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    数据库数据切分

    垂直切分 将数据库想象成由很多个一大块一大块的“数据块”（表）组成，垂直地将这些“数据块”切开，然后把它们分散到多台数据库主机上面 优点 （1）数据库的拆分简单明了，拆分规则明确 （2）应用程序模块清晰明确...（3）数据维护方便易行，容易定位 缺点 （1）部分表关联无法在数据库级别完成，要在程序中完成 （2）对于访问极其频繁且数据量超大的表仍然存在性能瓶颈，不一定能满足要求 （3）事务处理复杂 （4）切分达到一定程度之后...，扩展性会受到限制 （5）过度切分可能会带来系统过于复杂而难以维护 水平切分 将某个访问极其频繁的表再按照某个字段的某种规则分散到多个表中，每个表包含一部分数据 优点 （1）表关联基本能够在数据库端全部完成...（2）不会存在某些超大型数据量和高负载的表遇到瓶颈的问题 （3）应用程序端整体架构改动相对较少 （4）事务处理相对简单 （5）只要切分规则能够定义好，基本上较难遇到扩展性限制 缺点 （1）切分规则相对复杂...，很难抽象出一个能够满足整个数据库的切分规则 （2）后期数据的维护难度有所增加，人为手工定位数据更困难 （3）应用系统各模块耦合度较高，可能会对后面数据的迁移拆分造成一定的困难

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    【详解】Mycat读写分离+垂直切分+水平切分+er分片+全局表

    垂直切分2.1 概述垂直切分是指将不同的表或业务模块拆分到不同的数据库中，以减少单个数据库的压力。Mycat支持通过配置​​schema​​和​​table​​来实现垂直切分。...水平切分3.1 概述水平切分是指将同一张表的数据拆分到多个数据库中，以分散数据存储压力。Mycat支持通过配置分片规则来实现水平切分。...垂直切分：将用户信息和订单信息分别存储在不同的数据库中。水平切分：将订单信息按用户ID进行切分，存储在不同的分片中。ER 分片：确保相关联的数据存储在同一分片中。...垂直切分垂直切分是将不同的表或表的一部分分配到不同的数据库中，以减少单个数据库的压力。...水平切分水平切分是将同一个表的数据按照某种规则（如哈希、范围等）分散到多个数据库中。

    48310

    文本切分（Chunking）策略：长度、重叠与语义切分的工程对比

    直接答案：RAG 系统检索质量的上限，很大程度由文档切分决定。切得太碎会丢失上下文，切得太大又引入噪声。下面从切分粒度、重叠策略、语义切分、与检索的联动、效果评估五个维度做工程对比。...切分是 RAG 工程里投入产出比最高的调优点之一，优先于换更贵的模型。...四、语义切分 用 embedding 模型计算相邻句子的语义距离，在距离突变处切分，使每块内部语义高度一致。步骤：句向量化 → 算相邻句余弦距离 → 距离超阈值处断开。...可借助 RAGAS、TruLens 定量对比不同切分策略。没有万能块大小，按文档类型（技术手册、法律条文、口语 transcript）实测定，建议做消融实验再上线。小结：切分没有银弹。...均匀文档用固定或递归切分，精度敏感用语义切分；重叠必带且占比适中；块大小与 top-k、上下文窗口联动调。先用 Recall@k 测起来，再迭代优化。

    25510

    HBase Region自动切分细节

    HBase系统中Region自动切分是如何实现的，这里面涉及很多知识点，比如Region切分的触发条件是什么、Region切分的切分点在哪里、如何切分才能最大的保证Region的可用性、如何做好切分过程中的异常处理...ConstantSizeRegionSplitPolicy'} Region切分准备工作：寻找Splitpoint region切分策略会触发region切分，切分开始之后的第一件事是寻找切分点－splitpoint...Region核心切分流程 HBase将整个切分过程包装成了一个事务，意图能够保证切分事务的原子性。...，即要么切分完全成功，要么切分完全未开始，在任何情况下也不能出现切分只完成一半的情况。...Region切分对其它模块的影响通过region切分流程的了解，我们知道整个region切分过程并没有涉及数据的移动，所以切分成本本身并不是很高，可以很快完成。

    2.6K71

    Linux压缩包管理

    tar解压缩命令 tar命令有一些参数，用来帮助我们更好的管理压缩包。它本身是一个打包命令，我们想要管理压缩包，则需要参数z或j。...）需要压缩的文件或目录 tar -jcvf 压缩包的名称（xxx.tar.bz2）需要压缩的文件或目录 ?...解压缩命令格式如下 tar -xjvf 压缩包名称 -C（大写C）目标目录 tar -xzvf 压缩包名称 -C（大写C）目标目录 这样就能把压缩包解压到指定的目录下。 ?...解压缩命令如下 rar x 压缩包 需要解压到的目录 ? 如果只是在当前目录下解压，那么可以省略目录。 rar命令在压缩的时候，无需指定压缩包的后缀，rar打包以后会自动加上。...压缩命令如下 zip 压缩包 需要压缩的文件或目录 ? 解压缩命令 unzip 压缩包 -d 需要解压缩到的目录 zip压缩目录的时候需要加上参数-r。

    2.2K40

    Sqoop切分数据的思想概况

    Sqoop通过--split-by指定切分的字段，--m设置mapper的数量。通过这两个参数分解生成m个where子句，进行分段查询。...因此sqoop的split可以理解为where子句的切分。...第一步，获取切分字段的MIN()和MAX() 为了根据mapper的个数切分table,sqoop首先会执行一个sql，用于获取table中该字段的最小值和最大值，源码片段为org.apache.sqoop.mapreduce.DataDrivenImportJob...第二步，根据MIN和MAX不同的类型采用不同的切分方式 支持有Date,Text,Float,Integer，Boolean,NText,BigDecimal等等。...复杂的是字符串这种类型，最简单的方式就是m小于26的时候，比如2，那么按照开头字母就可以切分,[A,M),[M,Z].但是对于hello,helaa这种就只能到第四个字母才能切分了。

    1.7K50

    Python实用技巧大任务切分

    今天来说说，Python 中的任务切分。以爬虫为例，从一个存 url 的 txt 文件中，读取其内容，我们会获取一个 url 列表。我们把这一个 url 列表称为大任务。...列表切分 在不考虑内存占用的情况下，我们对上面的大任务进行一个切分。比如我们将大任务切分成的小任务是每秒最多只访问5个URL。...生成器切分 # -*- coding: utf-8 -*- # @时间 : 2019-11-23 23:47 # @作者 : 陈祥安 # @文件名 : g.py # @公众号: Python学习开发...,这里我们每次切分出含有5个元素的生成器，因为生成器没有__len__方法所以，我们将其转为列表，然后判断列表是否为空，就可以知道迭代是否该结束了。...下面就和大家讨论，异步生成器切分的问题 异步生成器切分 首先先来看一个简单的异步生成器。

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    什么是RAG文档切分策略？

    二、什么是RAG文档切分策略RAG文档切分策略是将大型文档分割成适合检索和生成的小块（chunks）的方法论。...三、RAG文档切分策略如何工作文档切分策略主要包含三种核心方法，每种都有其独特的工作机制和适用场景。...递归切分的工作流程像剥洋葱，层层深入：第一层：按最大语义单元切分，比如章节。...四、不同切分策略的优缺点切分策略优势劣势适用场景固定长度切分实现简单、速度快、内存占用低、适合流式处理破坏语义完整性、可能切断关键信息、检索精度较低日志文件、代码提交、格式规整的数据、baseline测试语义边界切分保留语义连贯性...多模态文档切分：随着RAG从文本扩展到图片、表格、视频，切分策略也需要演进。如何切分包含图表的技术文档？如何分割视频教程？多模态chunk的定义和检索是下一个前沿方向。

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    Machete Lite 视频切分工具

    博主用过的视频切分工具不少，比如UltraVideoSplitter或者Boilsoft Video Splitter等。...但不知是不是打开方式不对，总有半数以上的视频切分之后音频流或者视频流损坏，又或者关键帧分割错误导致开头结尾处有少量马赛克。这次在用过Machete Lite之后感觉不错，特与大家分享。  ...此软件lite版本为精简版，仅支持AVI和WMV视频格式切分，不过对于博主而言完全足够，便不去找什么和谐版了。  ...此时按5标记切分起点，继续使用2预览直到确定终点，按3或4跳到最近关键帧。此时按6标记切分终点，最后按7进行保存。   由于切分仅仅是对视频进行重新封装，所以速度很快，也不会影响到画质。

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    PyTorch: 张量的拼接、切分、索引

    文章目录 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 1.2 torch.stack 1.3 torch.chunk 1.4 torch.split 二、张量索引 2.1 torch.index_select...2.2 torch.masked_select 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 功能：将张量按维度dim 进行拼接 tensors : 张量序列 dim： 要拼接的维度...input : 要切分的张量 chunks 要切分的份数 dim 要切分的维度 code # cut into 3 a = torch.ones((2, 7)) # 7 list_of_tensors...torch.Size([2, 1]) 1.4 torch.split torch.split(Tensor, split_size_or_sections, dim) 功能：将张量按维度 dim 进行切分...返回值：张量列表 tensor : 要切分的张量 split_size_or_sections 为 int 时，表示 每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分 dim 要切分的维度 code

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