♣ 题目部分 在Oracle中，若临时表空间使用率过高有什么调优思路？...当SQL语句中使用了诸如ORDER BY、GROUP BY子句时，Oracle服务器就需要对所选取的数据进行排序，这时如果排序的数据量很大，那么内存的排序区（在PGA中）就可能装不下，所以，Oracle...临时表空间中的排序段是在实例启动后当有第一个排序操作时创建的，排序段在需要时可以通过分配EXTENTS来扩展并一直可以扩展到大于或等于在该实例上所运行的所有排序活动的总和。...若临时表空间占用过大，首先，要去检查是什么会话占用了临时表空间，具体占用了多少，临时段的具体类型是什么。...在以上例子中，TEMP表空间的TS#为3，所以TS#+1=4。如果想清除所有表空间的临时段，那么TS#设置为2147483647。
上，用户可以使用SQL、DataSet、FileSystem等各个层次的API使用Hive、Spark、Presto、Python等框架或语言访问数据 数据湖架构的好处是有非常大的灵活性，结构化、半结构化...对于丰富的多维分析场景，我们也有针对性的在Iceberg内核和其他方面进行了定制化增强，这里简要介绍两个方面：Z-Order排序和索引。...Z-Order排序 Iceberg在表的metadata中记录了文件级别每个列的MinMax信息，并且支持小文件合并以及全局Linear排序(即Order By)，这两者配合起来，我们可以在很多查询场景实现非常好的...在多维分析的实际场景中，一般都会有多个常用的过滤字段，Linear Order只对靠前字段有较好的Data Skip效果，通常会采用将低基数字段作为靠前的排序字段，从而才能保证对于后面的排序字段在过滤时也有一定的...Interleaved Order(即Z-Order)是在图像处理以及数仓中使用的一种排序方式，Z-ORDER曲线可以以一条无限长的一维曲线，穿过任意维度的所有空间，对于一条数据的多个排序字段，可以看作是数据的多个维度
题目部分 在Oracle中，若临时表空间使用率过高有什么调优思路？...答案部分 临时表空间是Oracle数据库的重要组成部分，尤其是对于大型的频繁操作，如创建索引、排序等等都需要在临时表空间完成来减少内存的开销。...当SQL语句中使用了诸如ORDER BY、GROUP BY子句时，Oracle服务器就需要对所选取的数据进行排序，这时如果排序的数据量很大，那么内存的排序区（在PGA中）就可能装不下，所以，Oracle...临时表空间中的排序段是在实例启动后当有第一个排序操作时创建的，排序段在需要时可以通过分配EXTENTS来扩展并一直可以扩展到大于或等于在该实例上所运行的所有排序活动的总和。...在以上例子中，TEMP表空间的TS#为3，所以TS#+1=4。如果想清除所有表空间的临时段，那么TS#设置为2147483647。
Thrift HiveMetastore -- 通过 Thrift 接口从 Hive MetaStore 中获取元数据信息 FileSystem Hive Metastore 好处在于减少了 Hive...元数据 Cache 相关的配置参数信息在MetastoreClientConfig 中。...，在该类中，有一个 DeltaLakeMetastore 类型变量，该接口主要定义了与 Deltalake 元数据 Catalog 操作的接口，它有一个实现类：HiveMetastoreBackedDeltaLakeMetastore...API 来实现 Hive Metastore 相关接口，元数据存储在文件系统中，以文件的方式。...，主要用来更新表的 Column 的 NDV 和 total size，这两个信息属于 Trino 自定义扩展出来的，这两个信息存储在 Deltalake 表下面 _trino_meta 目录，使用 extended_stats.json
当前，比较主流的开源数据湖格式有Iceberg，Hudi和DeltaLake。 不管是数据存储还是计算引擎，都是为了用户有更好的使用体验。在大数据分析领域，交互式查询是一个重要的方向。...为了提升文件dataskipping效果，我们常常会对列进行排序，这样对这个列来说，在整个文件中是单调的，文件级别的upper_bounds和lower_bounds的range重合度会降低，这样dataskipping...下面我们介绍一种称为Z-Order的空间曲线填充算法以及它的应用场景。 2. 数据组织优化技术 image.png 空间填充曲线除了数学重要性之外，有个非常重要的应用特性，就是降维。...它可以将多维空间问题降维到低维或者一维空间问题。常见的有： Z阶曲线(Z-order curve)、皮亚诺曲线（Peano curve）、希尔伯特曲线（Hilbert curve）等。...二维空间搜索范围通过Z-Order算法转换之后，可以变换为一维空间的搜索问题。他有一个重要的特性：一个点附近的hash字符串总有公共前缀，并且公共前缀越长，两个点的距离越近。
通常采用物理地址的方式，即用数据在存储系统中的物理位置作为其编号，可以快速地定位数据的物理位置。 编址的缺点：在删除或插入数据时需要重新整理所有数据的地址，会造成大量的时间和空间浪费。...编址的好处： 没有编号，就无从建立索引。 用一个数学模型把计算机描述清楚，如同我们可以用变量x、y、z把一个数学公式描述清楚一样。 计算复杂的问题时，就要先写数学公式，再代入数字。...排序的索引需要对数据进行排序，需要较多的时间和空间。 哈希的索引通过散列函数将关键字映射到一个地址，可以快速地定位数据。但是，哈希的索引可能会出现哈希冲突，需要使用解决冲突的方法。...建索引的好处：不需要进行排序，也可以快速查找到所需要的信息。 建索引的成本：空间成本、时间成本。 空间成本：如果计算机的内存不够大，索引内容占用多了，软件速度会成倍下降。...在WHERE中使用OR时，有一个列没有索引，那么其它列的索引将不起作用。 只能将or条件中的每个列都加上索引 ，必须是独立索引。
请举例说明各自的用法 __construct() ：构造方法，当一个对象创建时调用此方法，使用此方法的好处是：可以使构造方法有一个独一无二的名称,无论它所在的类的名称是什么.这样你在改变类的名称时,就不需要改变构造方法的名称...析构函数允许你在使用一个对象之后执行任意代码来清除内存。 当PHP决定你的脚本不再与对象相关时,析构函数将被调用。 在一个函数的命名空间内,这会发生在函数return的时候。...加速表和表之间的连接 使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间 索引对数据库系统的负面影响是什么？...为数据表建立索引的原则有哪些？ 在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上建立索引。 在频繁使用的、需要排序的字段上建立索引 什么情况下不宜建立索引？...HTTP 请求欺骗攻击(Spoofed HTTP Requests) 10 以下语句返回的结果中name列也许会出现 null 的情况，那么在name字段上使用什么函数可以将出现的 null 改为一个默认值
1、超键、候选键、主键、外键 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。...外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。 2、什么是事务？什么是锁？...7、索引的作用？和它的优点缺点是什么？ 数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。...第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？...同样，对于有些列不应该创建索引： 第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。
(*)和count(1)哪个执行效率高 执行效果上 执行效率上 请说出sql语句中 left join ,inner join 和right join的区别 分库分表的问题如何实现分布式全局唯一ID 索引有什么用...再者having可以用聚合函数，如having sum(qty)>1000 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为...索引有什么用 索引能大幅度提高查询效率 但是数据的变更（增删改）都需要维护索引，因此更多的索引意味着更多的维护成本 更多的索引意味着也需要更多的空间 （就比如说一本100页的书，却有50页目录）...在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能。...索引的缺点： 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大
这在数据分析的背景下意味着什么？在较高的层面上，现代分析可以被视为随着时间的推移不断变化的数据的聚合。问题在于，不断变化的数据不仅包括新的添加，还包括对先前数据集的更改。...在本文中，我们将了解如何使用DeltaLake框架实现解决缓慢变化的维度的最常见方法。 考虑下面的示例场景： “一家公司希望跟踪客户维度随时间发生的变化。他们已要求数据工程团队提出一些替代方案。...DeltaLake的核心能力使其成为构建现代数据湖屋架构的极其合适的平台。在Lakehouse架构中，DeltaLake可用于将变更记录合并到公共数据层中。...DeltaLake维护按时间顺序排列的更改历史记录，包括插入、更新和删除。在上面的示例中，表的版本0是在创建customer_silver_scd1silver层表时生成的。...此外，DeltaLake表可以根据需要轻松恢复到任何以前的版本。 由于上述缺陷，SCDType1很少在现代数据平台中使用。
{ $unset: { billSt: "" }}将billSt字段删除.所以来创建稀疏索引来减少索引大小以及磁盘空间....,所以说此组合是伪稀疏索引.从mongo 3.2开始推荐使用部分索引,因为部分索引提供稀疏索引的超集功能.此处应该创建部分索引能够更好实现稀疏索引功能且只保存条件索引key，从而实现之前创建稀疏的目的，...能够降低索引大小以及内存使用。....比回表过滤强，但是性能还是差....ER原则或者ESR原则来达到最佳效果，E对应查询等于，R是范围查询，S是排序操作,最常见是时间放在索引第一列，通常时间都范围，效果比较差，如本次案例就是如此.或者说第一列是范围查询，如果索引只有一列，范围查询是可以使用且无效率问题
什么是最左匹配原则 B树和B+树的区别 使用B树的好处 使用B+树的好处 Hash索引和B+树所有有什么区别或者说优劣呢?...触发器的使用场景有哪些？ MySQL中都有哪些触发器？ 常用SQL语句 SQL语句主要分为哪几类 超键、候选键、主键、外键分别是什么？ SQL 约束有哪几种？...使用策略： 对于经常变更的数据来说，CHAR比VARCHAR更好，因为CHAR不容易产生碎片。 对于非常短的列，CHAR比VARCHAR在存储空间上更有效率。...这种特性使得B树在特定数据重复多次查询的场景中更加高效。 使用B+树的好处 由于B+树的内部节点只存放键，不存放值，因此，一次读取，可以在内存页中获取更多的键，有利于更快地缩小查找范围。...超键、候选键、主键、外键分别是什么？ 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。
我们对于正的商品以及均匀采样的负样本, , 我们对以及进行求和,得到： 在inference时刻,对于用户在时刻的topK推荐可以通过对于进行排序并且在排序列表中推荐top的K个商品. 4....我们发现适当的超参数SSE概率不是很敏感：在0.4到1.0之间的任何地方都能得到很好的结果，比参数共享和不使用SSE-SE要好。 4.2 采样概率 ?...当我们使用相同的正则化技术时，个性化模型总是优于非个性化模型。不管在评估过程中采样了多少个负数或者使用了什么排名标准，这都是正确的。...小结 在这篇论文中，作者提出了一个新的神经网路架构-Personal Transformer来解决时间协同排序问题。它拥有个性化模型的好处，比目前最好的个人用户获得更好的排名结果。...通过研究推理过程中的注意机制，该模型比非个性化的深度学习模型更具解释性，并且更倾向于关注长序列中的最近项目。
使用JSON表函数，您可以使用JSON数据的SQL机制。 GIS地理支持。空间参考系统（SRS），以及SRS感知空间数据类型，空间索引和空间功能。...一个好处是前向索引扫描比后向索引扫描快。真正的降序索引的另一个好处是，它使我们能够使用索引而不是文件夹作为ORDER BY具有混合ASC/DESC排序关键部分的子句。...GROUP BY诸如ROLLUP产生超集合行的扩展，其中所有值的集合由空值表示。使用该GROUPING()函数，您可以区分表示超常聚合行中所有值的集合的null与NULL常规行中的值。...在新的实现中，Information Schema表格是存储在InnoDB中的数据字典表的简单视图。这比旧的实施效率高出100倍，效率更高。这使信息模式可以通过外部工具实际使用。...性能架构表索引在散列索引中的行为如下：a）它们快速检索所需的行，并且b）不提供行排序，并在必要时让服务器对结果集进行排序。但是，根据查询，索引可以避免使用全表扫描，并返回相当小的结果集。
GROUP BY优化 2.优化分页查询 3.覆盖索引的使用 3.1 什么是覆盖索引？ 3.2 覆盖索引的利弊 1....EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id > 2000000 LIMIT 10; 3.覆盖索引的使用 3.1 什么是覆盖索引？...好处: 避免Innodb表进行索引的二次查询（回表） Innodb 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 Innodb 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据，在查找到相应的键值后...在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所要的数据，避免了对主键的二次查询，减少了 IO 操作，提升了查询效率。...由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。 弊端: 索引字段的维护 总是有代价的。因此，在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。
图10-1 一个2维到1维的例子 又如图10-2所示的3维到2维的例子，通过对x1,x2,x3的可视化，发现虽然样本处于3维空间，但是他们大多数都分布在同一个平面中，所以我们可以通过投影，将3维降为2维...10.2.1 Problem formulation 首先我们思考如下问题，对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点，如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达？...下面我们以3维降到2维为例，来试着理解为什么需要这两种性质。图10-4给出了样本在3维空间的分布情况，其中图(2)是图(1)旋转调整后的结果。...图10-4 样本在3维正交空间的分布 ?...图10-5 样本投影在2维平面后的结果 由图10-4可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比s2平面的最近重构性要好（样本离平面的距离更近）；由图10-5可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比
如果您观察到更长训练时间的是有好处，可以在开始时就选择更合理的值。 随机种子 为确保可重复性，请设置任何随机数生成操作的种子。...因为它们可以在低维空间中表示这些数据，所以嵌入在这里很有用。嵌入层采用分类值（在我们的例子中从 0 到 1000）并输出一个浮点向量，即嵌入。这种表示是在训练期间学习的，并作为连续网络层的输入。...使用检查点 没有什么比运行昂贵的训练算法无数个小时然后看到它崩溃更令人沮丧的了。有时，这可能是硬件故障，但通常是代码问题——您只能在训练结束时看到。...使用早停机制 “我什么时候停止训练”这个问题很难回答。可能发生的一种现象是深度双重下降：您的指标在稳步改善后开始恶化。然后，经过一些更新，分数再次提高，甚至比以前更查。...这种技术的目标是在小模型的帮助下复制更大的模型。 问题是：为什么不直接训练小模型呢？首先，训练较小的模型，尤其是在 NLP 领域，比训练较大的模型更复杂。
(而B 树的非终节点也包含需要查找的有效信息) 七、为什么说B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？ 1、B+的磁盘读写代价更低。...更新都存在一定的影响（考虑实际情况来创建）； 25.主键、外键、超键、候选键 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。...二、索引 1.什么是索引？ 何为索引： 数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，索引的实现通常使用B树及其变种B+树。...对于有些列不应该创建索引： （1）对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。 这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。...MEMORY默认使用哈希索引。速度比使用B型树索引快。当然如果你想用B型树索引，可以在创建索引时指定。 注意，MEMORY用到的很少，因为它是把数据存到内存中，如果内存出现异常就会影响数据。
笔者基于对开源数据湖组件Hudi的研究和理解，思考在Iceberg、DeltaLake和Hudi等开源数据湖组件之上构建批流一体近实时数仓的可能性和思路。...而Hudi将流处理引入到大数据处理中，实时地向Hadoop等大数据环境提供业务系统的增量数据，比传统批处理效率高几个数量级。...索引：Hudi实现了分区和索引，实现对HDFS文件内记录的快速定位。 3....数据存储域的Hadoop集群将数据以HDFS中.parquet文件的形式存储，并使用关系型数据库或者Hive等进行元数据管理和系统其它信息存储； 3....业务需求使用同一套加工逻辑开发代码，按照加工时效的粒度分为批和流两类加工，在统一的数据来源上在同一套计算环境分别进行批量和流式数据加工，四方面的统一保证批任务和流任务的数据结果一致性。
1、为什么使用索引？ 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 帮助服务器避免排序和临时表 将随机IO变为顺序IO。...Truncate删除表中的所有数据，这个操作不能回滚，也不会触发这个表上的触发器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空间更小。...21、为什么说B+tree比B 树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？...23、什么时候需要建立数据库索引呢？ 在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段,需要排序的字段上建立索引。...覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！ 25、数据库中的主键、超键、候选键、外键是什么？
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