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索引离散性 && 最左匹配原则

离散型越低,选择性越差 如下图,假如我们以sex做索引,0代表男,1代表女,建立索引,当我们建立好了,会发现,有好多路都一样,根本不知道去哪.....还不如直接全表顺序扫描哈哈哈 二 .最左匹配原则 对索引中关键字进行计算并排序...（对比），一定是从左往右依次进行，且不可跳过.而且如果索引是字符串会一个字符一个字符的比对,如果是数字会直接比大小.如果是联合索引其实整体上类似于String的局部比较 啥意思呢?...比如说我们按照name建立索引 现在有两个name 一个是abc 一个是 a c b 一个是abg 一个是kut 一个是oop 那么一定先按一个字母一个字母位置的排,每次以前一个为基准继续排 2.1...name排序后,我们才会按照phoneNum排序 2.3联合索引建立时候,列的选择原则 下面所谓的优先就是放最左边 1，经常用的列优先【最左匹配原则】 2，选择性（离散度）高的列优先【离散度高原则】 3...覆盖索引可减少数据库IO，将随机IO变为顺序IO，可提高查询性能注意： 由于其是通过关键字返回的值,所以其关键字结点上必然保存了数据,故覆盖索引需要是和结点存放数据的Innodb连用,而MyaIsam

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哪种编程语言又快又省电？有人对比了27种语言

在论文中，作者还根据编程语言的执行类型（编译、虚拟机或解释）和编程范式（命令式、函数式、面向对象和脚本）对结果进行了分析。...比如在一个 C 排第二、Rust 排第一的测试中，如果按内存使用情况对结果进行排序，Rust 会跌掉 9 个位次。...是的，的确是这样，在按照执行时间进行排序时，前 5 种最节能的语言依然排在前 5 名，而且在能量和时间值方面的差距很小。...众所周知，就像研究中的数据所显示的一样，C、C++ 和 Rust 这三种排名最靠前的语言都经过了大量优化，在执行性能上都比较高效。 但是按照运行时间对其他 24 种语言进行排名时，情况就不一样了。...但同时，在使用正则表达式操作字符串时，5 种最节能的语言中有三种（TypeScript、JavaScript 和 PHP）是解释型语言。尽管在其他情况下，它们往往不是很节能。

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【向量检索研究系列】本地向量检索（下）

1 背景上一篇文章《向量检索研究系列：本地向量检索（上）》介绍了如何加快向量相似度计算，但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序，以及有必要的话，在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选（...图片举个例子，一个用户向量本来要和向量集所有1000个向量进行相似度计算，是否可以在内存中通过对向量进行属性过滤，让用户向量只需要和向量集中500个向量进行相似度计算，这样可以加快总体的向量检索速度。...若在Redis把这些单独的向量Key用一个Hash进行存储，则会出现大Key，请求这些大Key会导致某些节点压力过高，响应速度变慢，而使用单独的Key存储可以分散请求压力，提高后台服务请求Redis速度...3 排序优化向量过滤和相似度计算完之后，对结果取TopK的排序是否耗时？能否优化？...并行浮点数基数排序在数据量比较小的时候反而性能没有浮点数基数排序好，因为并行也存在性能损耗。此时可以看出浮点数基数排序时间已经比SIMD相似度计算时间要短，已经满足我们的业务需求。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （80）-- 算法导论7.4 5题

在实际应用中，我们可以利用这一特点来提高快速排序的速度。当对一个长度小于 k 的子数组调用快速排序时，让它不做任何排序就返回。当上层的快速排序调用返回后，对整个数组运行插人排序来完成排序过程。...对于长度小于 k 的子数组，我们可以直接使用插入排序。因此，我们只需要在每次分割后对长度大于等于 k 的子数组使用快速排序，这样就可以避免对长度小于 k 的子数组进行排序。...因此，对于长度为n的数组，排序的时间复杂度可以表示为O(nk + nlog(n/k))。 从实践角度： 选择合适的k值可以在实践中提高算法的性能。...综上所述，对于已经“几乎有序”的输入数据，使用这一排序算法的期望时间复杂度为O(nk+nlog(n/k))，并且我们可以根据实践中的性能测试来选择合适的k值。...)，假设优化后的快排产生的小数组大小O(k)，在每个大小O(k)的小数组里使用插入排序，时间复杂度为O(k^2),总共有O(n/k)个小数组，则插入排序时间为O(nk)。

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受果蝇启发的哈希算法！用“生物学上合理的”突触可塑性规则生成哈希码

听说过FlyHash吗?这个算法的灵感来自于果蝇的嗅觉回路，它可以产生哈希码——物体的数字表示——其性能优于经典算法。不幸的是，由于FlyHash使用随机投影，它无法从数据中学习。...正是基于这种动机，该团队设计了散列算法BioHash，可用于相似度搜索。 在相似度搜索中，给定一个查询、一个相似度度量和一个包含任意数量项的数据库，目标是从数据库中检索与查询最相似的项的排序列表。...当数据是高维的(例如图像或文档)，而数据库很大(以百万或数十亿计的条目为单位)，这在计算上是一个具有挑战性的问题。...但是，近似解通常是可以接受的，包括一种称为位置敏感哈希(LHS)的哈希方案，其中每个数据库条目都用二进制表示进行编码，并检索密切相关的条目。 FlyHash利用LHS, BioHash也是如此。...研究人员在MNIST和CIFAR-10上对Biohash进行了培训和测试。

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深入分析Redis特点及应用场景Redis的特点：Redis的优势：Redis与其他key-value存储有什么不同？Redis应用场景2. 删除与过滤3. 排行榜相关

Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。...排行榜相关 另一个很普遍的需求是各种数据库的数据并非存储在内存中，因此在按得分排序以及实时更新这些几乎每秒钟都需要更新的功能上数据库的性能不够理想。...另一项后台任务使用ZRANGE…SCORES查询排序集合，取出最新的10个项目。如果发现unix时间已经过期，则在数据库中删除条目。 6....计数 Redis是一个很好的计数器，这要感谢INCRBY和其他相似命令。 我相信你曾许多次想要给数据库加上新的计数器，用来获取统计或显示新信息，但是最后却由于写入敏感而不得不放弃它们。...想知道特定用户的数量吗？只需要使用 SCARD page:day1: 需要测试某个特定用户是否访问了这个页面？ 8.

3.3K20

你真的应该使用useMemo 吗? 让我们一起来看看

在本文中，我们将使用一种科学的方法，定义一个假设，并在 React 中使用现实生活中的基准对其进行测试。 请继续阅读，了解 useMemo 对性能的影响。 什么是 useMemo？...在这一点上，我们可以看到一些性能提高在重新呈现，但它不是没有成本来。最初的渲染速度要慢得多，损失了183% 的时间。...在这里，我们注意到在每个后续渲染中 useMemo 的性能提高了437% 到609% 。 总之，使用 useMemo 的初始渲染更加昂贵，但是随后的重新渲染会有更大的性能提升。...结果说明 友好的读者社区已经指出了一些可能的原因，比如为什么初始渲染会慢很多，比如运行生产模式等等。我们重新测试了所有的实验，发现结果是相似的。这些比率相似，但实际值可能更低。所有的结论都是一样的。...这些发现会改变你何时使用 useMemo 的想法吗？请在评论中告诉我们！

1.1K30

知识库检索匹配的服务化实践

3.3 向量召回 向量召回的思想就是计算检索词的向量和文档标题/相似问的向量的余弦相似度，返回相似度分数最高的TopK个文档，计算向量相似度的步骤放在Milvus进行，Milvus作为向量检索库，对计算过程有优化...由于Milvus对string类型属性信息存储检索不够友好，会在DB阶段会请求mysql库表对召回结果进行扩展，匹配补全相关信息。...3.4 精排序 经过召回和粗排后，可以理解为将重要相关的文档排在了前面，但是距离用户真正的检索意图还有差距，可以使用用户的检索记录对结果再进行排序。...InfoNCE计算公式：（可以理解为带温度超参的CrossEntropy） 分子是正例对的相似度，分母是正例对+所有负例对的相似度，最小化infoNCE loss，就是最大化正例对的相似度，最小化负例对的相似度...3.5 排序优化 上述向量召回介绍的在模型服务中计算两个文本相似度的方法，在只需要对20个文档（一页）排序时是没有问题的，但是每个文档还会有若干个相似问，只使用20个商品标题没法很好的代表整个文档，如果能使用每个文档的标题和全部相似问

1.3K40

AMiner背后的技术细节与挑战

，我们可以观察到的用户特征非常稀疏；同时，各个不同社交网络的用户账户信息条目是异构的，条目不能一一对应，且条目的内容表达方式也不尽相同，因而不同账户之间的相似度也无法直接度量。...我们将每个配对表征为特征向量，用于刻画节点之间的相似度。为了引入边相似度和逻辑传递性，我们考虑使用马尔科夫随机场对问题进行建模。...现有的研究工作中，有指导的学习算法要对每个排歧目标的数据进行学习和训练，方法的可扩展性差；无指导的学习方法受到可利用信息量的限制，又没有人工的指导，所以排歧效果有待提高。...约束四指的是两篇文章的首要作者使用同一个电子邮件地址。可以看出约束四是一个很强的约束，因为电子邮件可以唯一地对作者进行标识。...基于链接因子图的异构知识库的知识链接方法采用链接关系的相似度进一步使用链接因子图模型对跨语言知识链接任务统一建模。

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J.Cheminform| MACCS密钥：在逆合成预测中弥补SMILES的局限性

作者利用无模板的序列到序列模型，将逆合成规划问题重新转化为语言翻译问题，不像先前的使用SMILES字符串来表示反应物和产物的模型，作者引入了一种新的基于分子碎片的方法来表示化学反应，并使用古本系数进行结果评估...近期，表现最好的神经机器翻译模型引入了注意机制作为其神经结构的一部分，以提高其对长句子的性能，例如建立在Transformer上的逆合成预测架构。...内部孪生对是一对产物句和反应物句相同的数据条目，当化学变化超出了基于MACCS密钥的表示法的灵敏度时，孪生对就会出现。...使用古本相似度度量(等式1)，在验证集中出现的每一对验证语句的每个epoch结束时计算预测和真值句之间的相似度。 ? 模型可以用一种或两种反应物进行预测，因为所有的反应都包含在组合数据集中。...SMILES符号语法结构学习的困难可能会导致出现问题的结果，如无效的SMILES字符串。

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redis应用场景

Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能，对上面的所有集合操作，你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中。...，因此在按得分排序以及实时更新这些几乎每秒钟都需要更新的功能上数据库的性能不够理想。...- 另一项后台任务使用ZRANGE…SCORES查询排序集合，取出最新的10个项目。如果发现unix时间已经过期，则在数据库中删除条目。...6、计数 Redis是一个很好的计数器，这要感谢INCRBY和其他相似命令。我相信你曾许多次想要给数据库加上新的计数器，用来获取统计或显示新信息，但是最后却由于写入敏感而不得不放弃它们。...想知道特定用户的数量吗？只需要使用 SCARD page:day1: 需要测试某个特定用户是否访问了这个页面？

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揭开Faiss的面纱 探究Facebook相似性搜索工具的原理

但是，用 SQL 来检索的传统数据库并没有适配这些新型表示。首先，海量的新多媒体流创造了数十亿的矢量。其次，而且更重要的是，找到相似的相似的条目意味着找到相近的高维矢量。...然后对向量点积和图片库中的所有条目进行计算。最后 return 有最高概率值的图像。这种检索是一种“最大内积”搜索。...Facebook 一般会衡量在给定内存使用情况下，速度和精确度之间的权衡。Faiss 专注于压缩原始矢量的方法，因为它们是扩展到十亿级矢量数据集的唯一途径。...这听起来太技术流，因此 Faiss 的文件会向开发者提供指导：如何根据需要选择最恰当的索引类型。 索引类型确定之后，就可以开始索引。FAISS 算法库对这十亿个矢量进行处理，并把他们放入索引。...对于 Faiss，Facebook 选择专注于对几项基础技术进行优化。尤其在 CPU 方面，Facebook 大量利用了： 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索。

9.4K102

开发 | 揭开Faiss的面纱 探究Facebook相似性搜索工具的原理

但是，用 SQL 来检索的传统数据库并没有适配这些新型表示。首先，海量的新多媒体流创造了数十亿的矢量。其次，而且更重要的是，找到相似的相似的条目意味着找到相近的高维矢量。...然后对向量点积和图片库中的所有条目进行计算。最后 return 有最高概率值的图像。这种检索是一种“最大内积”搜索。...Facebook 一般会衡量在给定内存使用情况下，速度和精确度之间的权衡。Faiss 专注于压缩原始矢量的方法，因为它们是扩展到十亿级矢量数据集的唯一途径。...选择索引 由于评估，我们把内存使用限制在 30 GB。该内存限制指导我们进行索引方法和参数的选择。在 FAISS，索引方法用字符串来表示；在这个例子中是OPQ20_80,IMI2x14,PQ20。...这听起来太技术流，因此 Faiss 的文件会向开发者提供指导：如何根据需要选择最恰当的索引类型。 索引类型确定之后，就可以开始索引。FAISS 算法库对这十亿个矢量进行处理，并把他们放入索引。

1.9K80

AI颠覆材料学！DeepMind重磅研究登Nature，预测220万晶体结构赢人类800年

这些材料都有可能用来提高电池的性能，从而改变人类的能源结构。 DeepMind将会在未来发布这38万种稳定材料的预测结构。...研究人员使用了一种称为「主动学习」的训练过程，极大地提高了GNoME的性能。...这证明GNoME对稳定晶体的预测与客观现实相符。 上图给出了其中六个例子，从碱土类金刚石光学材料（一排中间）到潜在的超导体（一排右边）。...几十年来，实验方法已在无机晶体结构数据库（ICSD）中收录了 20,000 个计算稳定结构（总条目数为 200,000 个）。然而，由于成本、吞吐量和合成复杂性等原因，这种策略无法推广。...通过使用神经网络引导搜索，研究人员能够使用多样化的方法生成候选体，并在不影响效率的前提下对晶体空间进行更广泛的探索。 为了生成和筛选候选晶体，研究人员使用了两个框架，如下图所示。

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索引与PostgreSQL新手

3.按NULLS LAST排序 按 NULLS LAST 排序，除非将列配置为 NOT NULL，否则在使用它进行排序时必须小心。默认的ASC 顺序将始终在结果末尾返回 NULL 值。...但是，如果您想按降序对可能为 NULL 的字符串进行排序，但将所有 NULL 保留在最后怎么办？ 一种初始方法可能是利用 NULLS LAST 自定义排序顺序。...相反，数据库必须在内存中对整个表进行排序，或者退回到更慢的磁盘排序。它不仅会降低性能，而且还会显的增加整体内存使用量。...5.更新交易范围 通常推荐的做法是将数据库提交的数量保持在最低限度。这意味着将多个更新查询包装到单个事务中应该可以提高写入性能。 对于许多常见场景，这是一个最佳策略。...但是，使用单个事务进行大量数据更新可能会导致所谓的锁问题。

1.3K20

高性能排序函数实现方案

2 归排分析 使用归排情况不多。快排最坏时间复杂度O(n^2)，而归排能做到平均、最坏时间复杂度都是O(nlogn)，看起来诱人，为何没被“宠信”？ 归排不是原地排序算法，空间复杂度O(n)。...为提高排序算法性能，尽可能让每次分区都平均： 3.1 三数取中法 从区间的首、尾、中，分别取个数，对比大小，取这3数中间值作为分区点。...4 总结 如Glibc的qsort()函数，名字很像基于快排，实际并不仅用快排。 qsort()优先使用归排，因归排空间复杂度 ，对小数据量排序，额外所需内存空间不大，即空间换时间。...假设k=1000，c=200，当我们对小规模数据（比如n=100）排序时，n2的值实际上比knlogn+c还要小。...小数据量排序，选择更简单、无需递归的插排。 哨兵来提高执行效率，在qsort()插入排序的算法实现中，虽然哨兵可能只是少做一次判断，但是毕竟排序函数是非常常用、非常基础的函数，性能的优化要做到极致。

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哪种编程语言又快又省电？有人对比了27种语言

比如在一个 C 排第二、Rust 排第一的测试中，如果按内存使用情况对结果进行排序，Rust 会跌掉 9 个位次。...在对实验结果分析研究之后，研究者还得出结论：DRAM 的峰值使用量与能耗之间「几乎没有关系」。该研究为一个长期存在的问题提供了答案：「速度更快就更环保吗？」...是的，的确是这样，在按照执行时间进行排序时，前 5 种最节能的语言依然排在前 5 名，而且在能量和时间值方面的差距很小。...众所周知，就像研究中的数据所显示的一样，C、C++ 和 Rust 这三种排名最靠前的语言都经过了大量优化，在执行性能上都比较高效。 但是按照运行时间对其他 24 种语言进行排名时，情况就不一样了。...但同时，在使用正则表达式操作字符串时，5 种最节能的语言中有三种（TypeScript、JavaScript 和 PHP）是解释型语言。尽管在其他情况下，它们往往不是很节能。

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5个容易忽视的PostgreSQL查询性能瓶颈

3.按NULLS LAST排序 按 NULLS LAST 排序，除非将列配置为 NOT NULL，否则在使用它进行排序时必须小心。默认的ASC 顺序将始终在结果末尾返回 NULL 值。...但是，如果您想按降序对可能为 NULL 的字符串进行排序，但将所有 NULL 保留在最后怎么办？ 一种初始方法可能是利用 NULLS LAST 自定义排序顺序。...相反，数据库必须在内存中对整个表进行排序，或者退回到更慢的磁盘排序。它不仅会降低性能，而且还会显的增加整体内存使用量。...5.更新交易范围 通常推荐的做法是将数据库提交的数量保持在最低限度。这意味着将多个更新查询包装到单个事务中应该可以提高写入性能。 对于许多常见场景，这是一个最佳策略。...但是，使用单个事务进行大量数据更新可能会导致所谓的锁问题。

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