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如何修改我的模式或查询,使其有效运行?

要修改模式或查询以使其有效运行,可以考虑以下几个方面:

  1. 优化查询语句:通过使用索引、合理的连接条件、避免全表扫描等方式来提高查询效率。可以使用数据库性能分析工具来帮助识别慢查询并提供优化建议。
  2. 数据库设计优化:合理设计数据库结构,包括表的划分、字段的选择和数据类型的定义等。避免冗余数据和不必要的关联。
  3. 数据库参数调优:根据实际情况调整数据库的配置参数,如缓冲区大小、并发连接数、查询缓存等。可以根据数据库厂商提供的文档或性能优化指南进行调整。
  4. 数据库分区和分表:对于大型数据库,可以考虑将数据进行分区或分表,以提高查询效率和负载均衡。
  5. 使用缓存:对于频繁查询但不经常变动的数据,可以使用缓存技术,如Redis或Memcached,将数据缓存在内存中,减少对数据库的访问。
  6. 异步处理:对于一些耗时的操作,可以将其异步化,通过消息队列或任务调度系统来处理,减少对数据库的直接访问。
  7. 垂直拆分和水平拆分:对于数据量过大或访问频率不均衡的情况,可以考虑将数据库进行垂直拆分(按功能模块划分)或水平拆分(按数据行划分),以提高查询效率和扩展性。
  8. 使用云原生技术:云原生技术可以提供弹性扩展、自动化管理和高可用性等特性,可以考虑使用容器化技术(如Docker、Kubernetes)或Serverless架构来部署和管理应用。
  9. 监控和调优:定期监控数据库的性能指标,如CPU利用率、内存使用情况、磁盘IO等,及时发现并解决潜在的性能问题。

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ChatGPT“大战”谷歌搜索:新王加冕还是旧王延续?

据我估计,运行 ChatGPT 成本是每天 10 万美元每月 300 万美元。这是一个粗略计算。是假设节点都总是在使用,批处理大小为 1。...—— Tom Goldstein (@tomgoldsteincs)2022 年 12 月 6 日 现在想象一下,当人们每天运行 80 亿个搜索查询时会发生什么。...盈利一个可能途径是将 LLM 作为像 Codex 和 GPT-3 那样付费 API 交付。但这并不是搜索引擎传统商业模式不确定它们将如何做到这一点。...但这是一个价值不可估量工具。 大多数时候,当我使用谷歌搜索时,甚至不知道正确问题是什么。只是把一堆关键字混在一起,看看结果,做一些研究,然后缩小修改搜索。...在我看来,这种应用还不是一个非常有效问答模型所能取代。 表面看来,ChatGPT 其他类似的 LLM 将成为在线搜索引擎补充。

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