存储和缓存的方案也有多种：你可以选择直接将会话存储在 SQL 数据库中，并且每次访问都查询一下、可以将他们存储在例如 Redis 或 Memcached 这样的缓存中、或者两者结合，在数据库之前设置缓存引擎...如果你使用这些最终将会话存储在 SQL 中的方案，则 django_session 表将存储你的用户会话数据。 本文中的截图来自 Arctype。...这很快会变得混乱，并且如果你决定想要更改你解析编码数据的方式时，你将需要同时修改 2 处函数调用。 这是我们能够提取 JSON 部分的新请求。...然而，在 Postgres 中如果你尝试解析一个非法 JSON 文本，Postgres 会抛出一个错误并终止你的查询。在我自己的数据库中，有一些会话数据不能被作为 JSON 解析。...这不能完全保证它可以被解析，但是对于我有几百万会话的数据库而言，它能够解决问题。你可以写一个自定义的 Postgres 函数来验证 JSON 有效性，但那样查询速度会变慢。
查询 6) 带有PARITION BY和/或ORDER BY子句的窗口函数的查询 如果PG能够更快地对记录进行排序，那么使用排序的查询将运行的更快。...使用单列排序的更常见的是merge semi和anti join。这些很可能出现在包含EXISTS或NOT EXISTS子句的查询中。...PG 有大量不同的数据类型，用户甚至可以自行扩展。每种数据类型都有一个比较函数，该函数提供给快速排序算法以在比较 2 个值时使用。比较函数返回负数、0 或正数以说明哪个值更高或它们是否相等。...使用这个比较函数的问题是，要执行排序，PG 必须多次调用该函数。 1) 在平均情况下，当对 10,000 条记录进行排序时，PG 需要调用比较函数 O(n log2 n) 次。...PG 是用 C 编程语言编写的——虽然 C 函数调用开销很低，但 C 函数调用不是免费的。多次调用函数会产生明显的开销，尤其是在比较本身很便宜的情况下。
如果需要很长时间才能运行或使用大量内存的代码，那么我认为代码是昂贵的。 昂贵的代码耗费大量的资源，空间和时间来运行。当你运行昂贵的代码时，它会占用你机器上其他程序的资源。...在Python中，使用键可以快速查找字典中的值。这使dict成为函数结果缓存的数据结构的一个很好的选择。 每当装饰函数被调用，我们检查参数是否已经在缓存中。如果是，则返回缓存的结果。...所以，我们不是重新计算结果，而是从缓存中快速返回。 如果结果不在缓存中，我们必须更新缓存，以便将来可以节省一些时间。因此，我们首先计算缺失的结果，将其存储在缓存中，然后将其返回给调用者。...检查函数结果缓存 为了真正推动memoization在幕后工作的方式，我想向你展示前面例子中使用的函数结果缓存的内容： 我使用memoized_fibonacci函数的__closure__属性进入“内部...这通常不是一个好主意，因为它会导致程序中的内存耗尽错误。 在程序中使用的任何类型的缓存，最好可以同时限制缓存中保存的数据量。
如果使用传统的方法，你需要找到每个 API 的编程语言包装器，了解每种 API 的访问模式，然后编写代码来组合结果。在 Steampipe 中，一切都是 SQL。...这些外部表通常将 JSON 结果映射成简单的列类型：日期、文本、数字。有时候，如果 API 响应消息中包含复杂的 JSON 结构（如 AWS 策略文档），结果会显示成 JSONB 列。...插件开发者负责编写函数来调用这些子 API，并将结果合并到表中。 一个基本的 Steampipe 查询 下面是一个使用 Steampipe 列出 EC2 实例的示例。...因此，虽然示例 3 中初始查询花了大约 1 秒，但基于缓存 TTL（默认为 5 分钟）的后续查询只花费了几毫秒。 就像本例一样，我们通常可以基于缓存查询更多列或其他不同的列，并保持毫秒级的查询性能。...在 AWS 中，public_ip_address 是 aws_ec2_instance 表 的一个列。在 GCP 中，你需要将查询计算实例的 API 和查询网络地址的 API 的调用结果组合起来。
表达式索引：从表的一列或多列计算而来的一个函数或者标量表达式。索引表达式的维护代价较为昂贵，因为在每一个行被插入或更新时都得为它重新计算相应的表达式。...而索引中只包含那些符合该谓词的表行的项。使用部分索引的一个主要原因是避免索引公值（查询结果行在一个表中占比超过一定百分比的值不会使用索引）。 覆盖索引：目前，B-树索引总是支持只用索引的扫描。...不过，如果该表达式是一个函数调用的形式，圆括号可以被省略。 collation：要用于该索引的排序规则的名称。 opclass：一个操作符类的名称。...对于B-树，在初始的索引构建过程中，叶子页面会被填充至该百分数，当在索引右端扩展索引（增加新的最大键值）时也会这样处理。如果页面后来被完全填满，它们就会被分裂，导致索引的效率逐渐退化。...和Btree索引相比，Gist多字段索引在查询条件中包含索引字段的任何子集都会使用索引扫描，而Btree索引只有查询条件包含第一个索引字段才会使用索引扫描。
Schema 更改和节点管理仍然需要发送到 Citus 协调器，您可以通过更改应用程序中的连接字符串来选择将分布式 Postgres 查询发送到协调器或任何其他节点。...最终，您的总吞吐量在 [连接数]/[平均响应时间]，因为您一次只能对每个连接进行一次查询。 当您的应用程序打开与其中一个 Citus 节点的连接时，该连接会产生一个 Postgres 进程。...这个 Postgres 进程需要与其他节点建立内部连接以查询分布式表的分片。这些内部连接被缓存以最小化响应时间。...将现有 Citus 数据库集群升级到 Citus 11.0 beta 如果您要将现有（非生产）集群升级到 Citus 11.0 beta，那么在安装新软件包后，您需要调用一个函数来完成升级： -- on...结果列指示连接尝试是否成功。
一来不稳定的 ChatGPT 服务会拉低 OSSChat 响应速度；二来每次调用 ChatGPT 接口，都会产生新的费用，这导致 OSSChat 的使用成本不断拉升。...逐出管理器通过从 GPTCache 中删除旧的、未使用的数据来释放内存。必要时，它从缓存和向量存储中删除数据。但是，在向量存储系统中频繁进行删除操作可能会导致性能下降。...相似性评估器 （Similarity Evaluator） GPTCache 从其缓存中检索 Top-K 最相似答案，并使用相似性评估函数确定缓存的答案是否与输入查询匹配。...它可以返回最相似的响应或根据请求的温度参数调整响应的随机性。如果在缓存中找不到相似的响应，后期处理器则会将请求转发给 LLM 来生成响应，同时生成的响应将被存储在缓存中。 05....用 ChatGPT 生成的相似度分数来确定缓存的结果是否与查询问题相关。
当然某些场景下压缩率不太好，但如过你想要提升执行速度，强烈推荐使用LZ4算法。 同样需要注意，需要考虑表中的数据是否合适压缩。如果压缩率不好，它仍然会尝试压缩数，然后放弃。...关闭后，PG似乎在我的机器上选择hash join或merge join（多次执行，执行计划可能会变） lhrdb=# set enable_memoize=off; SET lhrdb=# EXPLAIN...，使用带有结果缓存的参数化嵌套循环的好处会增加 7) FDW API 和 postgres_fdw 已扩展为允许批量插入外部表：如果FDW支持批量，并且请求了批量，那么累积行并以批量形式插入，否则每次插入一行...此外，新增的附加缓存让嵌套查询性能得到提升； 2)在postgres_fdw（与其他 PostgreSQL 数据库接口的外部数据包装器）中实现了并行查询特性，postgres_fdw支持对foreign...此外，可以内联简单的 SQL 函数，即优化器可以在查询计划时将函数调用替换为函数定义。这可以使 SQL 函数异常高效：它消除了实际函数调用的开销。
这很重要，因为您需要根据处理的令牌数量进行计费。现在，想象一个场景，多个用户询问完全相同的问题或向模型提供类似的提示。每个调用都需要花费token，因此如果处理两个相同的提示，则成本实际上会加倍。...这一过程既快速又高效，如果找到了足够相似的已回答问题，就可以避免调用计算资源密集的生成模型，从而不仅提高响应速度，还能节省费用。Elasticsearch 通过在查询中启用相似性参数来实现这一功能。...要将 Elasticsearch 集成为缓存层，其工作流程可以是这样的：当有新的查询出现时，系统会先对该查询进行向量化处理，并在 Elasticsearch 中进行搜索，查找是否有与之高度匹配的现有向量...如果找到匹配的答案，就直接返回之前为相似查询生成的答案；如果没有找到，那么问题就会按照常规的 RAG 流程进行处理，新生成的答案会被存储回 Elasticsearch，以便未来使用。...在没有缓存的第一次运行中，假设用户查询需要 300 毫秒才能从 RAG 接收生成的答案。现在，将该响应存储在 Elasticsearch 中后，会出现第二个类似的查询。
如果 WAL 中包含未反映到磁盘上的数据，数据库就会更正元组或索引数据，并回滚出现在 WAL 中但在事务中没有被提交的数据。 Postgres 通过将主数据库上的 WAL 发送给副本来实现流式复制。...数据库返回的重复结果在很多情况下会导致应用程序逻辑故障。我们最终添加了防御性编程语句，用来检测会出现这个问题的表。这个错误影响到了所有服务器，而在不同的副本实例上损坏的数据行是不一样的。...如果你的 Postgres 是 9.4 或更高版本，可以使用 pgologic 之类的东西，它为 Postgres 实现了一个逻辑复制层。...这种设计的问题在于，与访问 RSS 内存相比，通过页面缓存访问数据实际上开销更大。为了从磁盘上查找数据，Postgres 进程发出 lseek 和 read 系统调用来定位数据。...但是，Postgres 采用的是一个连接一个进程的设计，这比一个连接一个线程的设计要昂贵得多。派生新进程比生成新线程占用更多的内存。此外，进程之间的 IPC 比线程之间的 IPC 也昂贵得多。
下图展示了语义搜索在 CVP 技术栈中的作用。如果用户提出了一个一般问题且 LLM 可以回答，那么 LLM 会直接返回问题的答案。...此搜索侧重于从其他检索到的向量中获取相似和多样的结果。 在存储之前对文档进行去重。但是，这种方法挑战性最大，因为需要大量时间和精力来确定一个相似性分数，用于判定文档是否重复。...LangChain 可以将问题分解为几个步骤并使用语言模型作为推理引擎来检索所需信息。但是这种方法的一个弊端就是多次调用 LLM，导致使用成本较为高昂。...在用户下一次提出类似查询时，GPTCache 会先在缓存中搜索是否是已经问过的重复问题，之后如有必要再执行语义搜索并调用 LLM。这样一来，可以大大节省 LLM 的调用成本。 04....计算总是比存储更贵，而且甚至昂贵 100 多倍。而且使用上下文转换器，LLM 仍有可能会忘记早期对话中的内容。
在 Neon 数据库中启用 pgVector 扩展可以简化向量嵌入的存储，以及使用内积 （） 或余弦距离 （） 轻松查询。...霓虹灯在存储过程中发挥作用。对于检索过程，pgVector 使用其向量相似性索引功能来搜索查询向量与 Neon 数据库中存储的向量之间的距离。..._定义一个 createPostgresConnection 方法，该方法：尝试使用前面 Neon 连接详细信息中的指定设置建立 PostgreSQL 连接。如果连接失败，则重试最多次数。...如果 Metadata 不为空，则连接页面内容，创建 StuffDocumentsQAChain 对象，并使用连接的内容和原始查询调用该对象以获取响应。...如果元数据为空，则返回默认消息：“找不到有关该主题的任何内容”。然后，我们将创建一个单独的 ChangeNotifier 类来处理查询的状态。
因此，当一个昂贵的函数被调用一次时，结果被存储在缓存中，这样，每当在应用程序中再次调用该函数时，结果就会从缓存中非常快速地取出，而不需要重新进行任何计算。 为什么缓存很重要?...memo = memo || {} 在这里，检查是否在调用函数时将 memo 作为参数接收。如果有，则初始化它以供使用;如果没有，则将其设置为空对象。...最后，我们递归地调用n值较小的函数，同时将缓存值(memo)传递给每个函数，以便在计算期间使用。这确保了在以前计算并缓存值时，我们不会第二次执行如此昂贵的计算。我们只是从 memo 中取回值。...这是否意味着对于应用程序中的每个昂贵函数，我们都必须创建一个修改后的变量来维护内部缓存?...在返回的函数中，我们使用 if..else 语句检查是否已经有指定键(参数) n 的缓存值。如果有，则取出并返回它。如果没有，我们使用函数来计算结果，以便缓存。
在这篇文章中，我假设是一个SQL数据库，特别是Postgres，但这些解决方案是通用的，应该主要适用于任何其他数据库。...有一些用例是可以这样做的。有时在更新或插入数据时，你可以假设数据会被插入并更新用户，你已经得到了他/她的更新请求。 同步与异步的调用真的取决于你的使用情况。...因此，如果你想获取所有行的列和/或对其执行聚合功能，像Cassandra或Redshift这样的东西会比Postgres或Mongo快很多。 除此之外，一些数据库将数据存储在内存中而不是磁盘中。...previous post如果你有兴趣的话。 简单的想法是，我们需要将流行的数据存储在一个缓存中，比如Redis，其余的数据存储在Postgres。...我们不能把所有的数据都存储在Redis中，因为Redis的存储可能相当昂贵。 根据用户如何使用我们的服务，我们可以根据用户如何使用我们的服务来定义数据如何被发送到Redis和Postgres。
他允许通过多路控制来实现数据的读取和写入而不需要cache的接入，每一个IO都需要多次的非缓存访问和非缓存的内存访问，这就像一个成百上千的循环，所以每一个IO的实际上并不便宜，这里的问题不在于磁盘设备越来越慢...，而是越来越快，这就导致一个问题更为突出了，曾经是一个大的问题，而在NVMe 设备中更为直接的数据访问或直接使用内核来缓存页面变得更快，因为通过kernel page cache 会产生更多的延迟，进程之间的调度问题让更快的硬件本身没有优势...，如wal 不进入share buffers 的部分我们会使用AIO，AIO层可以做的是在将IO提交给硬件层或系统层之前进行一些优化，如果他提交了用于不同共享缓冲去的IO,我们可以将这些IO 聚合成合并成为一个...通过PATCH 和补丁的方法，后面我们会继续使用这样的方式，这样的好处是在使用AIO的情况下我们根本不用中断处理，内核部分可以通过拉取队列的方式来进行提交这样的好处是无需进行系统的调用。...，在我们使用同步的IO ，而恢复的过程中需要读 wal 然后读所有的buffers ，这里如果使用direct io将是极其缓慢的。
但是 Redis 使用键值数据模型是无法查询近似键的。 如果用户提出以下两个问题： 所有深度学习框架的优缺点是什么？ 告诉我有关 PyTorch vs. TensorFlow vs....逐出管理器通过从 GPTCache 中删除旧的、未使用的数据来释放内存。必要时，它从缓存和向量存储中删除数据。但是，在向量存储系统中频繁进行删除操作可能会导致性能下降。...相似性评估器 （Similarity Evaluator） GPTCache 从其缓存中检索 Top-K 最相似答案，并使用相似性评估函数确定缓存的答案是否与输入查询匹配。...它可以返回最相似的响应或根据请求的温度参数调整响应的随机性。如果在缓存中找不到相似的响应，后期处理器则会将请求转发给 LLM 来生成响应，同时生成的响应将被存储在缓存中。...用 ChatGPT 生成的相似度分数来确定缓存的结果是否与查询问题相关。将正样本阈值设置为 0.6，使用以下 prompt 生成相似度分数： （注：以上 prompt 为中文翻译。
但是现在，在同一个表中employees引用对表进行递归遍历boss_id，或者在排序结果中找到中间值（或50％百分位数），在MySQL上不再是问题。...每个人都在担心甲骨文（或最初为SUN）收购MySQL时，他们会毁了该产品，但过去十年来情况并非如此。实际上，收购后发展加速。Postgres在工作治理和协作社区方面拥有悠久的历史。...如果您要执行很多操作ORDER BY id来检索最新（或最旧）的N条记录，那就更是如此，我认为这适用于大多数记录。 Postgres不支持聚合索引，而MySQL（InnoDB）不支持堆(Heap)。...标头后面的项目是一个数组标识符，由(offset, length)指向元组或数据行的对组成。请记住，在Postgres中，可以通过这种方式将同一记录的多个版本存储在同一页面中。 ?...这种设计可确保在物理设备上保留连续的连续区域，从而提高性能。重做日志越大，性能越好，但要从崩溃中恢复时间。 在Postgres中添加了新的复制功能后，我称之为平局。
我无法让ChatGPT、Sourcegraph Cody或GitHub Copilot从例子中推断出任何接近工作插件的东西。相反，像往常一样，我们将任务分解成可管理的块。像往常一样，这样效果很好。...但是，当我试图在插件的初始化阶段调用ODBC驱动程序时，没有任何作用；日志中还出现了关于底层操作系统信号处理的不祥信息。这是我无法调试的问题——是Steampipe？CData？unixODBC？...还是三者的组合？但如果可能的话，我仍想取得进展。因此，我尝试了几种解决方案：使用互斥锁保护插件对ODBC驱动程序的调用，调整时序，以及最终有效的在初始化后运行模式发现并将模式缓存到文件系统。...然后Steampipe的Postgres引擎会将WHERE条件应用到结果过滤，只保留打开的问题。 当然，你更希望在可能的情况下将此类过滤下推到API中。...表定义的List函数将在每个发现的模式中将所有列设置为可选的键列，以便在Steampipe的WHERE子句中提及它们中的任何一个或全部，并下推到远程Postgres处理的WHERE子句中。
Postgsql中可以将FROM子句丢弃。可以在postgres中创建一个视图作为这个表从而消除上述问题。这样就可以在不干扰Postgres的解析器情况下兼容Oracle的SQL。...应用中可以使用该列临时缓存行地址，使第二次访问时更加便捷。Postgres的ctid起同样的作用。 序列 Oracle的序列语法是sequence_name.nextval。...b中没有匹配的item_id值，匹配会继续下去，会作为一个空行进行匹配。...空字符串与NULL Oracle中，strings()空和NULL在字符串内容中相同。可以将NULL和和一个字符串连接起来作为结果。但是在postgres中，这种情况得到的结果是NULL。...Oracle中需要使用IS NULL操作符来检测字符串是否为空。Postgres中，对于空字符串得到的结果是FALSE，而NULL得到的是TRUE。
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