本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
作者:ManishRai Jain Dgraph Labs创始人 版权声明:本文由腾讯云数据库产品团队整理,页面原始内容来自于db weekly英文官网,若转载请注明出处。翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息,并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其内容的真实性。如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用,必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载,或盗用腾讯云数据库团队名义发布信息。 ---- 每当我向别人介绍自己,并解释
一.count函数 algorithm头文件定义了一个count的函数,其功能类似于find。这个函数使用一对迭代器和一个值做参数,返回这个值出现次数的统计结果。 编写程序读取一系列int型数据,并将它们存储到vector对象中,然后统计某个指定的值出现了多少次。 核心代码: cout<<count(ivec.begin() , ivec.end() , searchValue) 具体实现: 1 //读取一系列int数据,并将它们存储到vector对象中, 2 //然后使用algorithm头文件中定
Kotlin 标准库提供了基本集合类型的实现: set、list 以及 map。 一对接口代表每种集合类型:
①发挥多处理器的强大优势 ②建模的简单性 ③异步事件的简化处理④相应更灵敏的用户界面
政采云的搜索服务是基于 Elasticsearch 的在线分布式搜索,为内部业务提供结构化和非结构化数据的多条件检索,支撑政采云PC端、APP端、小程序端的搜索能力。
这篇文章分享基于成本优化器CBO可插拔式优化规则ProjectFilterPullUpConstantsRule,从此Rule命名来看,从Project投影(Select 从句)和Filter谓词(Where条件)这种SQL语句写法中上拉常量。
利用KVC的 valueForKeyPath API、谓词的NSPredicate、数组的sortedArrayUsingComparator:API进行实现。
问答系统(Qusstion Answering System,QA System)在大家的日常生活中随处可见,2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人,直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市,问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问,并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统,问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确,而系统直接输出用户想要的答案,这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
如何降低人们使用数据的门槛,这是一个有意思,而又不那么容易回答的问题。大家习惯从WYSIWYG(What You See Is What You Get)的角度去出发,由此诞生了一些列的分析工具,例如Tableau,Pentaho
这篇文章来讲优化规则HiveFilterAggregateTransposeRule,主要功能是将Filter过滤器下推到Aggregate聚合操作之下。满足的前提条件,这些谓词表达式必须是确定性的。
这篇文章来讲优化规则FilterReduceExpressionsRule,主要功能减少不必要谓词表达式判断,如冗余cast转换移除,cast转换为字段本身的相同的数据类型;Filter内含有条件是常量,恒为True等等。和Filter减少不必要的Expression相似的优化规则,还有Calcite框架自带的ProjectReduceExpressionsRule、JoinReduceExpressionsRule是与Project投影和Join关联相关的减少不必要表达式的优化规则。
Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。
HBase中的一级索引指数据在写入region时,会根据rowkey进行排序后写入,之后regionserver在加载region时,会自动为当前region的rowkey创建一个LSM树的索引,方便对当前region,rowkey的查询。
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随着云计算的普及和数据分析需求的扩大,数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库,数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面,都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中,有三项和数据湖分析有关。可以预见,跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力,将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
之前我们知道,加锁可防止脏写:即若两个事务同时尝试写入同一对象,则锁可确保第二个写必须等第一个写完成事务(中止或提交)才能继续。
Hive优化器是使用Apache Calcite动态数据管理框架实现的,其中包含VolcanoPlanner基于成本优化器(CBO)和HelpPlaner基于规则的启发式优化器(RBO)优化器。根据用户HiveConf配置信息使用不同的优化器。
这篇论文描述了一个新的可扩展查询优化框架,解决了 EXODUS 和 Volcano优化器/生成器的许多不足之处。除了可扩展性、基于EXODUS和Volcano原型的动态规划和记忆化,这个新的优化器提供了以下功能:
这篇文章分享基于成本优化器CBO可插拔式优化规则SortLimitPullUpConstantsRule,从SQL角度讲,带有Order by 、 Where等值谓词常量条件的这种SQL语句写法中将谓词中上拉常量到Project投影(Select操作)中。
在状态空间搜索中,初始世界状态通过应用适当的操作进行多次转换,直到找到一个解决方案以达到目标或搜索算法终止并返回失败。我们可以使用诸如BFS、DFS、Dijkstra、A*等搜索算法。
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群,帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
上篇文章讲解了SortLimitPullUpConstantsRule等值常量谓词上拉,这样可以把即出现在谓词中等于某个常量constant的又出现在Project投影中的变量或列引用,是此列引用不在参与中间结果的一系列的计算,直接在投影Project使用常量作为此列引用的返回值。在等价变换即输入结果和输出结果不变的前提下,达到优化的目的,这也是优化器的价值所在。
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎,使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理,提供的DSL可以直接使用scala语言完成Sql查询,同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。和SparkSql类似的系统有Hive、PrestoDB以及Impala,这类系统都属于所谓的"Sql on Hadoop"系统,每个都相当火爆,毕竟在这个不搞SQL就是耍流氓的年代,没SQL确实很难找到用户使用。
Flink SQL 支持对动态表进行复杂灵活的连接操作。 有几种不同类型的连接来解决可能需要的各种语义查询。
在当今这个多种不同数据库混用,各种不同语言不同框架融合的年代(一切为了降低成本并高效的提供服务),知识点多如牛毛。虽然大部分SQL脚本可以使用标准SQL来写,但在实际中,效率就是一切,因而每种不同厂商的SQL新特性有时还是会用到,这部分内容更是让人抓瞎,常常会由于一些很简单的问题花很久来搜索准确答案。赶脚俺弱小的智力已经完全无法记清楚常见的命令了,即使是用的最熟悉的T-SQL(SQL Server)。因此将最常见的T-SQL操作做个简单的总结,包括一些容易忽视的知识点和常见的开发样例。实话实说,现在开发中较
SparkSql SparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎,使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理,提供的DSL可以直接使用scala语言完成sql查询,同时也使用thrift server提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了Data Source API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式FS上的文件等。和SparkSql类似的
JDK包含许多存在状态依赖的类,例如FutureTask、Semaphore和BlockingQueue,他们的一些操作都有前提条件,例如非空、任务已完成等。
类库中包含了许多存在状态依赖的类,例如FutureTask、Semaphore和BlockingQueue,他们的一些操作都有前提条件,例如非空,或者任务已完成等。 创建状态依赖类的最简单的房就是在JDK提供了的状态依赖类基础上构造。例如第八章的ValueLactch,如果这些不满足,可以使用Java语言或者类库提供的底层机制来构造,包括 内置的条件队列 condition AQS 这一章就介绍这些。 14.1 状态依赖性的管理 State Dependence 在14.2节会介绍使用条件队列来解决阻塞线
命令和查询责任分离(CQRS)是由Greg Young提出的一种将系统的读(查询)、写(命令)操作分离为两种独立子系统的架构模式。命令通常是异步执行的,并存储在一个事务型数据库中,而读操作则通常是最终一致的,并且数据来自于解正规化的视图。 本文在此提出并为读者展示一种为CQRS系统创建一套RESTful API的方式。这种方式结合了HTTP的语义、REST API基于资源的风格,并能够处理分布式计算的某些问题,例如最终一致性和并发性。 此外我们还提供了一套原型API,它建立于Greg Young编写的m-r
唯一索引 唯一索引不允许两行具有相同的索引值。 如果现有数据中存在重复的键值,则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。当新数据将使表中的键值重复时,数据库也拒绝接受此数据。例如,用户表中的身份证(idcard) 列上创建了唯一索引,则所有身份证不能重复 主键索引 主键索引是唯一索引的特殊类型。 数据库表通常有一列或列组合,其值用来唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引,主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查
我类似于一本书的目录,只不过书的内容是静态的,而数据是动态变化的。可以想像,如果书中的内容页频繁变化,那么更新书的目录也会花掉不少成本。所以说,我不是多多益善。
这篇文章来讲Hive优化规则HivePreFilteringRule,称为前置过滤器优化规则或谓词下推优化规则。其主要功能是通过哪些谓词下推到离数据源最近的位置,即提前过滤记录数,减少不必要的数据量IO。大致优化过程,是通过把谓词集合从析取范式(DNF) 和合取范式(CNF)根据需要可相互转换,再确定谓词表达式或函数的确定性或非确定性以及是否可下推的优化。
谓词 什么是谓词 谓词就是返回值为真值的函数。对于通常的函数来说,返回值有可能是数字、字符串和日期等,但是谓词的返回值全部是真值。这也是谓词和函数的最大区别。 谓词主要有以下几种: LIKE BETWEEN IS NULL、IS NOT NULL IN EXISTS LIKE谓词—字符串的部分一致查询 截止目前,我们使用字符串作为查询条件的例子使用的都是=。这里的=只有在字符串完全一致时才为真。与之相反,LIKE谓词更加模糊一些,当需要进行字符串的部分一致查询时需要使用该谓词。 部分一致大体可以分为前方一致
知识图谱(Knowledge Graph)在2012年由Google推出,目前采用的数据标准是RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)。RDF最早在Semantic Web中提出,因此在讲RDF之前,首先回顾一下Semantic Web。
整体上分为标准的优化规则和特殊的优化规则,这是为了实现上的扩展性。 标准优化规则 过滤推断前的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 过滤推断-Infer Filters 过滤推断后的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 下推join的额外谓词-Push extra predicate through join 算子下推(Operator push down)-Project、Join、Limit、列剪裁 算子合并(Operator combine)-
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分,其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库,可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
前面几篇我们学习了synchronized同步代码块,了解了java的内置锁,并学习了监视器锁的wait/notify机制。在大多数情况下,内置锁都能很好的工作,但它在功能上存在一些局限性,例如无法实现非阻塞结构的加锁规则等。为了拓展同步代码块中的监视器锁,java 1.5 开始,出现了lock接口,它实现了可定时、可轮询与可中断的锁获取操作,公平队列,以及非块结构的锁。
无论是在内部系统还是在外部的互联网站上,都少不了检索系统。数据是为了用户而服务。计算机在采集数据,处理数据,存储数据之后,各种客户端的操作pc机或者是移动嵌入式设备都可以很好的获取数据,得到 想要的数据服务。
【数据库】MySQL进阶八、多表查询 MySQL多表查询 一 使用SELECT子句进行多表查询 SELECT 字段名 FROM 表1,表2 … WHERE 表1.字段 = 表2.字段 AND 其它查询条件 SELECT a.id,a.name,a.address,a.date,b.math,b.english,b.chinese FROM tb_demo065_tel AS b,tb_demo065 AS a WHERE a.id=b.id 注:在上面的的代码中,以两张表的id字段信息相同作为条件建立两
SELECT 字段名 FROM 表1,表2 … WHERE 表1.字段 = 表2.字段 AND 其它查询条件 SELECT a.id,a.name,a.address,a.date,b.math,b.english,b.chinese FROM tb_demo065_tel AS b,tb_demo065 AS a WHERE a.id=b.id 注:在上面的的代码中,以两张表的id字段信息相同作为条件建立两表关联,但在实际开发中不应该这样使用,最好用主外键约束来实现
SELECT 字段名 FROM 表1,表2 … WHERE 表1.字段 = 表2.字段 AND 其它查询条件
XQuery 1.0 和 XPath 2.0 共享相同的数据模型,并支持相同的函数和操作符。因此,如果您已经学习了 XPath,那么理解 XQuery 就不会有太大问题。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分,其强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述,涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》,今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
在大多数情况下,这些机制都能很好地完成工作,但却无法实现一些更高级的功能,例如,无法中断一个正在等待获取锁的线程,无法实现限定时间的获取锁机制,无法实现非阻塞结构的加锁规则等。而这些更灵活的加锁机制通常都能够提供更好的活跃性或性能。
在上一篇博客 函数式编程 ① 中 讲解了 变换函数 map 函数 与 flatMap 函数 , 本篇博客中着重讲解 过滤函数 和 合并函数 ;
论文名称:Modality-Balanced Models for Visual Dialogue
This project provides a library for building an API Gateway on top of Spring WebFlux. Spring Cloud Gateway aims to provide a simple, yet effective way to route to APIs and provide cross cutting concerns to them such as: security, monitoring/metrics, and resiliency.
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