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exa：一个 ls 命令的现代替代品 | Linux 中国

“详细”输出也许会吸引 Linux/BSD 新手文件查询是并行进行的，这使得 exa 与 ls 的性能相当显示单个文件的 git 暂存或未暂存状态 exa 的另外一个不同的地方是它是用 Rust 编写的...请确保在你使用的任何发行版或 Ubuntu 上安装了 Rust 和 Cargo。...安装 Rust 和 Cargo 后，使用此命令安装 exa： cargo install exa 使用 exa exa 有很多命令选项，主要是为了更好的格式化输出和一些提高舒适度的改进，比如文件的 git...无论如何，ls 就像通用命令。你可以将 exa 用于个人用途，但在编写脚本时，请坚持使用 ls。...无论如何，ls 就像通用命令。你可以将 exa 用于个人用途，但在编写脚本时，请坚持使用 ls。

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PG 向量化引擎--2

4、据我了解，您现在总是尝试用自己定义的向量化scan来替代SeqScan。但只有当此扫描或聚合执行了quals才有意义。其他情况下，batch+unbatch只会增加额外的开销，不是吗？...列存是OLAP查询更好的选择。我们是否可以得出结论，对于OLAP查询使用向量化引擎，对于OLTP查询使用行引擎会更好。 5、对于不能向量化的查询捕获并抛出异常不是处理此类情况最安全和最有效的方法。...可能在您情况下，这个不是问题，因为您确定错误发生在哪里，他是由plan_tree_mutator抛出的，并且看起来这个函数没有获得任何资源。但是在任何情况下setjmp开销都远高于对返回码的显式检查。...无论如何，我认为向量化执行器至于与列存结合才有意义。 Konstantin Knizhnik的测试将vectorize_engine移植到master。...我仍然不确定我们是否需要向量化执行器：因为与当前的JIT版本相比，标准heap几乎没有任何改进。但无论如何，我们将使用列存zedstore或cstore对其进行测试。

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性能最佳实践：MongoDB索引

要确定一个查询是否是覆盖查询，可以使用explain()方法。如果explain()输出中totalDocsExamined字段显示为0，则表明此查询被索引覆盖。...这意味着仅当片键是索引的一部分时才可能进行覆盖查询。无论如何，这通常都是一个很好的方式。在低基数字段上要小心进行索引对于具有少量唯一值（基数低）的字段进行查询会返回较大的结果集。...不要用通配符索引来替代基于工作负载的索引规划对于具有许多特殊查询模式或处理高度多态文档结构的工作负载，通配符索引提供了很多额外的灵活性。...根据查询计划，MongoDB提供了可视化工具来进一步帮助提高对索引的理解，并提供了关于要添加哪些索引的智能建议。...MongoDB Atlas和Ops Manager通过Performance Advisor减少了这方面的工作，它监控执行时间超过100ms的查询，并自动对新的索引提出建议来提高性能。

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java面试(3)SQL优化

，性能很差 select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。...使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。与临时表一样，游标并不是不可使用。...整合简单,无关联的数据库访问：如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系) 尽量多使用COMMIT：只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高...用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率...为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.

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ApacheHudi使用问题汇总（二）

与许多管理时间序列数据的系统一样，如果键具有时间戳前缀或单调增加/减少，则Hudi的性能会更好，而我们几乎总是可以实现这一目标。...Hudi读取/查询的性能对于读优化视图（Read optimized views)，可以达到Hive/Spark/Presto的parquet表相同的查询性能。...写入非常小的文件然后进行合并的方法只能解决小文件带来的系统可伸缩性问题，其无论如何都会因为小文件而降低查询速度。执行插入更新/插入操作时，Hudi可以配置文件大小。...为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。...有两种方法可以配置查询引擎来正确读取Hudi数据集 A) 调用 HoodieParquetInputFormat#getSplits和 HoodieParquetInputFormat#getRecordReader

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SQL 性能调优

回到顶部（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN 在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS...为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS....虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改....也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。

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sparksql源码系列 | 最全的logical plan优化规则整理（spark2.3）

整体上分为标准的优化规则和特殊的优化规则，这是为了实现上的扩展性。...此方法从子查询Filter中删除相关谓词，并将这些谓词的引用添加到所有中间Project和Aggregate子句（如果缺少的话），以便能够在顶层评估谓词。...此规则提高了级联join（例如：Filter-Join-Join-Join）的谓词下推性能。大多数谓词可以在一次传递中下推。...这个规则处理下面的情况：1.如果子节点的最大行数小于或等于1；2.如果排序顺序为空或排序顺序没有任何引用；3.如果排序运算符是本地排序且子节点已排序；4.如果有另一个排序运算符被 0...n 个 Project...这有助于Spark更频繁地访问codegen缓存并提高性能。LambdaVariables是MapObjects中使用的循环变量的占位符。不应该手动构造，而是将其传递到提供的lambda函数中。

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谷歌利用大模型LLM扩展搜索查询

与传统的查询扩展方法不同，如伪相关反馈（PRF）依赖于检索一组好的伪相关文档来扩展查询，依赖LLM的生成和创造性能力，并利用模型中固有的知识。...早期关于查询扩展的工作侧重于使用词汇知识库或伪相关反馈（PRF）。基于PRF的方法在实践中特别有用，因为它们不需要构建特定领域的知识库，并且可以应用于任何语料库。...作者建议使用这些生成能力来生成有用的查询扩展。特别是，研究了提示LLM的方法，并让它为原始查询生成各种替代术语和新术语。这意味着，我们不依赖PRF文档或词汇知识库中的知识，而是依赖LLM中固有的知识。...最后，作者研究了各种模型大小的性能，以更好地理解LLM方法的实际功能和查询扩展的局限性。...此外，在各种提示中包含PRF文档可以提高检索阶段的头重脚轻排名度量性能，并且在与较小的模型大小一起使用时更具鲁棒性，这有助于基于LLM的查询扩展的实际部署。如果觉得有用，就请分享到朋友圈吧。

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如何写出更快的 SQL (db2)

也就是说如果某列存在 NULL 值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在 where 子句中使用 IS NULL 或 IS NULL 的语句优化器是不使用索引的。...用 EXISTS 替代 IN、用 NOT EXISTS 替代 NOT IN：在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接。...在这种情况下，使用EXISTS（或 NOT EXISTS）通常将提高查询的效率. 在子查询中，NOT IN 子句将执行一个内部的排序和合并。...无论在哪种情况下，NOT IN 都是最低效的（因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历）。为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS....使用索引同样能提高效率，但是我们也必须注意到它的代价，索引需要空间来存储，也需要定期维护，每当有记录在表中增减或索引列被修改时，索引本身也会被修改。

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数据库性能优化之SQL语句优化

也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。...任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。...（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS...为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS。

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SQL 性能调优

（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN 在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT...为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS....也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。...（39） NOT 我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式，如大于、小于、等于以及不等于等等，也可以使用and(与)、or(或)以及not(非)。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。

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Lambda架构的质疑

我们可以在查询时将两个系统的结果融合在一起来产生完整的答案。上述 Lambda 架构可以有很多变化，在这做了一些简化。...其中有一些也是以这种方式工作，经过思考后我认为这不是我最好的方法。我认为有必要陈述一下该架构的优缺点，并给出我喜欢的替代方案。 2. 优点我赞同 Lambda 架构强调保持输入数据的不变性。...最终，我们必须需要具备丰富的 Hadoop 知识以及对实时层深入了解，并增加了新的要求，即在调试问题或尝试调优性能时，我们需要对API如何转换为底层系统必须有足够的了解。...但是我不知道在 Storm 或其他流处理系统中会不会同样的出色。因为我对 Storm 并不很熟，无法全面了解实际情况，因此很高兴得知其他人已经这样做了。无论如何，我认为总体思路是一套完全独立的系统。...因此，在简单性很重要的情况下，请考虑使用这种方法替代 Lambda 架构。 Lambda架构：即可实时处理数据，也可以重处理数据。两套系统需要编写两套代码，操作复杂、维护复杂。

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这些常见的 PHP 代码性能对比你必须知道

但对于其中一些问题，我遇到了特别提高性能的替代解决方案。在本文中，我想介绍其中的一些替代方案。如果你正在寻找在生产中进一步减少执行时间的可能性，这将非常有用。...让我们来看看哪些 PHP 方法可能会被性能更好的方法取代，以及是否有任何成本或权衡。所有这些方法都在本地 Web 服务器上使用 PHP 7.4 进行了测试 1....额外的性能改进以下是我在编码约定中搜集的一些附加方法，我发现它们可以略微提高性能 (如果适用)：更喜欢 JSON 而不是 XML 在之前声明变量，而不是在循环的每次迭代中声明变量避免循环头部中的函数调用...我同意，生产中的性能取决于诸如数据库查询之类的瓶颈，在处理性能时应该重点关注这些瓶颈。但我认为，如果有更快的替代方案，例如，在 regex 更容易处理和维护的情况下，为什么不使用它们呢？...总结我们已经看到，即使使用当前的 PHP 7.4 (已经比以前的 PHP 版本快得多)，也有可能使用其他方法进一步提高脚本性能。

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我们如何将 iOS 应用启动时间减少 60%

我们使用专用的性能工具发现了这些机会，但 Xcode 工具或 DTrace 也可作为替代方案。...通过改变这一要求来识别命令的类型，可以使应用程序启动速度提高 29%，命令执行速度提高 55%，命令注册速度提高 20%。...通常，一种好的方法是首先将任何计算开销较大的启动函数转移到启动过程的较后部分，然后从那里重新评估。在我们的例子中，我们只是在流程的后期调用或引用框架中的类，但框架仍然阻塞我们的启动时间；为什么？...考虑到这些安全保障和总体计划，我们成功地推出了这个优化，并使应用程序的启动速度额外提高了 36%。 4 总结在任何优化过程中，精确地确定性能瓶颈和机遇往往是最困难的。...但是为了增加粒度和易用性，EmergTools 提供了一个简化的应用程序性能视图和它们的性能工具。

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通用CPE（uCPE）究竟是否通用？

然而，OCP电信项目并不包括Verizon或其他主要电信公司提交的任何边缘标准。...他们的目标是降低成本并提高灵活性，确保长期不会锁定任何SD-WAN或VNF厂商。如果服务提供商有足够的容量，他们就不太关心uCPE是否标准化，因为他们可以从生产规模中获益。...无论如何，通用CPE的战斗将继续下去。一方面是x86和Arm之间的争斗，它们都声称拥有更好的价格、性能和效率。...某些功能（如WAN优化或缓存）可能需要在本地分支设备上存在，但高级安全扫描可以在分支外完成。这种方法不仅可以带来规模经济和成本节约，还可以提高可管理性。 ZScaler就是一个很好的例子。...与下一代防火墙（NGFW）等安全设备相比，它们最终需要在相同的范围内实现价格和性能。服务提供商1500美元或2000美元的uCPE与500美元至800美元的NGFW的网络性能相差无几。

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9. 精读《Immutable 结构共享》

Immutable 树结构的特性以 camsong 的动态图形象介绍一下共享的操作流程：但是，当树越宽（子节点越多）时，相应树的高度会下降，随之查询效率会提高，但更新效率则会下降（试想一下极限情况...树宽压缩：树高压缩：再结合 Vector trie，实现结构共享，保证其更新性能最优，同时查询路径相对较优。 Object.assign 是否可替代 Immutable？...Map 性能比 Object.assign 更好，是否可以替代 Immutable？...就性能而言可以替代 Immutable，但就结合 redux 使用而言，无法替代 Immutable。...因此虽然 Map 性能不错，但无法胜任 Object.assign 或 immutablejs 库对 redux 的支持。

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分享：Oracle sql语句优化

LIKE 'B5400%' 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。...IN、用NOT EXISTS 替代NOT IN：在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率...为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS....虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改....如果用UNION ALL 替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录.

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可学习的黑盒对抗攻击：SOTA的攻击成功率和查询效率

此外，基于查询的反馈结果，我们提出了一种高阶梯度逼近的方法来高效更新替代模型，从而提出了可学习的黑盒攻击LeBA，并进一步提升了SimBA++的攻击性能。...为了提高黑盒攻击的效率，充分利用模型的迁移性，我们提出了可学习的黑盒攻击方法（Learnable Black-Box Attack，LeBA），该方法达到了目前最优（SOTA）的黑盒攻击成功率和查询效率...我们尝试利用基于迁移的方法进一步提高攻击算法的查询效率，其中基于迁移性的方法我们选用了带动量的迁移不变性攻击（TIMI），它通过在攻击迭代中加入梯度动量和高斯模糊提高攻击的迁移性，但它的攻击成功率还是不够高...图五 LeBA算法流程和简图为了利用有限的query反馈训练替代模型，我们提出了一个高效的学习方法：高阶梯度逼近（High-order gradient approximation，HOGA），直接更新替代模型...通过交替运行基于迁移的攻击和基于query的攻击，我们的方法克服了冷启动和局部最优问题，显著提高了攻击效率。加上高阶梯度逼近方法（HOGA）利用有限的query反馈更新替代模型，进一步提高了攻击效率。

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EFFICIENCY IN THE COLUMBIA DATABASE QUERY OPTIMIZER（翻译）介绍

此外，为了在大型查询中实现可接受的性能，自底向上优化需要使用启发式算法。...为了最小化CPU和内存的使用，Columbia采用了几种工程技术来提高效率。...如果匹配了规则的模式，则触发规则，根据规则的替代生成新的逻辑上等价表达式。 Cascades使用表达式来表示模式和替代。模式始终是逻辑表达式，而替代可以是逻辑或物理表达式。...为了提高Exodus的效率，Volcano优化器生成器[GrM93]旨在实现更高的效率、更大的可扩展性和更好的效果。...优化器框架与DBI规范的强分离、广泛使用虚拟方法、非常频繁的对象分配和释放可能导致性能问题。可以应用一些修剪技术来对自顶向下的优化进行剪枝，从而显著提高搜索性能。

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SQL 性能优化总结

（10）尽量多使用COMMIT：只要有可能,在程序中尽量多使用 COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为 COMMIT所释放的资源而减少: COMMIT所释放的资源:...（15）用EXISTS替代IN、用NOTEXISTS 替代NOT IN：在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下,使用EXISTS(或 NOTEXISTS...)通常将提高查询的效率.在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并....无论在哪种情况下,NOTIN 都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历).为了避免使用 NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(OuterJoins)或 NOT EXISTS...虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价.索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时,索引本身也会被修改.

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