，比如明明你可以建立一个字段，你为了提高数据返回的效率，直接将数据在索引存储，那么 1 下次表中的数据在此进行数据的写入更新的时候，我们就要考虑性能问题，如果你将每个查询需要的索引都建立成覆盖索引，那么你的数据写入的性能必然是一个问题...这里有一个口诀，先缩小，后排序，范围大了不索引，先等于，后范围，排序字段放最后。...所以我们的查询一定以 last_name 为开够，同时辅助以日期作为辅助，但日期也不稳定，如果将日志的范围扩大，则这个索引也会失效，但基于最后的查询还是要排序。...通过上面的事例，可以看到，索引的建立与我们的查询中数据的分布是有关的，并不是看见有条件就要建立索引，索引的存在会对你数据库的更新插入，甚至是查询产生负面的影响。...所以索引不是越多越好，而是和你的数据的分布和查询的方式有关。
前言 上一篇介绍了4种进行MySQL性能优化排查的小技巧，本篇就通过从增、删、改、查的语法中如何进行优化，帮助大家更好理解MySQL语法，进行性能优化。...性能优化技巧 学习完如何使用调优工具定位需要优化的SQL后，下面就来认识SQL的增、删、查、改进行优化技巧吧。...(可以将批量多个批量插入放在一个事务中，减少开启、关闭事务次数) 数据按照主键顺序插入(避免页分裂和重新指针指向，下面会具体介绍这两者的概念) 大数据量时使用load指令(如初始化时需要几百甚至上千万数据...所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫Filesort排序。...如果排序缓冲区被占满，则会在磁盘进行排序操作，性能会降低 2、group by优化 分组操作中，主要是索引起了优化效果。
RAG 使用Rerank和两阶段检索来提升你的检索质量 检索增强生成 (RAG)是一个含义丰富的术语。...解决此问题的方法是通过检索大量文档来最大化检索召回率，然后通过最小化进入 LLM 的文档数量来最大化 LLM 召回率。...相反，我们将查询和单个其他文档输入到转换器中，运行整个转换器推理步骤，并输出单个相似度分数。 重新排序器会考虑查询和文档，以在整个转换器推理步骤中产生单个相似度分数。...使用编码器模型和向量搜索，我们可以在不到 100 毫秒的时间内完成相同的操作。 重新排序后，我们拥有了更多相关信息。这自然会显著提高 RAG 的性能。...参考：RAG 使用Rerank和两阶段检索来提升你的检索质量
聚类是数据存储中的一种优化技术，通过保持数据的局部性来改善存储布局，从而提高读取效率。进行聚类主要有以下三个动机： 低延迟高吞吐量的写入操作经常会产生大量小文件，这会影响查询性能。...这发生在批量插入步骤中，记录会根据 hoodie.layout.optimize.strategy 重新分区和排序，我将在下一节中详细解释。...03、优化布局策略 Hudi 提供了三种布局优化策略：线性、Z 顺序和 Hilbert。这些策略定义了批量插入期间记录的排序方式。默认策略是线性，它执行字典排序。...分析师们通常执行查询以获取特定时间范围内的所有记录。对于这样的记录来说，只要交易时间戳相近就被视为“相近”，线性策略通过按时间戳排序显著地保留了局部性，因此是一个很好的选择。...04、回顾 在这篇文章中，我们详细讨论了聚类作为表服务的一部分，并探讨了空间填充曲线在聚类过程中如何优化存储以提高读取效率。
现有架构没有灵活的机制来根据分析需求和使用习惯动态调整排序键与索引，因此导致 查询性能下降 。其次，ClickHouse 在支持 Join 操作方面存在一定限制。...这些问题不仅影响了查询性能，也限制了平台的扩展性和自助性，迫切需要找到一套有效的解决方案来应对当前架构的挑战。湖上分析架构随着原架构暴露出的性能瓶颈和灵活性限制，我们开始寻求更加高效的解决方案。...结合审计日志数据与表统计信息，预估用户的使用习惯，智能选择排序列。针对新增分区数据，通过异步 ZOrder 排序任务优化非分区列的 DataSkip 效果，从而实现排序键和索引的持续优化。...排序列选取算法在数据湖管理平台中，为提升查询性能和优化数据存储结构，排序列的筛选显得尤为重要。以下是排序列选取算法的具体规则和条件：唯一值数量 (NDV)排序列的候选字段需要具备足够的区分度。...如果某列的查询占比较低，即便符合其他条件，也可能会被排除在排序列之外，从而避免无效优化。查询性能优化Data Skip 效果随着业务需求的变化，某流量占比较高的数据集经历了多轮迭代和扩展。
• 新查询和工作负载：新兴的分析使用案例可能需要不同的查询优化来保持性能。 要应对这些挑战，需要执行各种优化任务，包括分区、压缩、集群、数据跳过和清理。...在下面的部分中，我们将详细介绍这些技术，并提供有关如何应用它们来优化数据湖仓一体中的存储并提高查询性能的见解。 分区 分区是优化大规模数据数据访问的最基本技术之一。...在摄取过程中，Hudi 会填充文件以满足 120 MB 的限制，并根据需要整合较小的文件，以避免留下小文件。这可确保文件大小保持最佳状态，从而提高性能。...聚簇 聚簇是一种优化技术，用于对文件中的数据进行重新组织和分组，通过最大限度地减少扫描的数据量来帮助提高查询性能。聚簇解决的核心问题是数据的写入方式和查询方式之间的不一致。...多维聚簇可同时跨多个列重新组织数据，从而优化对多个维度进行筛选的查询。多维聚类中最流行的方法之一是 Z 排序[4] - 一种空间填充曲线。
Lakehouse 和开放表格式可以通过存储和计算的解耦来显着节省成本，并利用云超大规模存储服务实现近乎无限可扩展的存储。然而，如果数据没有适当优化，它们也存在对性能产生负面影响的风险。...如何优化 Data Lakehouse 性能 在本节中，我们将讨论 Lakehouse 表实现性能提升的常见方法，以及工程师如何利用这些技术来发挥我们的优势。...聚簇 在每种不同的表格格式中，可以使用高级空间填充技术对 Parquet 文件进行排序和填充。Hudi 将这种操作称为“聚簇”。这意味着数据将填充到 Parquet 文件中，并根据所选键进行排序。...Z-Order Z 排序是一种数据布局优化技术，通过跨多个列对数据进行排序来增强查询性能。它将多维数据映射到一维空间，同时保留数据局部性，这意味着原始多维空间中接近的数据点在一维空间中保持接近。...Onehouse Table Optimizer 允许通过一种简单且免提的方法来配置此服务并实现压缩服务的最佳性能。下面显示的是设置压缩服务以通过表优化器执行的屏幕截图。
从 Hudi 0.10.0版本开始，我们很高兴推出在数据库领域中称为 Z-Order和 Hilbert 空间填充曲线的高级数据布局优化技术的支持。 1....背景 Amazon EMR 团队最近发表了一篇很不错的文章[1]展示了对数据进行聚簇[2]是如何提高查询性能的，为了更好地了解发生了什么以及它与空间填充曲线的关系，让我们仔细研究该文章的设置。...提高查询性能的关键因素是局部性：它使查询能够显着减少搜索空间和需要扫描、解析等的文件数量。...值得注意的是性能提升在很大程度上取决于基础数据和查询，在我们内部数据的基准测试中，能够实现超过 11倍 的查询性能改进！ 5....总结 Apache Hudi v0.10 为开源带来了新的布局优化功能 Z-order 和 Hilbert。使用这些行业领先的布局优化技术可以为用户查询带来显着的性能提升和成本节约！
有了这些 概念，我们再一起来看看如何优化査询。 二、慢查询基础:优化数据访问 査询性能低下最基本的原因是访问的数据太多。 大部分性能低下的査询都可以通过减少访问的数据量的方式进行 优化。...4.3.7 排序优化 排序优化：无论如何排序都是一个成本很高的操作，所以从性能角度考虑，应尽可能避免排序或者尽可能避免对大量数据进行排序。尽量通过索引进行排序。...对于任何查询语句，这两种策略的性能都有可以提升的地方。可以通过使用提示SQL_BIG_RESULT和 SQL_SMALL_RESULT来让优化器按你希望的方式运行。 3)....** 5.5 优化LIMIT分页： 1). 使用索引 2). 要优化这种查询，要么是在页面中限制分页的数量，要么是优化大偏移量的性能。 3). 尽肯能的使用索引覆盖 4)....5.7 优化UNION查询： 1). MySQL总是通过创建填充临时表的方式来执行UNION查询。因此很多优化策略在UNION查询中都没法很好地使用。
介绍 在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过...这种方法的明显缺点是，要了解哪些文件可能包含查询正在寻找的数据，查询引擎必须读取表中影响查询性能的每个 Parquet 文件的 Parquet 页脚（甚至可能导致来自云的限制[3]）存储）与以更紧凑格式表示的专用索引相比...Hilbert 的强大功能空间填充曲线作为高级布局优化技术。...实际上意味着对于具有大量列的大型表，我们不需要读取整个列统计索引，并且可以通过查找查询中引用的列来简单地投影其部分。 设计 在这里，我们将介绍新列统计索引设计的一些关键方面。...尽管现在 Hudi 用户已经可以使用列统计索引和数据跳过的功能，但目前还有更多工作要做： • 支持 Merge-On-Read 表中的数据跳过 • 为列统计索引查询添加缓存 • 进一步分析和优化列统计索引性能
页分裂： 页可以为空，也可以填充一半，也可以填充100%。每个页包含了至少2行数据（如果一行数据多大，会行溢出)，根据主键排列。...Using filesort : 通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫FileSort排序。...-- 如何建立合适索引：建议使用联合索引，可参考上文的order by优化 5. limit 分页优化 一个常见又非常头疼的问题就是大数据量的分页，如：limit2000000,10,此时需要MySQL...优化策略： 一般分页查询时，通过建立覆盖索引能够较好提升性能，可通过覆盖索引+子查询形式进行优化。...-- 优化前： select * from tb_sku limit 2000000,10; -- 优化后 -- 子查询的id字段存在主键索引，order by性能得到优化 -- 根据子查询的到的主键字段
它指的是在元数据中都记录这数据文件中的每一列的最小值和最大值，通过查询中列上的谓词来决定当前的数据文件是否可能包含满足谓词的任何records，是否可以跳过读取当前数据文件。...然而这种情况下对查询列进行依次排序，可见性能上肯定影响很大。 那么Delta是如何实现的？又是如何解决上述问题的？...将多个查询列转换为二级制后，然后通过调用interleace_bits(...)交叉的方法，就生成了Z-value。 那么如何进行排序写出实现呢？采用那种方式呢？...而要优化的目录名和表名以及过滤的条件是通过visitOptimizeTable方法获取的。...，合并与压缩当然和zorder没有什么关系，这是Optimizer原有功能的重用，可以优化zorder排序后的性能。
数据跳过对于优化查询性能至关重要，通过启用包含单个数据文件的列级统计信息（如最小值、最大值、空值数等）的列统计索引，对于某些查询允许对不包含值的文件进行快速裁剪，而仅仅返回命中的文件，当数据按列全局排序时...使用空间填充曲线（如 Z-order、Hilbert 等）允许基于包含多列的排序键有效地对表数据进行排序，同时保留非常重要的属性：在多列上使用空间填充曲线对行进行排序列键也将在其内部保留每个单独列的排序...，在需要通过复杂的多列排序键对行进行排序的用例中，此属性非常方便，这些键需要通过键的任何子集（不一定是键前缀）进行有效查询，从而使空间填充曲线对于简单的线性（或字典序）多列排序性能更优。...如果应用得当，在此类用例中使用空间填充曲线可能会显着减少搜索空间，从而大幅度提高查询性能。 这些功能目前处于实验阶段，我们计划很快在博客文章中深入研究更多细节，展示空间填充曲线的实际应用。...这在云存储中可能非常昂贵，同时可能会根据数据集的规模/大小限制请求，因此我们早在 0.7.0版本中就引入了元数据表来缓存Hudi表的文件列表。
下面将介绍一种分布式数据库排序及优化方法。 二、解决方案 2.1 排序方案介绍 为了提高分布式排序的性能，每个数据分片本身也要参与排序。...但是调大sort buffer会占用更多的内存资源，所以不能无限制的调大sort buffer。 2.3 排序优化思路 把数据分片返回的有序数据保存到磁盘上，然后对磁盘数据进行重排序。...三、优化方案 3.1 排序方案介绍 由于内存的限制，在内存中对大数据量数据进行归并排序方案不可行，针对这种情况需要把数据分片返回的数据暂存在磁盘中。...为了避免优先级队列排序过程中从磁盘中逐条读取数据造成的性能问题，proxy从磁盘文件中读取数据预填充到数据分片对应的sort buffer。...4.3 方案使用限制 1）数据分片节点本身支持排序，绝大多数数据分片都是支持排序的。 2）数据分片需要支持分批读取。 以MySQL作为数据分片为例，则需要 proxy上可以使用流式查询或者游标查询。
通常，该模型作为第二阶段的重新排序器，以改进由第一阶段简单检索算法返回的搜索结果的相关性。本文将解释这一新功能如何帮助改进文本搜索中的文档排名，并介绍如何在Elasticsearch中实现它。...在Elasticsearch中使用你的LTR模型作为重新排序器一旦你将模型部署到Elasticsearch，你可以通过重新排序器增强搜索结果。...该查询设计得很快，并捕获大量潜在相关文档。重新排序阶段：learning_to_rank重新排序器使用LTR模型优化第一次查询的前100个结果。...window_size：定义第一次查询返回的搜索结果中要重新排序的前几个文档的数量。在这个例子中，前100个文档将被重新排序。...通过将LTR集成为两阶段检索过程，你可以通过结合以下两点来优化检索过程的性能和准确性：传统搜索的速度：第一次查询快速检索大量广泛匹配的文档，确保响应时间快。
资源限制：总的后台工作者数受到max_worker_processes和max_parallel_workers参数的限制，这意味着实际运行的工作者数量可能少于计划中的数量，影响查询性能。...注意事项 并行查询的效率受到系统资源的限制，特别是CPU核心数和内存大小。过多的并行工作线程可能会导致资源争抢，反而降低性能。...并行查询在某些情况下可能不会带来性能提升，例如当查询涉及的数据量较小时，或者系统资源有限时。 查询优化器可能会决定某些查询不适合并行处理，这取决于查询的具体情况和系统的配置。...总结 并行查询是PostgreSQL中一种强大的性能增强工具，尤其适用于需要处理大量数据的复杂查询。通过合理配置和使用并行查询，可以显著缩短查询响应时间，提高数据库的整体吞吐量。...然而，正确地使用并行查询需要对系统的硬件资源、查询特性以及PostgreSQL的查询优化机制有深入的理解。在实践中，应当根据具体的硬件环境和查询需求，灵活调整并行查询的使用策略，以达到最佳的性能效果。
SQL执行计划 SQL执行计划是数据库管理系统在执行SQL语句前，对其查询过程进行分析并生成的一种内部表示，它详细描述了数据库如何执行SQL语句以及如何访问和检索数据的步骤。...通过查看SQL执行计划，可以了解SQL语句的执行效率，帮助我们优化查询性能。 执行计划主要包括以下几个关键部分： 1....执行计划会选择总成本最低的路径来执行查询。 3....- 检查现有索引是否被有效利用，有时由于谓词条件、连接条件或排序方式与索引不匹配，可能导致索引未被选择。必要时创建覆盖索引或重新设计索引。 2....每一种优化措施都需要结合实际业务场景和数据库环境来具体分析和实施，且在改动后务必再次查看新的执行计划，确认优化效果。同时，定期审查SQL性能报告也是持续优化数据库性能的重要环节。
MySQL 中的 EXPLAIN 语句是一个强大的工具，用于分析和优化 SQL 查询。通过 EXPLAIN，你可以了解 MySQL 查询优化器是如何执行你的查询的，以及是否有可以改进的地方。...本文将详细讲解 EXPLAIN 输出的各项指标，并说明如何利用这些指标来优化索引结构和 SQL 语句。一、EXPLAIN 的基本使用EXPLAIN 语句用于分析 SELECT 语句的执行计划。...优化建议：尽量避免 Using filesort 和 Using temporary，可以通过调整查询语句、增加索引或优化表结构来消除这些性能瓶颈。...避免排序与临时表：通过索引排序或提前筛选数据，避免 Using filesort 和 Using temporary。例如，可以在需要排序的列上建立索引，或者通过限制查询范围来减少排序操作。...避免常见的性能陷阱：如全表扫描、排序操作、临时表的使用等，通过优化查询和表结构来消除这些瓶颈。
如何去除冗余数据 重新划定的索引数据范围，将之前的全量xx索引数据，分散成三份索引数据。...即使是通过先将一部分数据 Redinex 数据迁移到新集群上，再二次填充也不太满足，因为 ES 跨集群 Reindex 会限制并发数为1，同时需要将两个集群添加白名单，这个需要将集群进行重启，操作成本也相对较高...【优化方案】 那么如何提升拉取的效率呢，要提升查询速率，可以通过降低单次扫描数据量，来单次降低查询耗时的方案。提升了单次查询耗时后，就需要将大任务进行拆分，多节点并行的方案，来提升整体的拉取效率。...通过两次索引推荐可以降低绝大部分查询要扫描的数据量。后续可以再对全表扫描的请求做针对性优化和限流控制，即可保障整体的稳定性。 优化效果 在索引拆分完成后，我们达到了如下效果。...总结与思考 本次主要通过索引的拆分与合并，来提升查询性能，同时降低整体集群的资源使用量。
innodb引擎 默认事务型引擎，最重要最广泛的存储引擎，性能非常优秀 数据存储在共享表空间，可通过配置分开 对主键查询的性能高于其他类型的存储引擎 内部做了很多优化，从磁盘读取数据时自动在内存构建hash...查询不需要的记录，使用limit限制 夺标关联返回全部列指定A.id,A.name 总数取出全部列，select * 会让优化器无法完成所有覆盖扫码的优化 重复查询相同的数据，...和 DISTINCT ，建立索引进行优化 优化 LIMIT 分页，可以通过记录上次查询的最大ID，如果根据id排序时，下次查询根据该ID来查询（如：ID > maxID） 优化 UNION...目标URL的选择取决于用户蛋鸡了图片上的哪个位置 CSS Sprites:css 精灵，通过使用合并图片，通过指定css的background-image和background-position来显示元素...，减少带宽成本，提高访问速度 提高网站的可扩展性，通过增加图片服务器，提高图片吞吐能力 采用独立域名 原因： 同一域名下浏览器的并发连接数有限制，突破浏览器连接数的限制 由于cookie
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