描述子，FAST关键点是通过比较半径为3的Bresenham圆周上一些像素的灰度强度来检测的类似角的点，由于只检查了少量的像素，这些点很容易获得，从而在实时应用中取得成功。...图1，词袋树示例以及构成图像数据库的直接和反向索引，词袋词是树的叶节点，反向索引存储单词在它们出现的图像中的权重，直接索引存储图像的特征及其在词袋树某个层级上的关联节点。...在大多数情况下，尽管存在轻微的透视变化，BRIEF获得了与SURF64相同数量的正确单词对应关系，如第一个示例所示。...如表VI所示，使用默认参数的算法能够在两个评估数据集中实现大量的召回，而且没有误报，我们的召回率与FAB-MAP 2.0相似，且执行时间更短。...这样，当要识别某个地点时，只需要在倒排索引中查找与当前图像词袋相似的词袋，并选择其中最相似的图像作为匹配结果，实验结果表明，该算法可以在实时性要求较高的情况下实现快速的地点识别，并且在不同场景下表现出较好的性能
由于业务访问需要，希望把这个表中的一些数据展示在使用活字格的开发的页面中。考虑到数据量比较大，在页面端采用分页的方式会提升用户访问的效能，优化访问体验。...备注：在执行数据库指令时并没有使用活字格，而是直接在数据库中执行。 到底是因为什么原因导致应用访问效率这么低？在解开谜底之前，先给大家说明几个简单的概念。数据库的主键、外键和数据库索引。...除了能够保证实体的完整性，主键还能加速数据库的操作速度。 数据库外键：外键是用于建立和加强两个表数据之间链接的一列或多列。通过将保存表中主键值的一列或多列添加到另一个表中，可创建两个表之间的链接。...数据库索引：在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值得集合和相应的指向表中物理标识这些值得数据页的逻辑指针清单。...（没有设置主键的情况） 将他改成 （设置主键的情况） 最后再跟大家分享一个案例来说明设置主键的重要性：在一位格友开发的应用中，系统访问了一个规模在3500万行的数据库。
你在一个系统上解决的问题在另一个系统上不是问题，反之亦然。 说到调优查询，没有正确的答案，但这并不意味着就此应该放弃。你可以遵循以下一些原则，有望收到很好的效果。...于是，他查询住在加利福尼亚州的客户，把查询结果放到一个临时表中。 然后再来查询年收入高于 4 万美元的客户，把那些结果放到另一个临时表中。最后他连接这两个表，获得最终结果。 你是在逗我吧？...触发器的问题：无论你希望触发器执行什么，都会在与原始操作同一个的事务中执行。 如果你写一个触发器，以便更新 Orders 表中的行时将数据插入到另一个表中，会同时锁定这两个表，直到触发器执行完毕。...如果你需要在更新后将数据插入到另一个表中，要将更新和插入放入到存储过程中，并在单独的事务中执行。 如果你需要回滚，就很容易回滚，不必同时锁定这两个表。...表越大，这方面的差距越明显。在你的数据变得太大之前做正确的事情。调优数据库永不嫌早。 实际上，我只是在我的其中一个生产数据库上运行这个例子，针对一个有 2.7 亿行的表。
随后，Milvus 会存储这些向量，并为其建立索引。Milvus 能够根据两个向量之间的距离来分析他们的相关性。如果两个向量十分相似，这说明向量所代表的源数据也十分相似。...与现有的主要用作处理结构化数据的关系型数据库不同，Milvus 在底层设计上就是为了处理由各种非结构化数据转换而来的 Embedding 向量而生。...近似最近邻搜索（ANN）算法能够计算向量之间的距离，从而提升向量相似度检索的速度。如果两条向量十分相似，这就意味着他们所代表的源数据也十分相似。...相似性搜索引擎的工作原理是将输入的对象与数据库中的对象进行比较，找出与输入最相似的对象。索引是有效组织数据的过程，极大地加速了对大型数据集的查询，在相似性搜索的实现中起着重要作用。...整个 Milvus 围绕日志为核心来设计，遵循日志即数据的准则，因此在 2.0 版本中没有维护物理上的表，而是通过日志持久化和日志快照来保证数据的可靠性。
从上表我们看到，放大 page_size 和 cache_size 并不能不断的获得性能的提升，在拐点以后提升带来的优化不明显甚至是副作用了。这一点甚至体现到了数据库大小这方面。...并且在 meta 表中保存当前数据库的版本号为1，向前兼容的版本为1，代码如下 ? b. V2 版本时需要在数据库中增加客户在银行中的存款和欠款两列。...这里以 SQLite 官方的一个例子来说明，在逻辑上 SQLite 是如何建立索引的。 实际上 SQLite 建立索引的方式并不是下列图看起来的聚集索引，而是采用了非聚集索引。...一边插入原始表的数据，一边插入索引表数据，有可能造成索引表节点被频繁换到外存又从外存读取。而同一时间只进行建索引的操作，OS 缓存节点的量将增加，命中率提高以后速度自然得到了一定的提升。...不固定个数的元素集合不要分表 在设计数据库时，我们会把一个对象的属性分成不同的列按行存储。如果属性是个数量不定的数组，切忌不要把这个数组属性放到一个新表里面。
事实上，你最有可能就是在这种情况下利用这种索引。然而，即使在OLTP数据库中，你也会遇到一些要从大量数据表中获取数据的报表，它们是非常缓慢的。...虽然没有明确的最小要求，但是作为经验，我建议至少要有一千万的行数据在一个单表中才能受益于列存储索引。 ...不过，即使如此，我们也将看到在创建列存储索引后将会极大的提升执行效率。 创建列存储索引 列存储索引有两个类型：聚集和非聚集。有很多相似之处两者之间，也有很多不同。...其中一个不同是在2012中只有非聚集列存储索引。2014中才加入了聚集的版本。我们将创建一个非聚集列存储索引，以便读者能在没SQLServer2014的情况下实现。...总结 通过使用列存储索引通过两个因素来提升性能。一个是通过新的索引架构来节省Ｉ／Ｏ，另一个是批处理模式。
在本节中，我们将介绍一些有关Hudi插入更新、增量提取的实际性能数据，并将其与实现这些任务的其它传统工具进行比较。...插入更新 下面显示了从NoSQL数据库摄取获得的速度提升，这些速度提升数据是通过在写入时复制存储上的Hudi数据集上插入更新而获得的， 数据集包括5个从小到大的表（相对于批量加载表）。 ?...Hudi插入更新在t1表的一次提交中就进行了高达4TB的压力测试。 有关一些调优技巧，请参见这里。...索引 为了有效地插入更新数据，Hudi需要将要写入的批量数据中的记录分类为插入和更新（并标记它所属的文件组）。...例如，在具有80B键、3个分区、11416个文件、10TB数据的事件表上使用100M个时间戳前缀的键（5％的更新，95％的插入）时， 相比于原始Spark Join，Hudi索引速度的提升约为7倍（440
数据库系统的性能和可伸缩性可以对任何项目产生重大影响。在许多情况下，开发人员必须从一个数据库系统迁移到另一个数据库系统，以提高数据库密集型应用程序的性能和操作速度。...并发性是指多个进程可以同时访问和修改共享数据的特性。在每一个应用程序中，某些数据被运行的各种并发进程共享，数据的这种并发性可以是健壮的，数据库和应用程序的性能将是更快、更完美的。...随着数据库大小，特别是表大小的增长，分区是很重要的。这有助于在访问分数数据而不是整个大表时提高性能。从可伸缩性的角度来看，分区也很重要。...至于SQL Server，有一个合适的分区特性，但是你必须购买这个特性作为附加组件，而在PostgreSQL中，你可以以更低的价格和更高的效率获得它。 索引- 技术更新的速度比以往任何时候都快。...接下来，PostgreSQL的可索引函数特性将把数据库的性能提升到另一个级别。不仅如此，PostgreSQL还支持模块或扩展，您可以做很多SQL server无法做到的事情。
另一个产品是我们的云原生数据库产品 TDSQL-C，它有两个基本特点：资源池化和极致弹性。...慢查询的原因有很多，比如用户没有为某些查询创建索引或者索引未命中。另一个更为普遍的原因是MySQL单核处理能力在数据量较大时的瓶颈。针对这些问题，业界提出了几种解决方案。...第三种是提高信息密度，由于行存数据库中数据之间的相似性较低，因此需要进行一些压缩或批量处理是比较难的，另一个解决方案是使用列式存储。在业界中，部署模式也存在类似的三种。...列层索引架构，相当于这是一个RW节点，这是一个只读节点，在只读节点上为每张表创建了一个列存的索引，但是我们知道 InnoDB 一个索引最多只支持16个列。...而列存索引这部分目前正在内部灰度和一些大客户的试用中，取得了非常好的效果。尽管还没有正式推出，但我们在PQ查询的基础上，我们又有至少三倍以上的性能提升，这是在还没有完全加入向量化的情况下。
我们说调优数据库既是门艺术，又是门科学，这是有道理的，因为很少有全面适用的硬性规则。你在一个系统上解决的问题在另一个系统上不是问题，反之亦然。...于是，他查询住在加利福尼亚州的客户，把查询结果放到一个临时表中。 然后再来查询年收入高于 4 万美元的客户，把那些结果放到另一个临时表中。最后他连接这两个表，获得最终结果。 你是在逗我吧？...如果你写一个触发器，以便更新 Orders 表中的行时将数据插入到另一个表中，会同时锁定这两个表，直到触发器执行完毕。...如果你需要在更新后将数据插入到另一个表中，要将更新和插入放入到存储过程中，并在单独的事务中执行。 如果你需要回滚，就很容易回滚，不必同时锁定这两个表。...表越大，这方面的差距越明显。在你的数据变得太大之前做正确的事情。调优数据库永不嫌早。 实际上，我只是在我的其中一个生产数据库上运行这个例子，针对一个有 2.7 亿行的表。
自 2016 年开源以来，ClickHouse 凭借其数倍于业界顶尖分析型数据库的极致性能，成为交互式分析领域的后起之秀，发展速度非常快，Github 上获得 12.4K Star，DB-Engines...（1）逻辑数据模型 从用户使用角度看，ClickHouse 的逻辑数据模型与关系型数据库有一定的相似：一个集群包含多个数据库，一个数据库包含多张表，表用于实际存储数据。...Distributed ：ClickHouse 中的关系映射引擎，它把分布式表映射到指定集群、数据库下对应的本地表上。 更直观的，ClickHouse 中的逻辑数据模型如下： ?...物化视图（Cube/Rollup） OLAP 分析领域有两个典型的方向：一是 ROLAP，通过列存、索引等各类技术手段，提升查询时性能。...主要体现在： （1）分布式表 ClickHouse 对分布式表的抽象并不完整，在多数分布式系统中，用户仅感知集群和表，对分片和副本的管理透明，而在 ClickHouse 中，用户需要自己去管理分片、副本
首先，Redis 一直以来都是单线程的架构。Redis 的架构采用了“无共享”模型，避免了多线程访问内存时的瓶颈和锁定问题。另一个设计原则是，每个操作都需要具有低时间复杂度。...要有效地扩展搜索，需要将数据负载的水平分布（扩展出去）和多线程的纵向扩展（向上扩展）结合起来，从而在访问索引时实现并发。下图展示了单个分片的架构。...这种架构设计充分利用了 Redis 的分布式能力和多线程技术，使得在处理大规模数据时，搜索速度显著提升。 多个查询分别在独立线程上执行。...纯粹的向量数据库在性能方面较佳，但在扩展性上表现不佳；通用数据库在性能上明显落后，但在其他集成方面表现更好。而 Redis 模仿者在没有最新的速度改进情况下，明显速度较慢。...我们从客户那里了解到的一个挑战是，他们需要一种能够支持大规模应用并提供企业级服务的解决方案。在我们对其他纯向量数据库进行基准测试时，自己也遇到了类似的问题，即在高负载下很难保持服务的可用性。
在传统的时序数据库中，标签列（InfluxDB 称之为 Tag，Prometheus 称之为 Label）通常通过生成倒排索引来建立索引。然而，人们发现在不同场景中标签的基数变化很大。...例如，如果用户输入了两个标签 metric 和 IP，倒排索引可以帮助我们快速找到所有匹配的时间线。这种技术在搜索引擎中非常常见，而在时序数据库中也有其特定的应用。...这种基于列式存储的解决方案，在传统的非关系型数据库中已被广泛采用，而在 HoraeDB 中，我们也采用了类似的策略。...这种方法不仅提高了单个文件的拉取效率，也显著提升了冷查询的处理速度。 通过线程隔离和文件并发拉取这两个策略，我们显著提升了冷查询的处理能力，在线上业务引流过程中，查询性能提高了2到3倍。...为了提升分布式查询性能，我们在 HoraeDB 中引入了分区表的概念，它允许将数据根据特定规则分散存储在多台机器上。
与其他数据库管理系统（DBMS）相⽐，MySQL具有体积⼩、易于安装、运⾏速度快、功能⻬全、成本低廉以及开源等特点。⽬前，MySQL已经得到了⼴泛的使⽤，并成为了很多企业⾸选的关系数据库管理系统。...这意味着在某个操作系统上实现的 MySQL数据库可以轻松地部署到其他操作系统上。 3....同⼀个数据库，不同的表，存储引擎可以不同。甚⾄，同⼀个 数据库表在不同的场合可以应⽤不同的存储引擎。...对于不同业务类型的表，为了提升性 能，数据库开发⼈员应该选⽤更合适的存储引擎。MySQL常⽤的存储引擎有InnoDB 存储引擎以及MyISAM存储引擎。...从MySQL 5.6版本开始，InnoDB存储引擎的表已经⽀持全⽂索引，这将⼤幅提升 InnoDB存储引擎的⽂本检索能⼒。对于⼤多数数据库表⽽⾔，InnoDB存储引擎已经 够⽤。
在面试中，SQL调优是一个常见的问题，通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说，SQL调优需要按照以下步骤展开。 首先，需要发现问题。...遇到这种情况，大概率是因为没有遵守最左前缀匹配导致的索引失效了。所以需要调整查询语句，或者修改索引来解决。 情况二：多表JOIN 在SQL查询中，多表连接是导致执行速度变慢的常见原因之一。...我们通过user_id字段将users表和orders表连接起来，但如果这两个表的数据量很大，且没有合适的索引，查询可能会变得很慢。...简单来说，这意味着要通过两层循环来比较两个表的记录，外循环遍历第一个表，内循环遍历第二个表，然后逐条比较记录，符合条件的结果被输出。...通过这种方式，可以将数据分散存储在不同的表中，降低单张表的数据量，提升查询性能。然而，需要注意的是，分表可能会引入多表JOIN的问题，因此在进行拆分时需要考虑数据冗余的情况。
提升个人能力，希望对大家今后开发中也有帮助 1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。...因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。...设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。...7、使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。...对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。
避免毫无必要的缓存整个序列 在获得序列最后一个成员时，我们有很多方法： ? 其中前两个方法都不是最好的。当我们调用LINQ的某些方法时，我们缓存了整个序列，而这可能是不必要的。...在代码中，选择了前100个score（一条SQL），然后对所有score进行遍历，从表Student中获得Name的值（100条SQL）。 解决方法也在文章中给出了，就是将两个表连到一起。...（当然还有很多其他工具，或者最基本的就是用SQL Profiler不过比较麻烦） LINQ to SQL的性能问题 提升从数据库中拿数据的速度，可以参考以下几种方法： 在数据库中的表中定义合适的索引和键...LINQ：替代选择 在没有找到性能瓶颈之前，不要过早优化。 是否存在需要长时间运行的LINQ语句？ 是否在数据库上取得数据，并运行LINQ语句？...当你优化之后，再次在LINQPad上运行看看是否造成了可观的性能提升。 是否需要在数据库上筛选数据，并运行LINQ语句？
因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。...设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。...其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。...7、使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。...对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。
不可重复读：在一个事务内，多次读取同一个数据，但是由于另一个事务在此期间对这个数据做了修改并提交，导致前后读取到的数据不一致； 幻读：在一个事务中，先后两次进行读取相同的数据（一般是范围查询），但由于另一个事务新增或者删除了数据...（3）在主服务器上生成实时数据，而在从服务器上分析这些数据，从而提高主服务器的性能。...（2）可以更好地提升热门数据的查询效率。 （2）垂直分库：按照业务模块的不同，将表拆分到不同的数据库中，适合业务之间的耦合度非常低、业务逻辑清晰的系统。...优点： 解决了单表数据量过大的问题 避免IO竞争并减少锁表的概率 （2）水平分库：把同一个表的数据按照一定规则拆分到不同的数据库中，不同的数据库可以放到不同的服务器上。...（2）数据库自增ID：在分库分表表后使用数据库自增ID，需要一个专门用于生成主键的库，每次服务接收到请求，先向这个库中插入一条没有意义的数据，获取一个数据库自增的ID，利用这个ID去分库分表中写数据。
例如，逻辑上的一张表通常会被映射到磁盘上的一个文件，文件是以数据块（Data Block，也称作Page）的形式存储在磁盘上。...事务的ACID属性主要靠数据库管理系统中的两个机制实现，一个是并发控制，另一个是Logging/Recovery机制。...而在内存数据库出现故障需要恢复时，首先从磁盘上保存的检查点（Check Point）数据和日志中恢复基础表，然后在内存中重新构造索引。...还有面向内存的T-tree索引结构以及对系统按功能分成多个处理引擎，有的专门做事务处理，有的专门做恢复，相当于有两个核，一个专门负责事务处理，另一个负责日志处理。...如果数据库系统崩溃，从磁盘上加载数据后，可以采用并发的方式重新建立索引。只要基础表在，索引就可以重建，在内存中重建索引的速度也比较快。
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