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KDB和Oracle的性能pk小记(r6笔记第44天)

而对于KDB的认识,也是在对比调优中认识到的,其实结果还是大大超出我的预期。...首先来简单说一下背景,我们一共十来个人,分成两队,红队和蓝队,然后红队调优Oracle,蓝队调优KDB,然后使用benchmark在同样的加压条件下的tpcc值作为参考来对比Oracle和KDB 乍一看...而这个参数的默认值是false,所以简单评估之后就把这个值恢复了默认的值 在sga的调整上给了30G的sga,但是查看内存组件的使用情况,shared pool被压缩到了不到2G,在200多G的内存条件下...open_cursors的值太低,在1000个并发的条件下,当时的值是300,所以跑不上去,session_cached_cursors的值也比较低,做了小幅度的调整 audit_trail的部分是DB...对于这次优化精力我的总结还是在粒度和细节上功夫下的不够,在调优的方法和方式上,还是需要先从整体再到细节部分,不忽略每一个部分潜在的可能的性能问题。逐步深入,调优的改进之处就会更加有条理。

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Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

而在Segment Merge的过程中,多个KDB-Tree会进行合并,生成一个较大的KDB-Tree。        ...这里当叶子节点数为4时,其中的平面点数不超过2。...结果如下: [8p1mm7uh55.png]        在构建KDB-Tree的过程中,一个重要的步骤是切分维度的选择,常见选择方式为: 差值法:计算各维度的差值范围,选择差值最大的维度,上述示例采用此法...当用户对某字段进行条件查询时,可以先通过.dii获取该字段的Point索引(BKD-Tree)偏移,然后在.dim中定位BKD-Tree的非叶子节点(packed index),按照切分维度信息遍历BKD-Tree...在正式构建BKD-Tree之前,先计算应有的叶子节点数量,从而保证单个叶子节点中包含的point value不超过1024个: long innerNodeCount = 1; while (countPerLeaf

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    Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

    而在Segment Merge的过程中,多个KDB-Tree会进行合并,生成一个较大的KDB-Tree。        ...这里当叶子节点数为4时,其中的平面点数不超过2。...结果如下: [8p1mm7uh55.png]        在构建KDB-Tree的过程中,一个重要的步骤是切分维度的选择,常见选择方式为: 差值法:计算各维度的差值范围,选择差值最大的维度,上述示例采用此法...当用户对某字段进行条件查询时,可以先通过.dii获取该字段的Point索引(BKD-Tree)偏移,然后在.dim中定位BKD-Tree的非叶子节点(packed index),按照切分维度信息遍历BKD-Tree...在正式构建BKD-Tree之前,先计算应有的叶子节点数量,从而保证单个叶子节点中包含的point value不超过1024个: long innerNodeCount = 1; while (countPerLeaf

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    Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

    而在Segment Merge的过程中,多个KDB-Tree会进行合并,生成一个较大的KDB-Tree。        ...这里当叶子节点数为4时,其中的平面点数不超过2。...结果如下: [8p1mm7uh55.png]        在构建KDB-Tree的过程中,一个重要的步骤是切分维度的选择,常见选择方式为: 差值法:计算各维度的差值范围,选择差值最大的维度,上述示例采用此法...当用户对某字段进行条件查询时,可以先通过.dii获取该字段的Point索引(BKD-Tree)偏移,然后在.dim中定位BKD-Tree的非叶子节点(packed index),按照切分维度信息遍历BKD-Tree...在正式构建BKD-Tree之前,先计算应有的叶子节点数量,从而保证单个叶子节点中包含的point value不超过1024个: long innerNodeCount = 1; while (countPerLeaf

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    Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

    而在Segment Merge的过程中,多个KDB-Tree会进行合并,生成一个较大的KDB-Tree。        ...这里当叶子节点数为4时,其中的平面点数不超过2。...结果如下: [8p1mm7uh55.png]        在构建KDB-Tree的过程中,一个重要的步骤是切分维度的选择,常见选择方式为: 差值法:计算各维度的差值范围,选择差值最大的维度,上述示例采用此法...当用户对某字段进行条件查询时,可以先通过.dii获取该字段的Point索引(BKD-Tree)偏移,然后在.dim中定位BKD-Tree的非叶子节点(packed index),按照切分维度信息遍历BKD-Tree...在正式构建BKD-Tree之前,先计算应有的叶子节点数量,从而保证单个叶子节点中包含的point value不超过1024个: long innerNodeCount = 1; while (countPerLeaf

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    IDEA相关资料整理

    Qkdb> 光标所在的变量 / 类名 / 方法名等上面(也可以在提示补充的时候按),显示文档内容 Ctrl + Ukdb> 前往当前光标所在的方法的父类的方法 / 接口定义 (必备) Ctrl.../kdb> 移动光标到当前所在代码的花括号开始位置 Ctrl + ]kdb> 移动光标到当前所在代码的花括号结束位置 Ctrl + F1kdb> 在光标所在的错误代码处显示错误信息 (必备) Ctrl...+ Q 弹出一个提示,显示当前类的声明 / 上下文信息 Alt + F1 显示当前文件选择目标弹出层,弹出层中有很多目标可以进行选择 (必备) Alt + F2 对于前面页面,显示各类浏览器打开目标选择弹出层...(必备) Ctrl + Shift + F7 高亮显示所有该选中文本,按Esc高亮消失 (必备) Ctrl + Shift + F8 在 Debug 模式下,指定断点进入条件 Ctrl + Shift...,定位到下一个匹配处 F4 编辑源 (必备) F7 在 Debug 模式下,进入下一步,如果当前行断点是一个方法,则进入当前方法体内,如果该方法体还有方法,则不会进入该内嵌的方法中 F8 在 Debug

    1.2K20

    国货之光:时序数据库与图数据库最新排名

    DB-Engines公布了3月份数据库的最新排名。...工作JD中提到的系统的数量:我们使用的是领先的工作搜索引擎Indeed和Simply Hired上的招聘数量。 在职业社交网站中:专业人士简历中系统被提及的数量。...其中InfluxDB、Kdb+和Prometheus长时间霸占DB-Engine榜单前三。...在榜单前20我们也看到了来自国内的数据库DolphinDB和TDengine,能够在这样一份主要基于英文媒体及网站为统计源的榜单中,在众多数据库中挤入前20,也确实是实力的象征。...当然Neo4j依然霸榜,榜单前10中也有阿里云发布的GraphDB,及维加星信息科技发布的TigerGraph。 希望以上榜单能够给大家在实际应用选型时有个参考。

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    替代离线RL?Transformer进军决策领域,「序列建模」成关键

    虽然强化学习中的传统工作使用了依赖 Bellman 备份的特定框架,但用序列建模来作为替代对轨迹进行建模使其能够使用强大且经过充分研究的架构(如 Transformer)来生成行为。...这将使研究者绕过对长期信用分配进行自举的需要,从而避免已知会破坏强化学习稳定的「deadly triad」之一。...这与缓慢传播奖励并容易产生干扰信号的 Bellman 备份相反,可以使 Transformer 在奖励稀少或分散注意力的情况下仍然有效地工作。...序列建模和多任务学习 此类型建模的一个效果是执行条件生成:通过输入想要的回报来初始化一个轨迹。Decision Transformer 不产生单个策略,相反它模拟了广泛的政策分布。...下图显示了当以指定的目标(期望)回报为条件时,Decision Transformer 累积的平均采样(评估)回报,上部为 Atari,底部为 D4RL 中重放数据集。

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    求和家族,不简单

    今天我们就一起来认识一下这个求和家族吧。...E列,所以公式里的数据区域是E2:E11,那为什么这里不直接用公式=sum(E2:E11)进行求和呢?...案例:按月份统计每个月的销量 在目标单元格H2中输入下面的公式 ,然后向下填充公式,求出其它月份的总销量。...=sumif($B$2:$B$11,G2,$E$2:$E$11) 公式说明:sumif将数据区域B2:B11(月份列)中的每一个单元格都与条件值G2单元格(月份)进行比对,如果相等,就与B2:B11(月份列...对于案例演示中的公式,如上,sumifs函数将条件区域B2:B11(月份列)中的每一个单元格都与条件值G2(月份)单元格进行比对;将条件区域C2:C11(产品列)中的每一个单元格都与条件值H2(产品)单元格进行比对

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    BI技巧丨滚动柱形图

    BOSS:这样吧,往前平移12个月,我要看一段时间的,这个能搞不? 白茶:(¥%&*@#)老板,有点难啊! ——(支付宝到账XXXX元)—— 白茶:能搞!等着!...在项目实施的过程中,用户往往需要从时间维度对数据进行趋势分析,这是很常见的需求。...销售数量: A.销售数量 = SUM ( Fact_Sales[Quantity] ) 到这里,我们的准备工作就完成了。...YearMonth", YEAR * 12 + MONTE ) ) 这个日期表,不需要和之前的表建立模型关系,仅用作条件判断即可。...[1240] 将第二个日期表中的维度,放入到切片器中,页面添加参数选择。 [1240] 美化一下,最终效果如下: [strip] (BOSS:可以可以!) Demo文件在知识星球。

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    SQL多维分析

    HOLAP:Hybrid OLAP,结合ROLAP和MOLAP的混合体,通常将数据的详细信息存储在关系型数据库中,而将聚合数据存储在多维数据库中。...例如,在时间维度中,有基于日历的层级结构,一年共四个季度Q1、Q2、Q3、Q4,而每个季度分别有3个月份。因此该层次结构从上往下可分为年份、季度、月份三个级别。...如下图展示增加了月份维度级别,将季度级别拆分为月份级别,Q1可下钻拆分为1月、2月、3月。 切片&切块 切片(slicing):在多维度中选择一个维度作为条件,产生出新的子Cube多维数据集。...如下图展示选择基于时间Time维度进行切片,Time=Q1作为过滤条件并产生新的子Cube,该子Cube的有两个维度:城市Cities、品类Item。...NULL | +------+-----------+-------+-------+-------+-------+ LATERAL VIEW LATERAL VIEW 支持展开嵌套数组,可以将一个行中的数组映射拆分成多行并维护在新列中

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    Java多线程面试问题和答案

    所以总而言之 , 一个线程可以在的新的,可运行的,运行的,等待的,被阻止的和死的。 Q6在java中sleep和wait方法有什么区别? Wait方法释放锁,而sleep方法不释放锁。...当我们做一个变量volatile时,所有的线程直接从内存中读取它的值,而不是缓存它。这确保共享变量始终更新。 volatile是一个只能与变量一起使用的关键字。 Q11有可能两次启动一个线程吗?...在类锁定中,类的多个对象可能存在,但总是有一个类的类对象锁可用。 Q20 Callable和Runnable有什么区别? 可调用throws检查异常,而Runnable不抛出检查异常。...Q22可以同步一个构造函数吗? 否,构造函数无法同步。 Q23 java中的种族条件是什么,我们如何解决? 当多个线程尝试在没有同步的情况下访问同一资源时会导致竞争条件。...Q27什么是Threadpool? Threadpool管理工作线程池。有一个队列,其中任务正在等待执行。 Q28你能发现线程是否在对象上保持lock()?

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    重磅 | 经典教材 R. Sutton《增强学习导论》最新版(451PDF)

    昨天介绍了 DeepMind在实现通用人工智能上的最新尝试,DeepMind的科学家Hadsell认为,神经网络中智能体的连续学习和行动能力被认为是通往通用人工智能的重要一步。...时间差分(TD)学习 6.1 时间差分预测 6.2 时间差分预测方法的优势 6.3 TD(o)的最佳性 6.4 Sarsa:在策略(On-Policy) TD 控制 6.5 Q-Learning:连策略...使用近似法的在政策预测 9.1 价值函数的近似 9.2 预测目标(MSVE) 9.3 随机梯度和半梯度的方法 9.4 线性方法 9.5 线性方法中的特征构建 9.5.1 多项式 9.5.2...用近似法控制on-policy 在策略 10.1 插入式的半梯度控制 10.2 n-step 半梯度Sarsa 10.3 平均回馈:连续任务中的新问题设定 10.4 “打折”的设置要考虑可用性 10.5...使用近似法的离策略方法 11.1 半梯度的方法 11.2 Barid 的反例 11.3 The deadly triad 12.

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    机器学习 | 基于机器学习的供应链管理之销售库存优化分析(实操分享)

    对三张表中的分类变量进行编码转换,采用sklearn内置的LabelEncoder编码。 3....查看每张表的字段缺失情况,train.csv,test.csv,store.csv缺失如下 image.png image.png image.png 在store表中,缺失字段CompetitionDistance...,第三种类型的商家在周日一直都不开门,第四种商家在当前不促销之前促销时在周日不开门。...同时也做出促销对销量在月份上的影响,如下 image.png 可以发现所有商家在年底的销量达到顶峰,表面月份对销量有显著的影响。...预测区间根据预测值的四分位数确定,预测上线为Q3+k1(Q3-Q1),下线为Q1-k2(Q3-Q1),其中k1,k2的值由商家的库存状况自行确定。

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    SQL聚合函数 COUNT

    COUNT(*)不接受其他参数,不能与ALL或DISTINCT关键字一起使用。 COUNT(*)不接受表达式参数,也不使用任何特定列的信息。...不能与流字段一起使用。 DISTINCT可以指定BY(colo -list)子句,其中colo -list可以是单个列名,也可以是用逗号分隔的列名列表。...%AFTERHAVING - 可选-应用在HAVING子句中的条件。 COUNT返回BIGINT数据类型。...COUNT可以在引用表或视图的SELECT查询或子查询中使用。 COUNT可以在SELECT列表或HAVING子句中与普通字段值一起出现。 COUNT不能用于WHERE子句。...没有行返回 如果没有选择行,COUNT返回0或NULL,这取决于查询: 如果除了提供给聚合函数的字段之外,选择列表不包含对FROM子句表中的字段的任何引用,那么COUNT返回0。

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    重磅 | 经典教材 R. Sutton《增强学习导论》最新版(548PDF)

    蒙特卡洛方法 5.1 蒙特卡洛预测 5.2 蒙特卡洛对行动价值的评估 5.3 蒙特卡洛控制 5.4 不读取(Explore)开始条件下的蒙特卡洛控制 5.5 通过重要抽样进行无策略(off-Policy...时间差分(TD)学习 6.1 时间差分预测 6.2 时间差分预测方法的优势 6.3 TD(o)的最佳性 6.4 Sarsa:在策略(On-Policy) TD 控制 6.5 Q-Learning:连策略...使用近似法的在政策预测 9.1 价值函数的近似 9.2 预测目标(MSVE) 9.3 随机梯度和半梯度的方法 9.4 线性方法 9.5 线性方法中的特征构建 9.5.1 多项式 9.5.2...用近似法控制on-policy 在策略 10.1 插入式的半梯度控制 10.2 n-step 半梯度Sarsa 10.3 平均回馈:连续任务中的新问题设定 10.4 “打折”的设置要考虑可用性 10.5...使用近似法的离策略方法 11.1 半梯度的方法 11.2 Barid 的反例 11.3 The deadly triad 11.4 Linear Value-function Geometry 11.5

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    你需要的Excel常用函数都在这里!

    Excel常用函数包括逻辑函数、数学函数、文本函数、统计函数、日期函数,熟练并运用好函数,能够让复杂的问题简单化,可以做到批处理,加快处理各种统计、计算类工作。 下面就来一起学习吧。建议收藏!...当为2个时,即为单条件计数。 可以使用通配符,问号? 匹配任意单个字符,星号匹配任意字符串。如果要查找实际的问号或星号,请在字符前键入波形符~ 不区分大小写。...一旦在该区域中找到了项,将计算 sum_range 中的相应值的和。 criteria1 定义将计算 criteria_range1中的哪些单元格的和的条件。其表示方式与SUMIF一样。...如公式 =SUMIF(B2:B5, "John", C2:C5) 只对区域 C2:C5 中在区域 B2:B5 中所对应的单元格等于"John"的值求和。...工作日不包括周末和专门指定的假日。在计算发票到期日、预期交货时间或工作天数时,可以使用函数 WORKDAY 来扣除周末或假日。 start_date 必需。开始日期。 days 必需。

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