通过调优SQL可以达到这样的目的，让他们的执行计划产生最小的IO操作数量。 ...从Oracle 10g开始，ADDM通过自动识别最有影响的SQL语句，可以辅助SQL调优过程。然后，SQL调优建议器能够用来自动调整这些语句，降低IO资源消耗。...如果有更大的内存排序区，那么排序操作期间资源消耗殆尽，导致不得不使用磁盘的临时表空间，这样的可能性就会降低。其它缓存也依照类似的概念工作。 2....当达到极限值时，相比使用更多更小的IO，使用更少更大的IO时，多块IO会执行得更快，例如，同样传输100Mb的数据，相比每次100Kb的数据传输请求1000次，或者每次10Kb的数据传输10000次，每次...以上的结果，在10g R2以前，通过配置DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT参数以使数据库可以使用更大、更少的多块IO，来更好地配置实例。
进入首页，即可看见一溜烟推荐的店铺。 ? 如果你有具体的需求，可以在顶部搜索栏输入食物名称、地点、服务类型等关键字，进行精准查询。...通过「附近」、「全部分类」、「智能排序」，还能按推荐店铺的位置范围、种类以及排序规则，进一步排除无关选项，更快找到所需。 丰富的资源，随时找乐子 出门在外，不知道玩什么？打开这个小程序就行了。...此外，还有「酒店」、「运动场所」、「医院」等各类详细资源，等着你来发现。...体验总结 相对于 app，「大众点评+」小程序删减了众多繁琐的内容，保留了最基础的查询、下单功能，可以满足大多数使用情况，达到用完即走的目的。...外出玩乐，用「大众点评+」小程序，不单方便快捷，不少商家的团购还可以让你花更少钱，享受一样的服务哦。 ?
写得不好的查询会消耗更多的系统资源，执行时间长，并可能导致服务损失。...数据库中的查询可以用许多不同的结构编写，并且可以通过不同的算法执行，写得不好的查询会消耗更多的系统资源，执行时间长，并可能导致服务损失，一个完美的查询可以减少执行时间并带来最佳的 SQL 性能。...SQL查询优化的主要目的是： 减少响应时间并提高查询性能 减少 CPU 执行时间以获得更快的结果 最大限度地减少用于提高吞吐量的资源数量 SQL 查询优化是如何完成的？...保持统计更新 查询优化器使用统计信息来确定如何最好地连接表、何时应该使用索引以及如何访问这些索引等，无论是手动还是自动，SQL 服务器统计信息都应该保持最新。...SQL 查询优化很重要，原因有很多，包括： 在 SQL 数据库中提供更快的结果 降低每个查询的处理成本 降低数据库的查询处理压力 为查询处理消耗更少的内存 提高系统的整体性能 组织可以通过更快的响应时间获得可靠的数据访问和高水平的性能
选择优化的数据类型 选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要,一下3个原则能有助于更好的选择。 1.更小的通常更好 更小的数据类型通常更快,因为它们占用更少的磁盘,内存,CPU。...字符串 char: 长度范围:0～255 存储:固定长度,存储数据未达到指定长度时,右边填充空格以达到指定的长度;当查询CHAR值时，尾部的空格被删除掉。...优点:效率高 varchar: 长度范围:0~65535 存储:可变长度,保存时只保存需要的字符数，另加一个字节来记录长度(如果列声明的长度超过255，则使用两个字节);存储数据未达到指定长度时不进行填充...;当值保存和检索时尾部的空格仍保留 优点:节省空间 需要分情况来决定: 当确定字符串为定长、数据变更频繁、数据检索需求少时,使用char; 当不确定字符串长度、对数据的变更少、查询频繁时,使用varchar...例如：MD5(),SHAI()或者UUID()产生的字符串。这些函数生成的新值也任意分布在很大空间内，这会导致INSERT和一些SELECT语句很缓慢 要确保在所有关联表中的外键与主键使用同样的类型。
性价比高，从下面的图可以看到，VU系列，从VU7P到了VU9P，资源增加的比例是最高的，再往后的更高端的FPGA，资源相对VU9P增加的并不是特别明显，像BRAM，VU9P就已经达到了75.9Mb，URAM...更先进的工艺，意味着： 更高的性能：16nm制程的晶体管尺寸更小，意味着可以在同等面积内集成更多的晶体管。这导致更高的运算性能和更快的处理速度。...更低的功耗：较小的晶体管尺寸通常意味着在执行相同任务时消耗更少的能量。因此，16nm制程的FPGA在能效方面更优。...更高的集成度：随着晶体管尺寸的缩小，可以在同样大小的芯片上集成更多的功能和逻辑单元，使得设计更加紧凑和功能更加丰富。...改进的热管理：较小的晶体管产生的热量更少，有利于改善热管理，降低冷却需求，尤其在高性能计算和紧密集成的应用中尤为重要。 更好的信号完整性：较小的晶体管尺寸可能有助于改善信号完整性，尤其是在高频应用中。
当我们的脑海里有了这四个问题之后，回过头来看，我们就应该知道如何去对我们的项目进行进一步的优化了。 性能优化的目的 简而言之，性能优化的目的就是让我们的应用运行的更快。...页面加载到可交互以及可响应消耗的时间最少，滚动是否流畅，按钮是否可点击，弹框是否能快速打开？数据表格是否可以快速加载？这些都是我们的目的。 一言以蔽之，加快应用响应速度，增强用户体验。...第一个响应包是14kb大小，这是慢开始的一部分，慢开始是一种均衡网络连接速度的算法。逐渐增加发送数据的数据量达到网络的最大带宽。...对于Dom来说我们都知道，节点数量越多，花费的时间就越长，对应的我们就可以减少Dom数量。 对于CSSOM来说，从选择器性能的角度来讲，更少的选择器肯定比更多的选择器要快。...仅对跨域域上的 DNS查找有效，因此请避免使用它来指向您的站点或域。
实现了Stream Load，可以达到每秒200,000~300,000条日志的写入速度，而且不中断数据分析工作负载。...这样可以缓解数据写入压力，避免生成过多的数据版本。 数据预聚合：对于ID相同但来自不同表的数据，Flink会根据主键ID进行预聚合并创建扁平表，以避免多源数据写入造成过多的资源消耗。...此外，Flink 中的数据预处理与Doris 中的Unique Key 模型相结合，来保证更快的数据更新。 存储策略可降低成本 50% 日志的大小和生成率也给存储带来了压力。...100G~1T：这些表有其物化视图，是存储在Doris中的预先计算的结果集。因此，对这些表的查询速度更快而且资源消耗更少。...旨在加速字符串的全文搜索以及数字和日期时间的等价和范围查询。用户还对 Doris 中的自动分桶逻辑提供了宝贵的反馈：目前，Doris 根据前一个分区的数据大小来决定一个分区的分桶数量。
目的：选择感兴趣的索引上进行查询，历史索引（时间比较久）的定期删除。 正确操作方法：通过名称为logs_2017_01, logs_2017_02,…..logs_2017_12来构建索引。...1）消耗资源：每一个段都会消耗文件句柄、内存和cpu运行周期； 2）搜索变慢：每个搜索请求都必须轮流检查每个段；所以段越多，搜索也就越慢。 ES通过在后台进行段合并来解决这个问题。...这样候选主节点相比于数据节点和路由节点可以使用更少的资源，可以确保它们仅仅被用来处理和主节点相关的工作。 8、高负载场景Elasticsearch优化的常规建议？ 这里是建议，不是准则。...（4）调整合并过程 index.merge.policy.mery_factory低于默认值10，会导致更少的段，更低的RAM消耗，更快的查询速度和更慢的索引速度； 若大于10，导致索引由更多的分段组成...，更高的RAM消耗，更慢的查询速度和更快的索引速度。
当前，治堵的一个有效方法就是如滴滴、Uber这样的共享汽车。但共享汽车究竟能达到怎样的治堵效果，此前并没有一个基于数据出发的科学评估。...对于这项最新研究，她表示：“通过共享机制，每一辆四座汽车都可以一次运送多位乘客（而不像出租车那样一次只能运送一位），对于司机来说，这意味着耗费更少的时间、更少的车次，却可以获得同样多的收入。...当然，这也同时意味着更少的交通拥堵，更少的空气污染，以及更快捷的出行体验。” 研究还指出，只需要2000辆10座商务车就能覆盖纽约市近14,000辆出租车提供的95%的出行服务。...Daniela Rus教授说，她迫不及待的想看到这一算法通过不断的自我提升最终能达到怎样的精度。...“共享汽车对于城市的交通拥堵、环境污染和能源消耗等各方面都具有非常大的积极影响，”Daniela Rus教授说：“作为一名科研人员，尽可能的去探索各种方法来提高交通系统的运行效率和可靠性，这一点非常重要
由于GC消耗了更多的资源，节点花费在服务请求甚至是应答主节点ping的计算能力就更少了，最后导致节点被移出集群。 很显然堆太小了是不利的，但是堆太大了也不是好事。...同样，如果想修改N元语法的设置，不得不重建全部数据，所以灵活性更小，不过使用N元语法后，通常情况下搜索整体就更快了。...当查询延迟是关键的时候，或者有很多并发查询需要支持的时候，需要每个查询消耗更少的CPU资源，此种情况下N元语法的方法常常会更好。...使用的时候，脚本常常是最消耗CPU资源的搜索了。如果想加速查询，好的起点是完全放弃脚本。如果不可能放弃，通用的原则是尽可能地深入代码并优化性能。...因为它在网络上传输了更少的数据。只有当命中一个分片时，query_and_fetch才会更快，这就是为什么当搜索单个分片、使用路由、只需要数量的时候，ES内部会用到它。
GPU 集群 尽管其工程才华横溢，但在 GPU 上训练深度学习模型是一种费力的事情。 根据服务器参数表显示，每台 DGX 服务器可以消耗高达 6.5 千瓦的电量。...当然，数据中心（或服务器）至少需要同样多的散热能力。 除非你是史塔克家族的人，需要拯救临冬城，否则散热是必须处理的另一个问题。...如果需要更高的准确性，应该考虑对模型进行微调。 使用较小的模型 在评估模型时，应该选择能够提供所需精度的最小模型。它将更快地预测并需要更少的硬件资源来进行训练和推理。 这也不是什么新鲜事。...相同的方法已应用于其他模型，例如 Facebook 的 BART。 Big Science 项目的最新模型也令人印象深刻。...使用迁移学习的好处，比如： 需要收集、存储、清理和注释的数据更少 实验和数据迭代的速度更快 获得产出所需的资源更少 换句话说：省时、省钱、省硬件资源、拯救世界！
不同之处在于 prewhere 只支持*MergeTree 族系列引擎的表，首先会读取指定的列数据，来判断数据过滤，等待数据过滤之后再读取 select 声明的列字段来补全其余属性。...列裁剪与分区裁剪 数据量太大时应避免使用 select * 操作，查询的性能会与查询的字段大小和数量成线性表换，字段越少，消耗的 io 资源越少，性能就会越高。...避免构建虚拟列 如非必须，不要在结果集上构建虚拟列，虚拟列非常消耗资源浪费性能，可以考虑在前端进行处理，或者在表中构造实际字段进行额外存储。...5)关注CPU cpu 一般在 50%左右会出现查询波动，达到 70%会出现大范围的查询超时，cpu 是最关键的指标，要非常关注。 多表关联 1....使用字典表 将一些需要关联分析的业务创建成字典表进行 join 操作，前提是字典表不宜太大，因为字典表会常驻内存 6. 提前过滤 通过增加逻辑过滤可以减少数据扫描，达到提高执行速度及降低内存消耗的目的
例如历史数据查询，实时数据服务和洞察，温数据存储，SMB 场景等，这类场景无疑和关键在线业务的看点与需求都有相当大的不同：例如对成本更敏感，存储和计算资源比更大，更看重弹性以及按需伸缩等等。...更少的消耗 在新的架构中，TiKV 的写入不需要在多个副本之间重复应用，而只需改变主副本并经由对象存储向其余副本扩散，这使得写入的 CPU 消耗由三倍大幅减小到略高于一倍，整体存储层可以达到 30% 乃至...这也使得单 TiKV 节点的存储容量上限可远大于现有的 4T 上限，对于温数据存储场景，我们可以选择更少的单节点 CPU 以及更大的存储（ 1~2倍存算配比提升 ），大幅节省单位存储所需计算资源。...而在新架构下，数据存放于几乎可视作无限带宽的对象存储，数据均衡将仅仅受限于节点本身的入口带宽，这使得存储层扩缩容可以以 原本 30 倍甚至更快 的速度完成。...，但集群却无法快速伸缩以节省资源的例子；而在中低负载下的温数据存储场景，TiDB 的固有消耗也使得部分用户对其保有成本有所顾虑。
与基于本地的直接内存访问(DMA)一样，RDMA提高了吞吐量和性能，因为它释放了资源，导致更快的数据传输速率和更低的RDMA支持系统之间的延迟。...，以同样的硬件基础上，我们的数据库在POLARDB MYSQL 与 RDS MYSQL之间的性能区别在 100% 以上。...polarFS 通过在一个线程中绑定CPU的方式来避免上下文切换导致的资源损耗，同时PolarFS 优化了内存的分配，用内存池减少了内存对象的在分配和收回，使用超大内存页面来减少分页和虚拟内存和物理内存的切换导致的性能消耗...快速的 3 基于物理的复制 更少使用 I/O 不在因为DDL 的原因BLOCKING 数据的操作 更加有效的通过REDO 来进行数据方面的复制 4 并且的查询能力...，可以获得更少的延迟，支持更复杂的查询 总结，POLARDB 是阿里整体数据库产品的一个体系，他将强悍的硬件产品以及重新设计的软件数据库+ 智能的中间件封装在一起，属于彻彻底底的云原生数据库，基于云的硬件
query runtime实现，里面包括了类型，函数，表达式，aggregate function，operator，I/O，还有一些管理资源的utility。...Velox的目标就是用这个东西的runtime来取代Spark/Presto/Pytorch等等的东西的单节点runtime，以取得加速的效果。 这个项目在Facebook内部的成功是可以想象的。...因为它可以在“完美”兼容Facebook内外部已经有的系统的前提条件下，提供更快的运行速度，消耗更少的运行资源。...但是这些开源项目有可能放弃自己的东西，来和你无缝对接吗？我觉得不可能。毕竟放弃的是自己辛辛苦苦写的东西。对接到你这里来，这个项目已经失去一半主导权了。...当然Velox还有一个作用，就是让那些藏着的家伙把干货开源出来，比如说，有没有可能逼得Databricks开源它们的向量化引擎Photon。想想很美好，实际上不知道。
这个流程大体的作用就是：监听增量字段并生成查询SQL，执行SQL，转换成JSON数据，将JOSN转换成插入SQL语句，在目标库执行SQL。...这显然是没什么问题的，但是如果让我来设计，就只是下面这样的流程。 ?...好处1-流程设计使用组件更少 我们可以使用更少的组件来设计流程，来满足我们的需求。...这样就会使我们的流程的数据处理速度更快、NIFI消耗的资源更少。 好处2-RecordPath ?...关于RecordPath请查看作者NIFI中文文档https://nifichina.gitee.io/general/RecordPathGuide.html 好处3-资源消耗少 我们这里先不关注具体的实现
三、模型方法 为了解决以上问题，我们首次将上述分开的中间光流估计与中间特征重建过程合并到一个encoder-decoder网络，并达到了更紧凑的模型结构与更快的推理速度，如图（c）所示。 1....，直到达到原始输入分辨率。...损失函数 1) 图像重建损失：此损失函数为插帧任务的基本损失函数，目的为了使生成的图像符合目标中间帧 2) 面向任务的光流蒸馏损失：此损失函数通过调整每个像素位置的鲁棒性值来提供更好的面向插帧任务的中间光流监督信息...，并消耗更少的计算资源。...多个视频插帧数据集上的实验结果证实了所提出的IFRNet及相关优化算法，不仅取得了SOTA的实验结果，同时比已有方法具有更快的推理速度并消耗更少的计算量。
所以，假如CPU大部分消耗在IO等待（wa）上时，即便CPU空闲率（id）是0%，也并不意味着CPU资源完全耗尽了，如果有新的任务来了，CPU仍然有精力执行任务。...，达到了磁盘IO的瓶颈，服务端这边又一直等待数据从磁盘拷贝到dma（那个问题SQL对应的表数据达到千万级别），磁盘的传输效率又很低所以要把所有的查询返回结果拷贝完非常的耗时，所以才会出现上面的SQL执行了几百秒还没有结束...当把这些问题SQL kill掉之后，系统恢复正常，后面我们针对这个场景增加了一个定时任务来清理那些没用的记录。...主要是这两者消耗了大部分的CPU，导致吞吐量下降、查询响应时间增加、慢查询增加。...升级cpu 若经过减少计算和减少等待后还不能满足需求，cpu利用率还高，使用杀手锏升级cpu（使用更快更多的CPU）
图1.使用Apache Impala的新多线程模型的性能提升（20个Executor，mt_dop = 12） 新的多线程模型的目的 在第一篇文章中，我们将重点介绍在查询执行方面最近完成的工作，就是扩展查询执行里的多线程模型...目前没有其他的云数据仓库引擎，能对存储在对象存储里的开放文件格式提供原生查询，在Join和Aggregation上达到能跟Impala相抗衡的性能。...可以通过将–admission_control_slots更改为大于或等于系统上的内核数来进行管理。 对资源消耗的影响 我们已设法最小化或消除与这种新的多线程模型在CPU、内存和网络方面的额外开销。...由于线程数量的增加，查询的峰值内存需求可能会有所增加，但是我们努力通过减少每个线程的内存需求来避免大多数查询的显着增加。通常可以减少每个查询的总内存消耗，因为查询可以更快完成并释放资源。...自动挂起的DW越早关闭，您为此支付的费用就越少 自动缩放DW越早缩小，您支付的费用就越少，因为它使用的计算资源更少 此外，如果您可以针对给定的工作负载使用更多数量的可用核心，则可能可以使用更少数量的计算节点
长度的键名时，空间消耗则会提升至111MB左右。...如果你不需要使用set特性，List在使用更少内存的情况下可以提供比set更快的速度。 Sorted sets是最昂贵的数据结构，不管是内存消耗还是基本操作的复杂性。...如果你只是需要一个查询记录的途径，并不在意排序这样的属性，那么轻建议使用哈希表。 Redis中一个经常被忽视的功能就是bitmaps或者bitsets（V2.2之后）。...使用服务器端Lua脚本 在Redis使用过程中，Lua脚本的支持无疑给开发者提供一个非常友好的开发环境，从而大幅度解放用户的创造力。如果使用得当，Lua脚本可以给性能和资源消耗带来非常大的改善。...通过将处理工作流封装到一个脚本中，你只需要调用它就可以在更短的时间内使用很少的资源来获取一个更小的答案。 专家提示：Lua确实非常棒，但是同样也存在一些问题，比如很难进行错误报告和处理。
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