优化器相同的方式，去量化评估所有的可能性，选出的是执行SQL耗费代价最小的索引。...2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 一条SQL在MySQL服务器中执行流程主要包含：SQL解析、基于语法树的准备工作、优化器的逻辑变化、优化器的代价准备工作、基于代价模型的优化、进行额外的优化和运行执行计划等部分...具体如下图所示： SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 而对于优化器来说，执行一条SQL有各种各样的方案可供选择，如表是否用索引、选择哪个索引、是否使用范围扫描、多表Join的连接顺序和子查询的执行方式等...未来我们也将不断优化和改进，实现类似基于Workload的全局优化。
上一篇文章 Apache Calcite 为什么能这么流行 末尾提到要单独开一篇文章，聊下 Hive 怎么利用 Calcite 做基于代价查询优化，现在兑现承诺。...基于代价的优化器 通常，我们把 SQL 查询优化器分为两种类型： RBO(Rule Based Optimizer) CBO(Cost Based Optimizer) RBO 顾名思义，就是事先定义好一系列的规则...而 CBO，自然就是根据所谓的代价去做优化，代价最小的执行计划就是最好的执行计划。 RBO 固然是好的，能解决很多问题。 ? 这是上一篇文章里的例子，一个很简单的查询，对应的执行计划是这样： ?...我们知道，查询引擎是以一个树（Operator Tree）的形式去构造和优化查询计划的，而每个节点都是实际需要执行的操作（Operator）。...CBO 相较于 RBO，是一种更加准确和高效的优化方法 Hive 通过 Calcite 灵活的架构，很方便的实现了 CBO 需要明智的收集足够的数据分析结果来帮助 CBO Hive 的代价模型还不够完美
内文会先简单介绍制定查询计划以及优化的过程，然后用较大篇幅详述在得到逻辑计划后，如何基于统计信息和不同的属性选择等生成各种不同代价的物理计划，通过比较物理计划的代价，最后选择一个代价最小的物理计划，即...优化器框架 一般优化器分两个阶段进行优化，即基于规则的优化（Rule-Based-Opimization，简称 RBO）和基于代价的优化（CBO）。...TiDB 主要分为两个模块对计划进行优化： 逻辑优化，主要依据关系代数的等价交换规则做一些逻辑变换。 物理优化，主要通过对查询的数据读取、表连接方式、表连接顺序、排序等技术进行优化。...此语句中逻辑算子有 DataSource、Aggregation、Join 和 Projection，接下来会对其中几个典型的逻辑算子对应的物理算子进行一个简单介绍，如下表： CBO 流程 基于代价优化的的主要思路是计算所有可能的执行计划的代价...具体采集统计信息的方法和过程，本文不具体展开，后续我们会有文章具体介绍。
对于MySQL数据库，优化查询的方法 1.使用索引 使用索引时，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ，group by 涉及的列上建立索引。...2.优化SQL语句 1）分析查询语句：通过对查询语句的分析，可以了解查询语句执行情况，找出查询语句执行的瓶颈，从而优化查询语句。 ...通过explain（查询优化神器）用来查看SQL语句的执行结果，可以帮助选择更好的索引和优化查询语句，写出更好的优化语句。 ...4）查询尽可能使用 limit 减少返回的行数，减少数据传输时间和带宽浪费。...4.硬件优化 1）CPU优化 选择多核和主频高的CPU。 2）内存的优化 使用更大的内存。将尽量多的内存分配给MySQL做缓存。
它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价。...Spark SQL 的 CBO 通过如下方法估算 join 的代价 Cost = rows * weight + size * (1 - weight) Cost = CostCPU * weight...更适合本例 [Spark SQL build side with CBO] 优化 Join 类型 在 Spark SQL 中，Join 可分为 Shuffle based Join 和 BroadcastJoin...并且该判断基于参与 Join 的表的原始大小。...基于代价的优化 Spark CommitCoordinator 保证数据一致性 Spark 灰度发布在十万级节点上的成功实践 CI CD
在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。什么是MySQL慢查询？...MySQL慢查询是指执行时间较长或消耗系统资源较多的查询语句。一般来说，执行时间超过1秒的查询被认为是慢查询。慢查询可能导致数据库性能下降、响应时间变慢等问题，因此需要及时进行分析和优化。...优化查询语句除了使用索引外，优化查询语句也是提高MySQL性能的重要手段。以下是一些常用的优化方法：避免使用SELECT *：仅查询所需列可以减少数据IO和网络传输，加速查询。...在进行查询时，可以根据查询条件选择对应的分区进行查询，提高查询效率。总结MySQL慢查询分析和性能优化是MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。...通过开启慢查询日志，我们可以找出MySQL性能问题的根源，并采取相应的措施进行优化。常用的优化方法包括使用索引、优化查询语句、分区表等，可以提高MySQL数据库的性能和稳定性。
它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价。...Spark SQL 的 CBO 通过如下方法估算 join 的代价 Cost = rows * weight + size * (1 - weight) Cost = CostCPU * weight...而开启 CBO 后，基于估计的代价选择 t1 作为 build side。更适合本例 ?...优化 Join 类型 在 Spark SQL 中，Join 可分为 Shuffle based Join 和 BroadcastJoin。...并且该判断基于参与 Join 的表的原始大小。
总之，在讨论redux和mobx领域，你看到的“数据”其实都是指“状态”的概念，当然，有些状态是直接对数据的引用。...（还是用get方法来取）。...这是和state管理器巨大的不同，statemanager必须要确保state和views的一致性，而datamanager完全不管views。...注册数据源，基于这个数据源，应用才可以做get和be notified相关的操作，否则是无源之水。 对应flux，我们需要创建一个store，没有store后续什么都没有。...风格，其实是可以被get和save重用的，这样可以减少register的次数。
无限级平台必须解决的一个问题，分享一下我在网上学习到的方法。...假设平台有这样的上下级关系 A 有 2 个直接下级B、C， B有2个直接下级D、E， C有2个直接下级F、G 我们正常的做法是使用递归这样操作：先查询出所有上级为A的子商户，再查询所有上级为上一个查询结果的子商户...如第一步查询出B、C，第二步查询所有上级为B、C的商户（mysql的 IN 范围条件实现）。 这样的递归查询耗时是非常长的。...(个人觉得具体消耗在连接mysql数据库的次数上) 现在我们的做法是这样的：一次性查询出所有的商户信息（id、上级id），并且按正序排列（添加时间，因为要有第三级的商户必须先有第二级商户，按正序排列才可以正常得到结果... $teams[$id] = $id; // 把我们要查询的这个id先添加在这个数组里，设置的值任意，只要让这个键值存在即可。
使用和字段来进行记录所属层级,当时看书的时候对这些代码不是很理解，只是知道这样做能够提高层级关系数据模型查询数据记录的效率。...简单原理 查询分层结构记录时，一般的想到的方法是从根目录开始,对每个子目录进行递归查询.然后才能得出具体的分层结构。...（如递归查询文件夹文件） Odoo中为了提高层次结构（树状结构)查询效率,每一条层级数据记录添加跟字段. 假设A是B的上级对象。那么存在这样的逻辑关系。...Odoo 应用 我们用Odoo11的product模块作为演示 在文件中.看到产品目录(ProductCategory类.15行起)的代码 在Odoo11的演示数据中，产品的目录结构一共有6个 我们查询下数据库中的数据...因为这个优化对查询层级结构效率有良好效果。 凡事皆有两面，这种存储特性会在数据库中添加多余的字段。其实是以空间换时间。
若将数据spill到磁盘，虽然可以解决内存问题，但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价，因此查询的性能会受到影响。...针对构建问题，近期社区也进行了一些右表并行构建的优化，数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table，但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。...所以我们的目标是基于ClickHouse能够高效支持复杂查询。 技术方案 对于ClickHouse复杂查询的实现，我们采用了分Stage的执行方式，来替换掉目前ClickHouse的两阶段执行方式。...第三，连接的复用和网络的优化，包括上下游在同一个节点，尽可能走内存交换，而不走网络。这样可以减少网络开销以及数据的序列化和反序列化的代价。...因此要根据数据的特征和规模来决定是否开启优化。 性能诊断和分析对复杂查询很关键，由于引入了复杂查询的多Stage模型，SQL执行的模式会变得复杂。
---- 优化的原因 MySQL-Btree索引和Hash索引初探 中 什么情况下会使用到B树索引 。...not int 和 操作无法使用索引 ---- not in 的优化 如果not in 的指标范围非常大的话，这个效率很差。...---- 使用汇总表优化count(*)查询 select count(*) from product_comment where product_id = 999; 如果这个表 有上亿条，或者并发访问很高的情况...，这个SQL的执行效果也不是很理想 优化思路：就是使用汇总表 汇总表就是提前统计出来数据，记录到表中以备后续的查询使用。...，更新改表，对于当天新增的未统计到的数据，可以单独查询，然后累加 新的SQL如下 select sum(cnt) from ( # 汇总表中查询到的由定时任务更新的数据 select cnt
Meta Learning一般有两类解决方案： 基于度量的方法 Metric-Based 基于度量的方法主要针对分类任务，将分类问题转换为匹配问题，从而实现少样本分类的目的。...基于优化的方法 Optimization-Based 基于优化的方法在模型的参数优化这一步做文章，找到可以让模型在少样本的情况下优化得更快更好的策略。...如果用传统的训练方法，一条数据作为一个样本，一条数据对模型进行一次参数更新的话，没有办法实现上述目标。...如上图所示，第一个样本是猫和鸟的图像分类任务，第二个样本是花和自行车的图像分类任务，以此类推，采样大量的不同类别的图像分类任务作为样本进行训练。...Reptile Reptile[2]是另一个一阶的基于优化的元学习算法，和MAML非常相似，同样的适用于所有深度学习模型。 Reptile算法非常简单，效果却出乎意料的好。
易于添加新规则和转换规则，重点关注数据的物理特性，可利用分支界定进行大量剪枝，可提前终止。该框架是通用的基于关系代数等价转换和代价模型的查询优化器，目前很多数据库优化器都采用该框架实现。...优化器模型 优化器模型的发展主要经历如下四个阶段： 启发式方法：代表系统 INGRES； 启发式方法 + 基于代价选择连接顺序：代表系统 System R； 随机化搜索：代表系统Postgres； 分层搜索...启发式方法 基于启发式算法，由静态定义规则实现逻辑计划到物理计划的转换。优化规则通常是专家经验沉淀的，如等值连接，如果等值条件的字段有索引，则优先使用索引扫描。...该模型是首个提出的基于代价COST的查询优化器，首次基于自底向上的搜索策略实现的，严格区分逻辑优化和物理优化，是现代优化器的设计基础，后来的Volcano/Cascades等方法都是在此基础上改进。...首先使用转换规则重写逻辑计划，之后基于代价搜索 将逻辑计划转换为物理计划。在20世纪80年代被提出，是IBM原型系统STARBURST中采用的方法，是针对启发式 + 基于代价的连接搜索的优化。
Mysql进阶优化篇01——四万字详解数据库性能分析工具(深入、全面、详细，收藏备用) Mysql进阶优化篇02——索引失效的10种情况及原理 Mysql进阶优化篇03——多表查询的优化 -mysql...进阶优化篇04——深入JOIN语句的底层原理 大厂SQL面试真题大全 文章目录 1.子查询的优化 2 排序优化 2.1 排序优化 2.2 测试 2.3 案例实战 2.4 filesort的算法 1.子查询的优化...这样会消耗过多的 CPU 和 IO 资源，产生大量的慢查询。 子查询的结果集存储的临时表，不论是内存临时表还是磁盘临时表都 不会存在索引 ，所以查询性能会受到一定的影响。...，这里需要回表的数据量特别大，使用索引的性能代价反而比不上不用索引的。...下面执行结果都是和优化器的优化有关，大家可以自己验证思考。
3）查询优化：选择一个高效执行的查询处理策略 查询优化分类： 代数优化/逻辑优化：指关系代数表达式的优化 物理优化：指存取路径和底层操作算法的选择 查询优化的选择依据： 基于规则(rule based...物理优化就是要选择高效合理的操作算法或存取路径，求得优化的查询计划 物理优化方法 基于规则的启发式优化 启发式规则是指那些在大多数情况下都适用，但不是在每种情况下都是适用的规则。...两者结合的优化方法 常常先使用启发式规则，选取若干较优的候选方案，减少代价估算的工作量 然后分别计算这些候选方案的执行代价，较快地选出最终的优化方案 一、基于启发式规则的存取路径选择优化 1.选择操作的启发式规则...、基于代价的优化 启发式规则优化是定性的选择，适合解释执行的系统 解释执行的系统，优化开销包含在查询总开销之中 编译执行的系统中查询优化和查询执行是分开的 可以采用精细复杂一些的基于代价的优化方法...1.统计信息 基于代价的优化方法要计算查询的各种不同执行方案的执行代价，它与数据库的状态密切相关 优化器需要的统计信息 （1）对每个基本表 该表的元组总数(N) 元组长度(l) 占用的块数(B) 占用的溢出块数
前言 数据库的性能优化行业里面普遍偏少，今天这篇希望给大家带来点帮助 SQLite是个典型的嵌入式DBMS，它有很多优点，它是轻量级的，在编译之后很小，其中一个原因就是在查询优化方面比较简单 我们在使用...SQLite进行数据存储查询的时候，要进行查询优化，这里就会用到索引，C端的数据量大部分情况下面虽然不是很大，但良好的索引建立习惯往往会带来不错的查询性能提升，同时在未知的将来经得住更大数据的考验，那如何优化数据库查询呢...同意因为索引a_i2已经包含a和b了，所以也是使用CONVERING INDEX。那有同学可能会问了，那我们建索引的时候都把其他字段都加进去呗，虽然查询用不到，但不用二次查询原始记录效率高。...理论上这样是可行的，但这里有个重要问题就是数据冗余太严重了，导致索引和原始数据一样大，在海量数据存储的数据库里面磁盘消耗是个问题，所以如何选择可能要做个平衡。...索引一般是使用B树，前缀索引简单来讲，就是要想能使用这个索引，查询条件必须满足索引建立涉及到的字段，并且和查询使用的顺序一致。
文章首先简述有数BI + Impala在网易云音乐等业务使用时遇到的挑战，再介绍进行有数查询优化的重要工具——网易Impala管理服务器，最后结合实际业务问题讨论具体优化方法及下一步计划。...开始前，先介绍优化所用的2个工具： 在Impala这一侧，我们进行问题分析，寻找优化方法的主要工具是 Impala管理服务器，这部分在下一小节展开介绍； 另一个工具是有数报告，是的，我们用有数BI产品来对有数查询进行优化...慢查询原因分析和优化 出现慢查询的原因很多，下面分别从Impala、有数BI产品和HDFS等维度来进行说明。...1.Impala相关 统计信息缺失 与主流的数据库和数仓查询引擎一样，Impala也是基于代价模型进行执行计划优化（CBO）。只有获取足够的统计信息，才能支撑Impala选取较优的执行计划。...目前已完成音乐Impala集群升级； 引入Alluxio作为Impala与HDFS间的缓存层； 基于历史查询信息的表统计信息自动计算功能； 基于物化视图（临时表）的SQL重写功能，通过创建预聚合表来优化查询性能
天气查询python小程序第0步：导入工具库第一步：生成查询天气的url链接第二步：访问url链接，解析服务器返回的json数据，变成python的字典数据第三步：对字典进行索引，获取气温、风速、风向等天气信息第四步...：遍历forecast列表中的五个元素，打印天气信息完整Python代码 本案例是一个非常有趣的python小程序，调用网络API查询指定城市的天气，并打印输出天气信息。...你将学到以下技能： 向网络API发起请求，解析和处理服务器返回的json数据，可以迁移到各种各样的API中,如PM2.5查询，道路拥堵查询，自然灾害查询等。...完整Python代码 # 导入工具库 import urllib.request import gzip ## 第一步：生成查询天气的url链接 city_name = input('请输入要查询的城市名称...到此这篇关于python小程序基于Jupyter实现天气查询的方法的文章就介绍到这了,更多相关python Jupyter 天气查询内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
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