我们知道，SQL 对过程计算的支持很差，即使有了 CTE 语法在描述复杂计算时仍然十分复杂，经常要嵌套多层且反复关联。...此外，SPL 对聚合运算也有新的理解，聚合结果除了常见的单值 SUM、COUNT、MAX、MIN 等之外，也可以是个集合。...有了这些完备的计算能力，不仅代码编写简单，更不需要借助其他计算能力，技术栈简单，在一个体系内就可以搞定所有问题。...SPL没有元数据，直接采用文件存储，可以使用任意开放文件类型，SPL 为了保证计算性能还设计了专门的二进制文件格式。 目前 SPL 提供了两种文件类型：集文件和组表。...延伸阅读：跑在文件系统上的数据仓库 高性能 基于灵活的文件存储，我们就可以根据计算目标灵活设计数据组织（存储）形式以实现高性能。
这样的好处是JVM可以在实时运行的时候对字节码进行进一步的优化，也就是大名鼎鼎的JIT，问题是所有的机器上都要安装可以兼容你的应用程序的JDK,同时JVM启动消耗的资源不少，起码数百M，且启动速度缓慢，...，所以编译依然是一个很好的选择，除非JIT能够逆天的达到解释执行的极限，因此假如我们看到某些语言有Java语言的开发能力和内存安全特性，依然是可以考虑的。...作为纯函数式语言，Haskell将必然会产生Side-Effect的代码比如IO操作放到了一起，也即monad风格的部分，而其他的函数可以保证完全的函数式特征，对于同样的输入无论运行多少次结果都是一样的...从效率上来讲，Haskell可以优化的跟C语言的级别类似，但如果对某些特性不熟悉稍微改动一些就会造成性能的大幅下降，对新手不算友好。...最新发布的1.5版本使得交叉编译更加容易，静态链接库的方式使生成的可执行文件在相同CPU架构的操作系统都能运行，减少了额外查找依赖的问题，对我们现在基本同构的Linux服务器而言，也打到了一次编译处处运行的目的
蛋白质功能的实现往往伴随着其三维空间构象的变化，对该过程的理解对于认识生命过程至关重要。...该方法可以高效的构建蛋白质任意两个功能态结构之间的动态转化路径。相较于全空间的超高维度，特征空间仅与功能结构变化有关，因此teDA2方法的采样计算量小，所需时间远远低于传统MD方法。...相比于传统MD需要数百纳秒甚至更长计算时间才能观察到的开闭转换，teDA2可以在数十纳秒以内的计算时间尺度实现这一转换。...通过分析teDA2生成的数百条转化轨迹，我们观察到了被实验证实存在的三种转化机制与动态变化路径。该构象变化多路径的特点也进一步被基于马尔科夫态模型方法（MSM）的计算结果所证实。...在三条变化路径上通过teDA2采样得到的代表性亚稳态结构与实验解析得到的ADK在不同实验条件下的晶体结构有很高的相似度。需要指出的是，该构象变化的多路径特征是蛋白质可塑性的一个重要的证据。
硬件不变，提速关键在于设计出计算量更少的算法。 然后再用程序语言写出来。 可惜，SQL受理论限制写不出这些低复杂度的算法，只能干瞪眼。 那，咋样才能快？ 嗯，不能再用SQL了。...看起来不错，真能用吗？...添加技术人员，让我们共同努力解决头疼的性能问题！...如有任何问题，可以致电 156-5234-5401 联系 或者直接把材料mail到：spl@scudata.com，留下您的联系方式，我们会和您联系。...延伸阅读 1 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 2 快出数量级的性能是怎样炼成的 3 做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 4 如何让 JOIN 跑得更快？
我们先拿 TPCH 100G 来测试 ClickHouse，在同样的硬件环境下和 Oracle 对比，这里只列出一个结果（时间单位：秒），完整的测试报告在 SPL 计算性能系列测试：TPCH。...，总体来讲不算很复杂，但也包含了一些 JOIN 和子查询，不全是简单的单表遍历。...这样才能克服 SQL 的缺陷，实现 SQL 难以甚至无法实现的高性能算法。这里有通俗的解释 快出数量级的性能是怎样炼成的 。...表现出来的性能明显优于 ClickHouse，所有题都能很快跑出来，对 ClickHouse 有全面的碾压优势。...虽然在存储效率上比 ClickHouse 并没有优势，Java 也会略慢于 C++，但仍然获得了数量级的性能提升。
我们先拿 TPCH 100G 来测试 ClickHouse，在同样的硬件环境下和 Oracle 对比，这里只列出一个结果（时间单位：秒）.TPCH 编号ClickHouseOracle115.4114.3217.31.93...，总体来讲不算很复杂，但也包含了一些 JOIN 和子查询，不全是简单的单表遍历。...表现出来的性能明显优于 ClickHouse，所有题都能很快跑出来，对 ClickHouse 有全面的碾压优势。...对于单表上的无关联简单统计，ClickHouse 虽然更快，但也没有比SPL 快出数量级（毕竟 CPU 和硬盘的动作就是那么快）。...虽然在存储效率上比 ClickHouse 并没有优势，Java 也会略慢于 C++，但仍然获得了数量级的性能提升。
以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群，可见“分布式思维”已经根深蒂固。 那么分布式真是处理大数据的万能药吗？ “万能”当然不可能。...比如，在某银行的对公贷款业务计算中，原本使用AIX+DB2要计算1.5小时，改用SPL后不到10分钟就可以完成，性能提升10倍 （案例详情：开源 SPL 提速银行贷款协议跑批 10+ 倍）。...类似的案例还有很多，对SPL高性能计算案例及原理感兴趣的小伙伴可以参考：快出数量级的性能是怎样炼成的。...SPL也提供了完善的分布式计算功能，有相应的负载均衡和容错机制，针对不同的需求和计算场景可以使用不同的容错方案（如冗余式容错和备胎式容错）。...值得一提的是，SPL集群的定位是中小规模，集群节点最好不要超过32个。由于SPL具备极高的计算性能可以有效利用硬件资源，因此在实际应用中这个集群规模已经足够用了，很多场景使用单机最多几台就都搞定了。
宽表在BI业务中比比皆是，每次建设BI系统时首先要做的就是准备宽表。有时系统中的宽表可能会有上千个字段，经常因为“过宽”超过了数据库表字段数量限制还要再拆分。 为什么大家乐此不疲地造宽表呢？...现代BI通常使用关系数据库作为后台，而SQL通常使用的HASH JOIN算法，在关联表数量和关联层级变多的时候，计算性能会急剧下降，有七八个表三四层级关联时就能观察到这个现象，而BI业务中的关联复杂度远远超过这个规模...（有的数据库表有字段数量限制，这时又要横向分表），试想一下，在用户接入界面如果出现上千个字段要怎么用？...SPL列存采用了独有的倍增分段技术，相对传统列存分块并行方案要在很大数据量时（否则并行会受到限制）才会发挥优势不同，这个技术可以使SPL列存在数据量不很大时也能获得良好的并行分段效果，充分发挥并行优势。...有了这些高效机制以后，我们就可以在BI分析中不再使用宽表，转而基于SPL存储和算法做实时关联，性能比宽表还更高（没有冗余数据读取量更小，更快）。
以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群，可见“分布式思维”已经根深蒂固。 那么分布式真是处理大数据的万能药吗？ “万能”当然不可能。...我们举个极端一点的例子，国家天文台的天体聚类计算场景就是数据量不大但计算复杂度高导致性能低下的情况。该场景共有11 张照片（数据），每张有 500 万天体，数据量总共不超过10G。...类似的案例还有很多，对SPL高性能计算案例及原理感兴趣的小伙伴可以参考： 快出数量级的性能是怎样炼成的。 ...SPL也提供了完善的分布式计算功能，有相应的负载均衡和容错机制，针对不同的需求和计算场景可以使用不同的容错方案（如冗余式容错和备胎式容错）。...值得一提的是，SPL集群的定位是中小规模，集群节点最好不要超过32个。由于SPL具备极高的计算性能可以有效利用硬件资源，因此在实际应用中这个集群规模已经足够用了，很多场景使用单机最多几台就都搞定了。
本文实例讲述了PHP类的自动加载机制。分享给大家供大家参考，具体如下： 前言 我们在常见的PHP的主流框架中通常写好一个类只需写好相应的命名空间或直接实例化类就可以实现类的使用。...2、使用spl_autoload_register()，该函数可以注册给定的函数作为__autoload的实现，例如先把要加载的类作为该函数的参数注册到队列中，在调用__autoload的时候从队列中获取函数并引入...()提供了一种更加灵活的方式来实现类的自动加载（同一个应用中，可以支持任意数量的加载器，比如第三方库中的）; (2)函数可以注册任意数量的自动加载器，当使用尚未被定义的类（class）和接口（interface...这要求框架支持自定义router规则，改变默认module和action的名字；同时也对app代码有要求。...建议在这样的函数中不要使用用户的输入，起码需要验证下输入。
根本原因在于我们用SPL实现了不同的算法。软件不能提高硬件的速度，但我们可以设计出更低复杂度的算法，有效地减少计算量，然后速度自然就上去了。...改变存储后，有可能把原来需要缓存的计算过程变成不需要了，原来要遍历多遍的运算变成只遍历一次甚至不用遍历了，减少硬盘访问量对性能的提升非常有效。...结果，在实践上用Java写出来集算器大幅度超越了C/C++写的数据库，这都是算法造就的。我们甚至曾经发过一个广告 慢得受不了的查询跑批寻找用SQL写的慢过程，我们负责提速一个数量级。...可能有读者对SPL提供了哪些与SQL不同的高性能算法感兴趣，推荐一下乾学院上的性能优化图书 【性能优化】 前言及目录 和视频课程 《性能优化》课程我们已经把这些算法都整理成有体系的知识了。...有些算法是业界首创的，其它教科书和论文中都找不到。跟着这些图书课程学习，掌握这些算法后，就可以自己写到快出数量级的高性能代码。
但，还有什么别的办法吗？ 采用 MPP 主要是为了更好的计算性能，如果能轻量级低成本地解决性能问题那就用不上 MPP 了。能做到吗？...跑得慢就要靠硬件来弥补，所以我们看到即使数据规模不大，数据库也搞不定，进而需要分布式的 MPP 了。 我们当然希望有高铁的速度，同时还希望有小轿车的体量。...这与 MPP 相对固定的集群模式完全不同，SPL 可以弹性应对并发请求，消耗最少的硬件资源。 前面我们提到 SPL 提供的高性能文件存储可以充分保障计算性能。...在存算分离的支持下，SPL 就可以进行弹性扩展，极容易应对高并发场景，相对 MPP 灵活性和扩展性更好。 还有更多 简单技术栈 我们再来讨论一下 SPL 和 SQL 的差异。...开放性的好处不言而喻，不仅可以避免 ETL 带来的数据库容量和性能方面的问题，还可以充分保障数据和计算的实时性，对 T+0 计算场景十分友好。
这个道理也很简单，天下没有什么都好的事儿，你想融合就必须容忍在某一或某些方面的不足。 迁移风险大、成本高、有损失、性能还可能不达标，考虑到这些问题，我们不禁会问：HTAP数据库这个技术路线对吗？...还有在 开源 SPL 将银行手机账户查询的预先关联变成实时关联 的案例中，使用SPL将原本只能预关联的手机账户查询变成实时关联，同时服务器数量从6台降为1台。...也可以更简单 基于SPL的HTAP，并不止于T+0和高性能。 数据计算（主要指OLAP场景）一向有两个难点，跑得慢（性能）和写得简单（开发效率）。前者我们说过了，后者使用SPL还可以获得很大改善。...现在我们处理数据还主要基于SQL（其他高级语言太麻烦），但SQL仍然有很多不好描述的运算，这个原因主要是SQL的理论限制，这里我们不多说，感兴趣的小伙伴可以阅读这篇文章： 写着简单跑得又快的数据库语言...我们可以通过电商系统中常见的漏斗运算来感受一下SPL的简洁性。
这会带来一个烦恼：每个脚本的开头，都需要包含（include）一个长长的列表（每个类都有个文件）。 在 PHP 5 中，已经不再需要这样了。...spl_autoload_register()函数可以注册任意数量的自动加载器，当使用尚未被定义的类（class）和接口（interface）时自动去加载。...spl_autoload_register()提供了一种更加灵活的方式来实现类的自动加载（同一个应用中，可以支持任意数量的加载器，比如第三方库中的）。...Note: 自动加载不可用于 PHP 的 CLI交互模式。 Note: 如果类名比如被用于call_user_func()，则它可能包含一些危险的字符，比如../。...建议您在这样的函数中不要使用用户的输入，起码需要在__autoload()时验证下输入。 自动加载示例 ClassInterface.php <?
用户在看到这些应用效果后对SPL往往很感兴趣，但又担心掌握起来太难，毕竟SPL的理念和语法都跟SQL有较多不同，这要求用户需要重新了解一些概念和学习新的语法，用户可能会心生疑虑。...那么SPL的上手难度究竟如何呢？这里我们以SQL为起点讨论一下这个问题。 1 SQL一直以来都是使用最广泛的结构化数据查询语言，在实现一般的查询计算时非常简单。...不幸的是，SQL却写不出来这样的算法。 不过还好，虽然语法有限制但可以在工程实现上想办法，很多数据库引擎碰到这个查询会自动进行优化，从而避免过于低效的算法。但是这种自动优化仍然只对简单的情况有效。...4 不过，SPL作为一门程序语言，想要使用SPL达到理想效果，还是要求使用者对SPL提供的函数和算法有一定了解，才能从诸多函数中选择适合的，这也是SPL初学者感到困惑的地方。...此外，对于某些十分复杂对性能有极致要求的场景会涉及一些比较高深的算法知识，难度会大一些，这时可以找SPL专家来咨询共同制定解决方案。
在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。...使用SPL可以让原本SQL跑得慢的计算变快。 为什么SPL能跑得快？是拥有了什么改变硬件性能的黑科技吗？ 那倒没有。软件改变不了硬件的计算性能，SPL也一样。...还有在 开源 SPL 将银行手机账户查询的预先关联变成实时关联 的案例中，使用SPL将原本只能预关联的手机账户查询变成实时关联，同时服务器数量从6台降为1台。...而且，SPL中有相当多的算法也对存储组织有要求，比如单边分堆算法就要求有序的存储方式，而常规关系数据库无法满足这个前提，这些算法也无法实施了。 ...这时就可以将原本需要入库的数据存储在文件中（虽然这是工程方面的优势，但仍可获得接近数量级的读写性能提升），再利用SPL的文件计算能力直接计算，从而实现高性能。
统计学中的许多新发展最初都是以 R 包的形式出现的，然后才被引入到商业平台中。我最近获得了一项对患者回忆的医疗研究的数据。对于每位患者，我们拥有医生建议的治疗项目数量，以及患者实际记住的项目数量。...模型对象甚至可以包含分析的中间计算步骤，比如一个设计矩阵的 QR 分解（其中 Q 是对角线，R 是右上角）。 有一个 R 包来完成该任务！...InfoSphere Streams 对 R 的支持方式是，创建合适的 R 对象来接收 SPL 元组（SPL 中的基本数据结构）中包含的信息。...InfoSphere Streams 数据因此可传递给 R 供进一步分析，并将结果传回到 SPL。 R 需要主流硬件吗？ 我在一台运行 Crunchbang Linux 的宏碁上网本上运行了这个示例。...R 不需要笨重的机器来执行中小规模的分析。20 年来，人们一直认为 R 之所以缓慢是因为它是一种解释性语言，而且它可以分析的数据大小受计算机内存的限制。
，或者第一个数据集包含第二个的，那可以这样做，否则分组就会错乱，就不好做了，就得用自定义数据集提前把数据合并好了 还有一些其他复杂的计算单凭报表的计算能力也无法实现，也得用定义数据集算 另外分库的数据一般数据量非常大...有 润乾报表集成SPL 集算器以后就具备了这样的能力 SPL 是一款流行的专业的数据计算处理工具，很多项目开发商都在用，因为它不仅好用，而且还免费，开源，是常年做项目，总需要做数据处理的工程师的好帮手...(name)).isect() 说到性能，还要提到开源 SPL 有自己的存储，它提供了高效的二进制文件存储方式，文件存储具备很多优势，不仅读取效率更高，还可以有效利用文件压缩、并行等机制提速，同时还不会像数据库那样容易受到容量的限制...，在一些传统的历史库无法保证计算性能和时效的情况下，甚至可以用 SPL 的二进制文件存储当做历史库来提升性能了 低耦合热切换 SPL 作为润乾报表的计算层，它编写的计算脚本是存储在报表模板里的，是解释执行的...、少量的情况还能应付，复杂，大量的时候，就需要用更好更新的技术了，润乾的 SPL 计算层，不仅可以轻松应对各类跨库实时查询，而且在开发效率和性能上也比常规手段更简单高效的多，它还开源免费，并不需要在报表以外再多加成本
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