如果最后有时间，将相同的数据和查询加载到单节点Postgres中并查看我们如何进行比较总是很有趣。...第一步是分片 我们之前已经讨论过这一点，但是获得这些性能提升的首要关键是Citus将您的数据隐藏在更小的，更易于管理的部分。这些碎片（是标准Postgres表）分布在多个物理节点上。...使用更大，更快的设备的问题在于，数据增长超过了硬件改进的速度。 ? MapReduce本身是一个框架，用于拆分数据，根据需要将数据改组到节点，然后在重新组合结果之前对数据的子集执行工作。...让我们举一个例子，例如累计总浏览量。如果我们想在此基础上利用MapReduce，我们会将浏览量分成4个单独的存储桶。...对于平均值，我们从所有节点和计数中获得总和。然后，我们将总和与计数加在一起，并在协调器上进行最终数学运算，或者您可以将每个节点的平均值求和。
*/ /*查看某个用户内存使用情况,如:postgres*/ top -u postgres /* 内容解释： PID：#进程的ID USER：#进程所有者 PR：#进程的优先级别，越小越优先被执行...S表示休眠，R表示正在运行，Z表示僵死状态，N表示该进程优先值为负数 %CPU：#进程占用CPU的使用率 %MEM：#进程使用的物理内存和总内存的百分比 TIME+：#该进程启动后占用的总的...exe 优化查询 分析查询语句EXPLAIN 使用EXPLAIN语句来分析一个查询语句，执行如下语句： EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fruits; 索引对查询速度的影响...checkpoint_completion_target指定检查点完成的目标，作为检查点之间总时间的一部分。默认值是 0.5。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。...因为有部分优化选项在默认的SQL测试语句中没有体现出它的优势，如果到实际测试中，提升应该不止30%。
原始管道的一些具体缺点是： Postgres SPOF：单个PostgreSQL实例是一个SPOF（单点故障），因为它没有副本或备份，如果我们丢失了这个节点，整个分析管道可能会瘫痪并且不会为Zone Analytics...请参阅下面的“数据API的未来”部分。 非聚合请求表 我们存储超过100列，收集有关通过Cloudflare传递的每个请求的大量不同类型的指标。.....）的总和。...有一篇很好的文章深入解释了ClickHouse主键和索引粒度。...它为我们所有7M +客户的域提供分析，每月独立访问量超过25亿，每月页面浏览量超过1.5万亿。 平均而言，我们每秒处理6M HTTP请求，峰值高达每秒8M请求。 ?
注意: 每个数组中的元素不会超过 100 数组的大小不会超过 200 示例 1: 输入: [1, 5, 11, 5] 输出: true 解释: 数组可以分割成 [1, 5, 5] 和 [11]....示例 2: 输入: [1, 2, 3, 5] 输出: false 解释: 数组不能分割成两个元素和相等的子集....套到本题，dp[i]表示 背包总容量是i，最大可以凑成i的子集总和为dp[i]。...代码如下： // 题目中说：每个数组中的元素不会超过 100，数组的大小不会超过 200 // 那么背包内总和不会大于20000，所以定义一个20000大的数组。...0; // dp[i]中的i表示背包内总和 // 题目中说：每个数组中的元素不会超过 100，数组的大小不会超过 200 // 那么背包内总和不会大于
但是我们又要存放一段时间的快照信息用于性能分析，这个类似于Oracle的AWR快照信息。 这个时候我们就需要专门创建一个单独的powa数据库用于存储各个pg采集过来的数据。...(Execution) Time 执行该SQL总时间。 (Execution) Avg time 执行该SQL平均时间。 (I/O Time) Read 读I/O等待时间。...Number of time the query has been executed, per second Runtime per sec 每秒执行的查询的总持续时间。...Number of buffers allocated Sync time 文件同步到磁盘的检查点处理部分所花费的总时间（单位 : 毫秒）。...checkpoint processing where files are synchronized to disk, in milliseconds Write time 在将文件写入磁盘的检查点处理部分中花费的总时间
AWR报告结构 AWR报告基本分为四部分： 基本信息部分，包括了DB实例、主机的信息以及报告采集时间段的信息。...当该值出现问题的时候，我们可以借助后面的等待时间和latch分析来查找解决问题。...记录了执行总和时间的 TOP SQL(请注意是监控范围内该SQL的执行时间总和，而不是单次SQL执行时间 Elapsed Time = CPU Time + Wait Time)。...记录了执行占CPU时间总和时间最长的TOP SQL(请注意是监控范围内该SQL的执行占CPU时间总和，而不是单次SQL执行时间)。 SQL ordered by Gets。...记录了执行占总 buffer gets (逻辑IO)的TOP SQL(请注意是监控范围内该SQL的执行占Gets总和，而不是单次SQL执行所占的Gets)。 SQL ordered by Reads。
文心一言： 为了证明对一个规模永远不会超过 k 的栈执行 n 个操作（包括复制栈）的总代价为 O(n)，我们可以使用摊还分析的方法。...接下来，我们分析 n 个操作的总摊还代价。假设在这 n 个操作中，复制栈的操作发生了 m 次。那么，普通的栈操作的摊还代价总和为 (n - m)，而复制栈的操作的摊还代价总和为 m * c。...因此，我们证明了即使包括了复制栈的操作，n 个操作的总代价仍然是 O(n)。 注意：这里的摊还代价并不直接等于实际代价，而是用于分析算法时间复杂度的一个工具。...• 复制栈操作的代价为 k，因为栈的大小永远不会超过 k。在这个假设下，一个操作序列的代价就是该序列中所有操作代价的总和。...我们假设每个栈操作的摊还代价为O(1)，也就是说每个操作平均时间复杂度为O(1)。 在执行n个操作（包括复制栈）后，我们可以将其划分为两部分： 1. 执行k个操作的初始栈 2.
增加了为GDB优化的调试信息，级别是3 -g3：增加了调试信息，级别是3 -fno-omit-frame-pointer：保留完成的栈帧 但偏向于debug的参数会造成性能降低，生产上也不一定这样编，部分堆栈缺失也不妨碍整体性能分析...Self：当前函数本身的代码上消耗CPU时间的百分比，不包括它调用的其他函数的时间。 Children：当前函数以及它调用的所有函数上消耗的CPU时间的总和的百分比。...注意：children的百分比都是相对于parent的百分比，例如： - 60.00% A - 30.00% B - 20.00% C 函数 A 总执行时间的 60%。...这包括它自己的代码执行时间以及它调用的所有函数的执行时间。 函数 B 是 A 的一个子函数，它单独占用了 A 执行时间的 30%。...perf record -p 86684 -ag -- sleep 60 大部分信息直接看就好了，没必要火焰图。
注意: 每个数组中的元素不会超过 100 数组的大小不会超过 200 示例 1: 输入: [1, 5, 11, 5] 输出: true 解释: 数组可以分割成 [1, 5, 5] 和 [11]....示例 2: 输入: [1, 2, 3, 5] 输出: false 解释: 数组不能分割成两个元素和相等的子集....我们直接套用「01 背包」的状态定义： 代表考虑前 个数值，其选择数字总和不超过 的最大价值。...当有了「状态定义」之后，结合我们的「最后一步分析法」，每个数字都有「选」和「不选」两种选择。 因此不难得出状态转移方程： ?...虽然说逻辑上完全成立，但总给我们一种「间接求解」的感觉。 造成这种「间接求解」的感觉，主要是因为我们没有对「01 背包」的「状态定义」和「初始化」做任何改动。
分片命名法被认为起源于 MMORPG Ultima Online，当时游戏开发者需要一个宇宙解释来解释存在多个运行平行世界副本的游戏服务器。...到 2020 年年中，很明显，产品的使用将超过我们值得信赖的 Postgres 单体的能力，后者在五年和四个数量级的增长中尽职尽责地为我们服务。...使我们的数据集与众不同的部分原因在于，block 表反映了用户创建内容的树，这些内容的大小、深度和分支因子可能会有很大差异。例如，单个大型企业客户产生的负载比许多普通个人工作空间的总和还要多。...我们需要至少 60K 的总 IOPS 来满足现有需求，并在需要时具有进一步扩展的能力。...m=1#comment-form 更多 Citus 简介，将 Postgres 转换为分布式数据库 分布式 PostgreSQL - Citus 架构及概念 扩展我们的分析处理服务(Smartly.io
例如，可能网络的一部分正在执行所有的学习，而另一部分却是无用的，但是仅仅观察损失，永远不会揭示这一点。...对参数进行求和，将得到每次迭代的总损失变化量；如果对迭代进行求和，将得到每个参数的总 LCA。...研究发现：(a) 在所有迭代中，参数的帮助率接近 50%；(b) 所有参数的帮助大约为一半时间。 这两个观察结果在很大程度上可以解释为训练中普遍存在的震荡现象。...小批量梯度是整个训练集梯度的无偏估计，因此，小批量噪声本身并不能解释总 LCA 为何为正。...Uber 之前观察到的参数震荡现象是另一种可能的解释，但如果没有其他因素的话，震荡不应该导致在错误的方向上的漂移，因此这也不能解释为何总 LCA 为正。
以下几篇文章都比较好地解释了Shared Buffers和操作系统层面文件缓存（os cache）之间的关系，可作为参考 https://www.cybertec-postgresql.com/en/...是的，参数在postgresql.conf文件中，bgwriter_flush_after(整数)—默认512 kB 当backend writer写入的数据超过这个数量时，尝试强制操作系统向底层存储发出这些写入操作...buffers分配比例以及原因都没有一个明确的解释。...比如建议的给shared buffers分配25%的总内存，给effective_cache_size设置50%总内存的具体原理，为什么是这个比例，而不是5:5开或者是7:3开的比例？...对于RDS DB实例，DB参数组的默认值设置为总内存的25%。但是对于Aurora DB实例，DB参数组的默认值设置为总内存的75%。
了解傅里叶级数在电路分析和傅里叶级数方程中的重要性，同时深入了解该分析工具的工作原理。傅里叶级数是一种强大的工具，可以将非正弦周期波形表示为正弦波形的总和。...顾名思义，瞬态响应是暂时的，通常会随着时间的推移迅速消失，可能在几毫秒内。如果我们保持开关闭合足够长的时间，我们将只剩下第二项，即系统的稳态响应。稳态响应是与输入频率相同的正弦波。...换句话说，电路将如何响应以下输入：图片由于假定电路是线性的，叠加原理表明总输出等于各个输入组件产生的输出之和。...请注意，图 2 仅显示了输入波形的一个周期；换言之，假设图中描绘的部分随着时间以周期性方式重复自身。图片这就是傅立叶级数的突出之处。傅里叶级数允许我们用正弦波形来描述任意周期波形，例如上述方波。...总体而言，正弦波似乎无法赶上方波的突变。在这种情况下，单个正弦波似乎不是方波的可接受近似值。但是，如果我们添加另一个正弦分量会怎样？
20-100ms以内 2s虽然看起来不长，但是对比规则引擎每次10ms左右的响应时间来说，还是不可以接受的；并且由于该规则引擎响应超时，还会导致出单超时失败 问题分析 在分析该系统GC日志后发现，2s暂停发生在...不过经查阅其他资料和验证后，发现此处和《深入理解Java虚拟机》解释的有些出入（或者是书上解释的不够清楚） 其实就是按年龄给对象分组，取total（累加值，小于等与当前年龄的对象总大小）最大的年龄分组，...如果该分组的total大于survivor的一半，就将晋升年龄阈值更新为该分组的年龄 注意：不是是超过survivor一半就晋升，超过survivor一半只会重新设置晋升阈值（threshold），在下一次...+age n的总大小，累加规则如下图所示 当total最大的分组的total值超过了survivor/2时，就会更新晋升阈值 在第二次年轻代GC“长暂停年轻代GC日志”中，由于新的晋升年龄阈值为1，所以那些经历了一次...不过为了稳妥，还是将survivor调到800M，这样desired survivor size就是400M左右，在第一次Young GC后，就不会因年龄为1的对象总和超过了desired survivor
2.3 配置 配置文件 //数据库类型，postgres db=postgres //驱动程序，每种数据库有对应的驱动 driver=org.postgresql.Driver conn= jdbc...terminalWarehouseFixed=true //下面五个值的总和必须等于100，默认值为：45, 43, 4, 4，4 ，与TPC-C测试定义的比例一致，实际操作过程中，可以调整比重来适应各种场景...，假设为B=2000毫秒； 然后用60000 ms除以A得到一个值C=60000/2=30000，假如事务运行时间BC，意味着事务超过了预期时间...= 2021-10-17 01:04:24 01:04:24,135 [Thread-2] INFO jTPCC : Term-00, Transaction Count = 187868 结果解释...比如此次测试的案例的结果如下: 三 总结 工欲善其事必先利其器，不过工具只是其中的一部分，性能优化的路还很长，还需要结合OS系统网络，cpu，io ，db系统整体进行调优。
尽管我们曾协助调优主机和数据库，但很少花时间解释HugePage的重要性，并用数据证明它的合理性。多亏了我的朋友及同事Fernando进行反复实验，这次我忍不住这么做了。...透明HugePage(THP)已禁用，此处不过多解释为什么将THP用于数据库服务器不是一个好主意。 为持有相对持久的连接，使用pgBouncer进行80个连接。...此处不专注解释HugePage背后的理论和概念，而是专注于影响分析。...下面的shell命令可以用于检查Pss（单个进程在系统总内存种实际使用量的比例）。由于PG使用共享内存，因此专注Rss没有意义。...正如下图所示，总的“可用”内存几乎保持不变。 总页表大小几乎保持不变： 此时看到，HuagePages仅为61MB，而不是之前的25+GB。
示例 2: 输入: amount = 3, coins = [2] 输出: 0 解释: 只用面额2的硬币不能凑成总金额3。...amount = 10, coins = [10] 输出: 1 注意: 你可以假设： 0 <= amount (总金额) <= 5000 1 <= coin (硬币面额) <= 5000 硬币种类不超过...代表当没有任何硬币的时候，存在凑成总和为 0 的方案数量为 1；凑成其他总和的方案不存在。 当「状态定义」与「基本初始化」有了之后，我们不失一般性的考虑 该如何转移。...的数据范围为 ， 的数据范围为 ，总的计算量为 以上，处于超时边缘（实际测试可通过）。...我们需要对其进行「降维优化」，可以使用最开始讲的 数学分析方式，或者上一讲讲的 换元优化方式 进行降维优化。 由于 数学分析方式 十分耗时，我们用得更多的 换元优化方式。两者同样具有「可推广」特性。
大部分数据库（包括 Oracle、MySQL、Postgres 在内）在做并发控制的时候，都会采用 MVCC（多版本并发控制）的机制来保证系统具有较高的并发性。...MVCC 实现原理 所谓 MVCC，就是数据库中的同一查询根据相关事务执行的先后顺序以及隔离级别的不同，可能会存在不同版本的结果，通过这样的手段来保证大部分查询操作不会被修改操作阻塞并保证数据逻辑的正确性...下面以 Postgres 为例介绍一下 MVCC 的一种实现方式，下图用以解释 Posrgres 里最基本的数据可见性是如何实现多版本控制的。...（图片来自网络，侵删） 首先，Postgres 里的每一个事务都有编号，这里可以简单理解为时间顺序编号，编号越大的事务发生越晚。...对应左边数据记录，这 6 行数据的可见性就如同标注的一般： 第一行，Cre 30，没有删除，在 100 这个时间点，应该能看到。
利用pg_stat_statments分析业务瓶颈 1、查看系统负载 如果希望减少整个系统的负载，可以按照总时间来查看您的语句： select (total_exec_time + total_plan_time...类似地，如果您让人们执行您希望排除的一次性慢速查询，则限制查询执行次数超过最小次数会很方便。 3、减少IO 考虑系统资源使用的另一种方法是考虑缓冲区。...from pg_stat_statements order by total_buffers desc limit 50; 您可能希望将这些缓冲区统计信息中的一些与上面的查询混合搭配，例如查看您按总时间排名的每个查询的...4、调整JIT设置 从 Postgres 15 开始，pg_stat_statements 中有了JIT编译统计（和 I/O 计时，但那些可以等到另一天）。...jit_emission_time, query from pg_stat_statements order by jit_total_time_percent desc limit 50; 即时编译花费总时间的百分比进行排序
请记住，此时我们已经启动并运行了 Bucardo 来记录漂移，因此在目标服务器上恢复数据将被解释为同步回源数据库的更改。...这是迁移过程中最关键的部分，我们进一步分析一下。 如果你的表有一个自动递增的 ID 作为主键，Postgres 会自动从相应的序列中选择下一个 ID。Bucardo 也会同步序列。...最后你会丢失一个对你的客户来说似乎是成功的预订。你的数据库仍处于有效状态，但你会丢失数据，还没法恢复。这是一个死胡同！ 在讨论解决方案之前，让我们考虑另一种情况。假设你的表使用 UUID 作为 PK。...总 结 将你的 postgresql 数据库迁移到一个新实例会面临巨大挑战。...为什么要升级到新实例 首先，我们需要解释为什么我们不让亚马逊在没有我们干预的情况下在线升级我们的数据库。
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