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TiDB 源码阅读系文章(七)基于规则优化

思想是这样:对于不上,没有必要读取它们,无浪费 IO 资源。比 t 里面有 a b c d 四。 Projection 里面会不上,DataSource 里面也会掉不需要使。 Aggregation 算子会涉及哪些?group by ,以及聚合函数里面。 所以这个 Aggregation 使就是 a b c d 四。Selection 做时,要看它父亲要哪些,然后它自己条件里面要到哪些。 比,某个达式 NULL 计算后会得到 false;或者里面 OR 条件连接,其中一个会过滤 NULL;又或者 AND 条件连接,其中每个都是过滤 NULL 。 对于 Projection,它孩子中唯一索信息,跟它投影达式取交集。比 a b c 都是唯一索,投影其中 b ,输 b 仍然具有值唯一属性。

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原理:分区特性剖析

小鱼(邓秋爽)云和恩墨专家,有超过5年超大型数库专业服务经验,擅长oracle 数库优化,SQL优化和troubleshooting编辑手记:深学习分区特性,更好地设计分区结构做结构设计时我们经常会将大做分区或者分规划 ,oracle数库中由于非常强大分区功能可以不办法而直接使分区规划,而我们使分区一个很重要特性就是分区,这里将对分区分区简单分析和探究:分区就是对于分区或者分区索说 ,优化器可以自动从from和where中分区键直接提取出需要访问分区,从而避免扫描所有分区,降低了IO请求。 :通过region条件走静态分区;通过recdate条件走动态分区果分区键被达式或者函数运算,将导致优化器无法走分区,这个跟索达式或者函数运算一样:SQL> create table t_local01 partition by range(object_id

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    HBaseSQL及分析-Phoenix&Spark

    但无论在NATIVE和SQL上做小数量分析或者大数量分析均需解决HBASE一些本问题,比HBASE热点问题,易性以及适更多场景。 目前社区做Spark on HBase主要会做以下三方面功能和优化:支持Spark SQL、Dataset、DataFrame API,支持分区下推等优化,Cache HBaseConnections 下面我们从Spark和HBase部署层面以及执行层面Spark分析HBase上。 下面将介绍一下相关优化:分区下推、。分区:只去访问需要扫描数region,且扫描最少:只去Scan需要。 Spark SQLDatasource,然后做、分区下推这些优化提高性能。

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    Hive SQL底层执行过程详细剖析(好文收藏)

    最终这些数通过化器写到一个临时HDFS文件中(果不需要 reduce 阶段,则在 map 中操作)。临时文件于向计划中后面 mapreduce 阶段提供数。 QueryBlock生成过程为一个过程,先遍历 AST Tree ,遇到不同 Token 节点(理解为特殊标记),保存到相应属性中。 阶段四:优化逻辑执行计划Hive中逻辑查询优化可以大致分为以下几类:投影修推导传下推将Select-Select,Filter-Filter合并为单个操作多路 Join查询重写以适应某些 生成内容限制自 mapper 输出减少户提交SQL查询所需Tez作业数量果是简单提取查询,避免使MapReduce作业对于带有聚合简单获取查询,执行不带 MapReduce 任务聚合重写 Group By 查询使代替原扫描之上是相等具有索时,使扫描----经过以上六个阶段,SQL 就被解析映射成了集群上 MapReduce 任务。

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    浪尖以案例聊聊spark3动态分区

    动态分区,其实就牵涉到下推,希望在读本文之前,你已经掌握了什么叫做下推执行。 SparkSql 中外连接查询中下推规则 动态分区下推更复杂点,因为他会整合维过滤条件,生成filterset,然后于事实过滤,从而减少join。 2.动态分区场景Spark 3.0分区场景主要是基于下推执行filter(动态生成),然后应于事实和维join场景。 想一想,由于where条件filter是维Date,spark读取事实时候也是需要使扫描实现join,这就大大增加了计算量。 spark sql 是实现sql优化操作呢?一张图可以概括:?现在sql解析过程中完成sql语法优化,然后再统计代价模型进行动态执行优化。

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    一文了解函数式查询优化器Spark SQL Catalyst

    启发式优化思路对于核心优化算子join有点力不从心,两张执行join,到底使broadcaseHashJoin还是sortMergeJoin,目前sparkSql是通过手工设定参数确定果一个量小于某个阈值 就使broadcastHashJoin基于代价优化Cost Based OptimizerCBO针对每个join评估当前两张使每种join策略代价,代价估算确定一种代价最小方案不同physical 会再次遍历整个AST,对树上每个节点进行数类型绑定以及函数绑定,比people素会元数信息解析为包含age、id以及name三,people.age会被解析为数类型为int变量 SQL中经典常见优化规则有,下推(predicate pushdown)常量累加(constant folding)(column pruning)Limits合并(combine limits PushDownPredicate, 下推之一 LimitPushDown, ColumnPruning, ,常于聚合操作,join左右孩子操作,合并相邻project InferFiltersFromConstraints

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    浪尖以案例聊聊spark 3.0 sql动态分区

    本文主要讲讲,spark 3.0之后动态分区机制,这个会大大提升应性能,尤其是在bi等场景下,存在大量where条件操作。 动态分区下推更复杂点,因为他会整合维过滤条件,生成filterset,然后于事实过滤,从而减少join。 假按照day_of_week字段分区,那sql应该是将filter下推,先过滤,然后在scan。?这就是传统数库存在索及预计算时候所说下推执行。 2.动态分区场景Spark 3.0分区场景主要是基于下推执行filter(动态生成),然后应于事实和维join场景。 spark sql 是实现sql优化操作呢?一张图可以概括:?现在sql解析过程中完成sql语法优化,然后再统计代价模型进行动态执行优化。

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    浅谈 GPU图形固定渲染管线

    很多经典算法都是在这个阶段中进行,诸碰撞检测、场景图建立、空间八叉树更新、视锥等。1.1 视锥视锥算法是在应阶段执行。 1.3 四叉树与八叉树四叉树使方式把空间划分成象限,因此四叉树每个节点都有四个孩子节点。 象限划分通常是由轴对称平面切割而成,所以每个象限是正方形或长方形,不过也有一些四叉树任意形状细分空间。四叉树这种数结构出现就是加速平截头体,那么它是办到呢? 网格由顶点和索组成,在之前流水线中是对顶点处理,而在这阶段是将顶点连接中一起,组成线、面单元。 一般说我们右手定则决定三角形法向量,果法向量朝向视点(三角形顶点顺时针绕)即为正面,反之为背面。在Directx3D中,默认顶点排为顺时针三角形单元是正面朝向。

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    Thinking in SQL系之数挖掘Apriori关联分析再现啤酒尿布神话

    也是基于本系,Thinking in SQL,看看SQL再现经典啤酒尿布销售神话。 创建函数于构造K项频繁集超集,指定参数地构造极大频繁项集,而且这里可以指定P_MAXLVL最大K值以限制层次(默认无限制),重点关注频繁集连接构建候选超集SQL实现,这是该算法核心部分 主体查询SQL,利步骤3、4创建函数,构建关联规则,最小置信度枝输出结果,为了保持通性,使参数集PARAMS(支持度2,置信度60%)驱动全盘,Thinking in SQL,一气呵成, 例身为开发DBA在工作过程中经常会分析一类问题:哪些会经常同时被关联查询;哪些会同时出现在中;创建组合索、冗余加速、冗余加速会对系统整体性能有战略提升效果。 可以通过定期挖掘分析生产库SQL形成训练集,通过操控频繁集找到间关联项集,关联项集与关联规则,也可以结合欧拉定理给出支持度权重。从而为高效库设计运营提供有效决策依

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    Oracle数库12c release 2优化器详解

    言:优化器是Oracle数库最部件之一,因为它对每一个SQL语句处理都必不可少。 在初次执行时候,统计收集器收集了关于这次执行信息,并且将一部分进到子计划行缓存起。 优化器会确定要收集哪些统计信息,以及统计不同值确定计划。 果有多个索,其中一些可能不会显著地减少ROWID集合,但是仍然会在查询执行期间可观处理成本。自适应计划因此被,这些索无法显著地降低过滤匹配行数。 例,考虑以下SQL执行计划,它显示出位图索CAR_MODEL_IDX被掉:?(图8: 自适应位图索例子) 六、自适应统计信息优化器所确定执行计划质量取决于可统计信息质量。 统计信息反馈在情形被启:缺失统计信息上有多个合取或者析取(指AND或者OR连接起), 包含有复杂操作,使得优化器不能准确估算基数。

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    不可错过TensorFlow、PyTorch和Keras样例资源

    构建一个神经网络(LSTM),执行动态计算以对不同长度进行分类。无监督自动编码器(包含notebook和py源代码)。构建自动编码器以将图像编码为较低维度并重新构建它。 TensorFlow数集API以优化输管道。7、多GPU多GPU基本操作(包含notebook和py源代码)。在TensorFlow中多GPU简单示例。 2、Keras API示例1.0:使图像增强进行深度学习1.1:使Keras函数式API进行深度学习1.2:从零开始构建VGG网络学习Keras1.3:使预训练模型分类照片中物体1.4 :使图像增强训练小数集1.5:使预先训练卷积网络模型1.6:卷积网络模型学习到什么可视化1.7:构建自动编码器(Autoencoder)1.8:(Seq-to-Seq)学习介绍1.9 : One-hot编码工具程介绍1.10:循环神经网络(RNN)介绍1.11: LSTM返回和返回状态之间区别1.12:LSTM学习英文字母3、图像分类(Image Classification

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    通过数组织优化加速基于Apache Iceberg大规模数分析

    在提升查询性能诸多手段中,尽可能地降低数扫描量一直是行之有效方法,屡试不爽。例我们熟知分区就是减少数扫描关键技术。为了实现更少扫描,需要计算擎和存储共同协作。 计算擎需要实现支持下推,而存储擎需要能够下推过滤条件尽可能跳过无关数或文件。 查询分析中IO效率Iceberg自上而下提供了三层数过滤策略,分别是:分区文件过滤RowGroup过滤 image.png分区:对于分区说,优化器可以自动从where条件中分区键直接提取出需要访问分区 但这种排方法也只能对一个效果是好果参与排很多则会大大降低效果。所以我们需要找到一种方法解决多组织优化,提升dataskipping效果。 全量策略是对或者分区所有数进行优化,增量策略是在全量优化基础上对新写进行优化。 image.png第二步:多维值计算出Z地址。

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    Hive常性能优化方法实践全面总结

    和分区Hive在读数时候,只读取查询中所需要,而忽略其它。 同理,对于Hive分区查询,我们在写SQL时,通过指定实际需要分区,可以减少不必要分区数扫描【当Hive很多或者数量很大时,果直接使select * 或者不指定分区,效率会很低下( Hive中与和分区优化相关配置参数分别为:hive.optimize.cp和hive.optimize.pruner,默认都是true。 下推在关系型数MySQL中,也有下推(Predicate Pushdown,PPD)概念。它就是将SQL语句中where逻辑都尽可能提前执行,减少下游处理量。 在这种情况下,参与join可能会非常多,从而影响执行效率。 使下推,那么where条件会在join之前被处理,参与join量减少,提升效率。

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    从全排看回溯算法

    最近又刷起了算法,仿佛回到了大一时奋战到深夜场景,走上社会之初发现大学里学都是啥玩意儿,工作中基本遇不到,各种数结构都被封装妥妥本不需要我们去操心,以至于越越浮于面。 回溯算法本质就是一个多叉树遍历问题 我们以在袋子里抓球为例解释一下上面几个名。假设袋子里三个球,抓一个那么就有三种选择,所以选择是: , 果你抓到1,那么便是路径,对应是树树枝。 下面加大一下难度:全排一串不重复数字,输出其全排:输:输出:,]一眼就能看到结果是上面题目子集,说明啥?多叉树被枝了!枝? 聪明人立马会意识到,其它不变,只是枝条件发生了变化:选择元素没有被遍历过任节点树枝不能重复要注意不能被重复枝,在判断是不是重复时不考虑已经被树枝所以最主要是修改枝条件,但是判断某个元素是否被访问过我们需要一个数组保存选择某个元素是否被访问 一行一行放皇后,第一行就有N种放法,此就又变成了一颗N叉树,思考三个核心元素:选择是啥,路径是啥,枝条件是啥选择就可以一个N位数组路径可以二维数组枝条件就变成放位置横竖斜有没有皇后此问题便可解决

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    主要执行流程

    将各种Rule应到Tree之上真正执行者都是RuleExecutor,包括后面Optimizer 也继承了RuleExecutor, 解析套路是遍历,将新解析出LogicalPlan替换原 Optimizer这个步骤就是大佬们多年SQL优化经验对SQL进行优化,比下推、、常量累加等。 Optimizer 也继承了RuleExecutor,并定义了一批规则,和Analyzer 一样对输plan进行处理,此过程解析完后形成AST为 optimized LogicalPlan。 SparkPlanner通过优化后LogicalPlan还只是逻辑上,接下需要通过SparkPlanner 将optimized LogicalPlan应到一系特定Strategies上,即转化为可以直接操作真实数操作及数和 每个SparkPlan里面都有execute实现,一般都会childrenexecute()方法,最后便会触发整个Tree计算。----最后上个流程图?

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    浏览器相关原理(面试题)详细总结二

    为每个图层生成绘制,并将其提交到合成线程。合成线程将图层分图块,并栅格化将图块转换成位图。合成线程发送绘制图块命令给浏览器进程。浏览器进程指令生成页面,并显示到显示器上。 渲染擎实现图层绘制,把一个图层绘制拆分成很多小绘制指令然后再把这些指令按照顺组成一个待绘制,当图层绘制准备好之后,主线程会把该绘制提交给合成线程,合成线程会将图层划分为图块,然后按照视口附近图块优先生成位图 这里是,假我们把 div 大小限定为 200 * 200 像素,而 div 里面文字内容比较多,文字所显示区域肯定会超出 200 * 200 面积,这时候就产生了,渲染擎会把文字内容一部分于显示在 出现这种情况时候,渲染擎会为文字部分单独创建一个层,果出现滚动条,滚动条也会被提升为单独层。04— JavaScript 是支持块级作? JavaScript 擎需要维护程执行期间上下文状态,果栈空间大了话,所有都存放在栈空间里面,那么会影响到上下文切换效率,进而又影响到整个程执行效率。

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    人工智能算法通俗讲解系(三):决策树

    红色0.75示75%户是红色,蓝色1.0,示100%人蓝色。 了新户,就把他属性往这棵树上套,找到他所在叶子节点,然后叶子节点颜色和数字判断他偏好。 原因是,了“性别”后,数仍然混乱不清;而了“年龄”这个属性后,数变得确定起。 关于确定性或不确定性程度,信息论里一个叫做“熵”示。 “熵”这个原本是热力学里一个概念,示热力学系统程度。熵越大示越无,熵越小示越有。1948年,香浓把它到信息论里,并给出了信息熵计算公式。 以年龄为树,通过,仍然可以有很好预测准确率,因为右侧被后,仍然有89%预测准确率,这个概率已经足够高。而对以性别为对树进行,就会有些问题。因为右侧叶子仅有62%预测准概率。 可以看出“年龄”做更好一些。?下面是一段伪代码,createBranch方法于创建决策树分支,它是一个结构。

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    构建识别图像中字符自动程?一文解读OCR与HTR

    图 1.1:应流程图按文档边框图像在图像处理中,通常需要对图像进行预先编辑,以便获得更好征。是图像编辑中最常操作之一,这可以移除图像中不需要部分,也可以向图像添加所需特征。 ,比梯度信息或者这样事实:文本通常会被分组成段落以及排成直线字符。 检测出图像中之后,再将它们并将它们全部保存下。预处理图像应该怎么样对图像进行预处理?这完全取决于你接下要做什么。果想要分类手写和机器打印,需要所有图像都处于灰度模式。 于训练这个神经网络集是 IAM 数集,但你也可以使有标注图像数集。? 图 1.2:自 Herald Scheidl 文章示意图CNN 层是大小为 128×32 灰度值图像。CNN 层输出是一个,其包含 32 项,其中每一项都有 256 个特征。

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    Oracle 20c 新特性:自动区域图 - Automatic Zone Maps

    导读:Zone Maps 是一个独立访问结构,可以为独立建立。在和索扫描期间,区块图可以磁盘块和分区潜在完整分区。 区块映射可以使 Attribute Clustering,也可以不使属性聚类。Zone map 特性最早是在 Exadata 上特性功能,后下放到企业版本中。下图所示:为分区创建分区图。 例果区块Z4跟踪prod_id最小值为10,最大值为100;那么在这个区块中,predicate prod_id = 200永远不会有任匹配记录,因此区块Z4将不会被读取。 区域图允许查询中对块和分区进行修,无需任户干预。Automatic Zone Maps 对直接加载有效,并在后台对任其他DML操作进行增量和周期性维护和刷新。 对于同时限定了cust_id和prod_id或前缀cust_id查询,会进行自然修。下面例子显示了数库在扫描过程中进行修。一个应发出下面查询。

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    看完了108份面试题,我为你总结出了这 10 个【Hive】高频考点(建议收藏)

    静态分区: 定义:对于静态分区,从字面就可以理解:分区数量和分区值是固定。静态分区需要手动指定,是在编译时期通过户传决定。 应场景:需要提前知道所有分区。 ,写出不被人喷 SQL 执行顺,我们平时编写时需要记住以下几点: 使分区,分区一定要加少 COUNT DISTINCT,group by 代替 distinct是否存在多对多关联连接使相同关键 ,这样只会产生一个 job减少每个阶段量,只选出需要,在 join 前就进行过滤大放后面下推:where 逻辑都尽可能提前执行,减少下游处理量sort by 代替 order 行处理:在分区中,当使外关联时,果将副过滤条件写在Where后面,那么就会先全关联,之后再过滤。合理设置Map数 是不是map数越多越好? 答案是否定。 做好和filter操作,以达到两join时候,数量相对变小效果。 b ) 大小Join:使map join让小维度(1000条以下记录条数)先进内存。

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