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数据库智能管家DBbrain】深入揭秘DBbrain智能优化引擎

主要看点如下: 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景,先简单聊一聊...那么接下来就为大家揭秘,DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库,避免对原生数据库引擎进行侵入。...在不更改用户数据库的前提下,DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。...下面我们通过一个现网真实案例进行展示: 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比,直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果,也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果...1.jpg 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 1.jpg 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化,DBbrain

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试用 Azure Sql 数据库

我们的12月试用账号的免费服务里有一个Azure Sql服务,最近正好自己做一个小工具需要一个数据库,正好可以把它当测试库顺便体验一把Azure Sql。...概述 Azure SQL 数据库 Azure SQL 数据库是 Azure 中托管的关系数据库即服务 (DBaaS),属于“平台即服务 (PaaS)”行业类别。...SQL 数据库具有 SQL Server 所不能提供的其他一些功能,例如,内置的高可用性、智能和管理。 以上摘自 Azure Sql 文档 以上说的比较官方。...以为我使用的是12月试用账号,有免费额度。选择“标准”实例,DTU选择10,数据储存选择250G。这个配置是免费的。...注意:以上配置在12月试用账号内是免费的,千万不要选错,即使选了更低级的实例也会收费。 配置完之后点击“创建+查看”开始创建资源,等待一会后提示创建成功。

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数据库参数智能优化论文的思考

这是学习笔记的第 2084 篇文章 今天在圈子里面有一篇文章很火, 前沿 | VLDB 2019论文解读:大规模数据库智能参数优化的创新与实践 在智能运维方向上算是迈出了坚实的一步,而这篇文章对运维方向的感触很深的一个原因就是优化的切入点很准很实际...,而不是以模型先行的偏理论方向的优化。...智能运维方向在前期的投入是比较大的,而且本身智能方向的理论门槛较高,从我的理解来说,以一个具体的业务场景做深做透,融入智能方向,会有一些帮助,而以这个作为切入点,逐步延伸,使得前期的成本投入能够尽可能平摊出来...我特别赞成那种把一件事情做到极致的方式,很多事情都是触类旁通,我们运维的数据库环境也是如此,如果你能够像呵护你的孩子/宠物一样去管理一台数据库,那么你投入的精力和成本是不低的,但是按照这种思路,我们可以复制已有的经验...智能运维带给我们的是更多的补充,是我们通过常规运维难以发现和掌握的信息。

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AI Agent智能体的摸索试用

花了点时间研究了下 Coze 平台(一个轻松构建个人智能体的平台),体验很好,宣称不懂代码也能创造属于自己的智能体,但创造复杂的智能体,对使用者的素质要求还是比较高的,需要付出一点学习成本。...当前市面上能经常听到的一些智能体,比如百度的文心一言、讯飞的星火、抖音的豆包、智谱清言等等,基本上都推出了智能体的创作,大多数主要集中于文字和图片的处理,对于复杂流程的智能体还不能很好的处理。...我用“豆包”克隆了一段自己的声音并创建了一个智能体,还挺像那么回事。 这些智能体基本是延续ChatGPT 的 GPT Store 策略,都向老大哥对齐,做成标配。...相较于之前的AutoGPT、AgentGPT等其他的黑盒智能体,当下的智能体应用开发更容易、也更亲民,基本是通过Prompt 提示词的方式来完成,高级一点的会使用LLM(大语言模型)编排工具,把我们常用的的插件...、数据库、知识库、代码编程等等全部集成进去,形成一个稍微复杂一点的流程,完成较为复杂的流程操作。

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福利 | 免费试用磐小妹智能客服系统

二、磐小妹智能客服使用流程 磐小妹智能客服基于深度学习技术,通过对自然语言精准的理解,实现对问题最准确的匹配。磐小妹智能客服是面向企业端的、支持全领域数据导入的聊天机器人系统。...支持网站、APP、微信、小程序等多种接入方式,并让企业免费使用上述智能客服的全部流程。 三 、说一下磐小妹智能客服的特色 磐小妹智能客服是一款旨在降低人力成本,显著提升用户体验的客服系统。...磐小妹智能客服支持桌面网站、移动网站、App、邮件、微信、微博、短信等多种渠道接入,无论用户来自于哪个渠道都可以享受到我们的服务; 3.智能学习。...磐小妹智能客服是面向企业版的客服系统,支持为企业提供部署、配置等服务。 四 、不仅仅是智能客服 除智能客服业务外,还有推荐系统、舆情分析系统等自然语言处理相关的业务。...欢迎更多的企业联系我,免费试用

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智能优化算法

智能优化算法神经网络算法利用的是目标函数导数信息去迭代更新参数,选找目标函数最优值。智能优化算法是一种收索算法,也是通过迭代,筛选,选找目标函数最优值(极值)。...一般步骤为:给定一组初始解评价当前这组解的性能从当前这组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础在对其操作,得到迭代后的解若这些解满足要求则停止,否则将这些迭代得到的解作为当前解重新操作智能优化算法包含有许多...,比如粒子群优化算法(PSO),飞蛾火焰算法(MFO)...等一.飞蛾火焰算法(MFO)算法核心思想:飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰,痛过对火焰的筛选,不断选出离目标函数极值最接近的位置。...用随机的位置与该鲸鱼位置做差,然后用该随机的位置和做差后的值继续做差,去更新鲸鱼位置三.樽海鞘群优化算法(SSA)算法核心思想:与MFO类似,初始化鱼群后,对其求自适应度,然后进行排序,记录最小位置(也就是最优位置...四.灰太狼优化器(GWO)算法核心思想:与前面几种都是类似初始化狼群(随机初始化)和初始化3只重要程度递减的狼(Alpha、Beta、Delta,求解极小值问题时候初始化为无穷大)判断狼群是否超出边界,

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人工智能智能优化算法

** 人工智能智能优化算法 ---- 优化问题是指在满足一定条件下,在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值,以使得某个或多个功能指标达到最优,或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。...受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发,人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题,主要包括:模仿自然界生物进化机制的遗传算法;通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法;模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法...这些算法有个共同点,即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展;在优化领域称它们为智能优化算法,它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。...差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法,是通过群体内个体间的合作与竞争产生的智能优化搜索。...已完成的群智能理论和应用方法研究证明:群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法。

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数据库优化 – SQL优化

前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。...获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法,以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具...Oracle AWR报告 测试工具loadrunner等 相关内部视图如v、session_wait等 GRID CONTROL监控工具 达梦数据库 AWR报告...执行计划 完成SQL优化一定要先读执行计划,执行计划会告诉你哪些地方效率低,哪里可以需要优化。...接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。

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数据库优化 - SQL优化

是时候 关注 我们一波了 前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。...本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。...获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法,以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具 Oracle AWR...(每个数据库的执行计划都不一样,需要自行了解) explain sql ?...每个被独立执行的操作标识,标识对象被操作的顺序,id值越大,先被执行,如果相同,执行顺序从上到下 接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。

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数据库优化 - 实例优化

从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的,很少有提及到数据库本身的实例优化。...数据库优化目标 目标 根据角色的不同,数据库优化分为以下几个目标: 业务角度(关键用户): 减少用户页面响应时间 数据库角度(开发): 减少数据库SQL响应时间 数据库服务器角度(运维): 充分使用数据库服务器物理资源...减少数据库服务器CPU使用率 减少数据库服务器IO使用率 减少数据库服务器内存使用率 指标 SQL平均响应时间变短 优化前:数据库平均响应时间500ms 优化目标:数据库平均响应时间200ms 数据库服务器...CPU占用率变少 优化前:数据库高峰期CPU使用率70% 优化目标:数据库高峰期CPU使用率50% 数据库服务器IO使用率变低 优化前:数据库IO WAIT为30% 优化目标:数据库IO WAIT低于10%...数据库优化误区 在进行数据库优化的时候可能会有以下几个误区: 优化之前一定要深入了解数据库内部原理 优化是有“套路”的,照着这些“套路”你也可以很好的完成数据库优化 不断调整数据库参数就可以最终实现优化

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腾讯云轻量数据库试用体验

腾讯云轻量数据库 这两天腾讯在搞活动,就申请免费体验了一个月的轻量数据库,感觉很不错,分享给大家。...那我们快速使用一下轻量云数据库 登录免费专区,申请试用 然后登录控制台选择轻量应用服务器中的数据库,点击创建 选择合适的版本,创建即可。...如果需要外网访问,开启即可 使用官方登录工具,登录后可以查看详细的数据库情况,可以一键备份与回滚。 可以使用腾讯自带的DMC管理台连接数据库操作,也可以开启外网访问,自己使用工具连接。...【数据库管理(DMC)是一个高效、可靠的一站式数据库管理平台,帮您更加便捷、规范地管理多种数据库实例。】

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智能优化算法回顾

当年在毕设的时候研究智能优化算法,工作中偶尔也会写些demo,今天看到这篇文章,赶紧收藏。...梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点,是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是,传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。...智能优化算法一般都是建立在生物智能或物理现象基础上的随机搜索算法,目前在理论上还远不如传统优化算法完善,往往也不能确保解的最优性,因而常常被视为只是一些“元启发式方法”(meta-heuristic)。...作为一种新的全局优化搜索算法,遗传算法以其简单通用、健壮性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点,在各个领域得到了广泛应用,取得了良好效果,并逐渐成为重要的智能算法之一。   ...这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序,尤其是人工神经网络,是对计算机模型的一种新的诠释,跳出了冯·诺依曼机的圈子,按照这种思想来设计的计算机有着广阔的发展前景 发布者:全栈程序员栈长,

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智能优化算法简介

智能优化算法: 受人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发。...主要包括: (1)遗传算法: 模仿自然界生物进化机制 (2)差分进化算法: 通过群体个体间的合作与竞争来优化搜索 (3)免疫算法: 模拟生物免疫系统学习和认知功能 (4)蚁群算法:模拟蚂蚁集体寻径行为...源于固体物质退火过程 (7)禁忌搜索算法:模拟人类智力记忆过程 (8)神经网络算法:模拟动物神经网络行为特征 大体可以分为以下五类: (1)进化类算法: 遗传算法、差分进化算法、免疫算法 (2)群智能算法...蚁群算法、粒子群算法 群体智能优化算法出现后,可以说是非常的受欢迎,很多研究学者也都提出了一些自己的群体智能优化算法,但是,受到大家认可(应用较为广泛)的算法大致为: 蚁群算法————-1992...,还有很多很多被提出的群体智能优化算法,例如:萤火虫算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法、狼群算法、烟花算法、合同网协议算法等等。

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性能优化-MySQL数据库优化

2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库优化?如下图所示: ?...这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式,设计表结构,表结构设计的好直接关系到写SQL语句。...C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上,如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制,因此我们要对这些配置进行相应的优化。...D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu,更快的IO,更高的内存;cpu并不是越多越好,某些数据库版本有最大的限制,IO操作并不是减少阻塞。...注:通过上图可以看出,该金字塔中,优化的成本从下而上逐渐增高,而优化的效果会逐渐降低。

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TestNG测试用例重跑详解及实践优化

对失败测试用例进行实时重跑,有以下几个方面需求: 测试用例运行失败,监听到失败后立即进行重跑 测试用例通过dependsOnMethods/dependsOnGroups标记依赖其他测试用例,在被依赖的测试用例重跑运行成功后...,该测试用例可以继续运行 对于重跑多次的测试用例,只记录最后一次运行成功或失败结果 第一部分 测试用例重跑 1.1 retryAnalyzer注解方式 对于希望测试用例中的少量易失败,不稳定的测试用例进行重跑...对于通过dependsOnMethods 或dependsOnGroups注解依赖于其他测试用例的测试用例来讲,测试用例执行分为两种情况: alwaysRun=true,则无论所依赖的测试用例执行情况如何...,该测试用例都会执行,即所依赖的测试用例重跑不会影响改测试用例的执行。...第三部分 优化解决方案 以下方案解决重跑测试用例成功后后继测试用例无法继续运行的问题,并对测试报告进行优化

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数据库优化

是时候 关注 我一波了 1.SQL优化 1.SQL优 1)应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...2)应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, 2.索引优化 创建索引可以大大提高系统的性能。...01 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 02 可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。...3.数据库结构优化 拆分表:分区将数据在物理上分隔开, 拆分 1.对表进行垂直分割后,如果需要查询原表的全部数据,需要使用join操作 2.对表进行水平分割后,查询所有数据需要使用Union操作...4.服务器硬件优化 砸钱完事 END 点击文末右下角的 “在看” 解锁更多惊喜哦!

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