6，什么是数据立方体？ 7，OLAP的操作用哪些？ 8，OLAP的服务器结构有哪些？ 9，常用的属性选择度量有哪些？ 10，评估分类器性能的度量？...通过细微的十个小问题，以点画线，画出数据相关的知识面，直观把握知识，形成一个体系。 1，度量数据中心趋势与离散趋势的统计量？...欧几里得距离（绿色），曼哈顿距离（红蓝黄），闵可斯夫基距离，上确界距离等等。 3，什么是高数据质量的数据？ 准确性，完整性，一致性，时效性，可信性和可解释性。...常见的度量方法：信息增益，增益率，基尼指数(Gini指数) 其他属性度量方法：卡方检验，C-SEP，G-统计量 10，评估分类器性能的度量？...恭喜你，看完了十个问题，也掌握了基础的解答点，更希望你能够做到问十道百，体现自己的专业知识和技术自信。
前文回顾： 性能优化之查询转换 - 子查询类 将SQL优化做到极致 - 子查询优化 作者简介： 韩锋 ?...1、空值问题 首先值得关注的问题是，在NOT IN子查询中，如果子查询列有空值存在，则整个查询都不会有结果。这可能是跟主观逻辑上感觉不同，但数据库就是这样处理的。因此，在开发过程中，需要注意这一点。...在11g的默认情况下，走的就是ANTI NA(NA=NULL AWARE) 2、OR问题 对含有OR的Anti Join或Semi Join，注意有FILTER的情况。...从成本或逻辑读等角度来看，整个逻辑读为30，较前面的69大大降低了 3、[NOT] IN/EXISTS问题 下面看两个关于[NOT] IN/EXISTS的问题。 1....IN/EXISTS 从原理来讲，IN操作是先进行子查询操作，再进行主查询操作。EXISTS操作是先进行主查询操作，再到子查询中进行过滤。
糟糕的代码，对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响，所以，先设计再实现，谋而后动。 这里的循环查询，指的是在一个for循环中，不断访问数据库来查询数据。...本文将摘取其中的三个例子来说明如何避免循环查询带来的性能问题，涉及常用的三种数据存储：MySQL，MongoDB和Redis。 1....，当然，这里也可以通过IN查询来做，同样可以提高性能。...使用pipeline来查询redis Redis通常用来做数据缓存，降低数据库的命中率，从而提供并发性能。然而，如果使用不当，你会发现虽然使用了缓存，但是时间查询效率并没特别大的提升。...上面通过三个实例来阐述循环查询对性能的影响和优化的方法，写这篇博客的目的并不仅仅要介绍这些技巧方法，因为技巧方法远不止这些，而是想借此传达一个观点：编程，应该设计先于写代码。
观察一下，这么一个SQL语句出现眼前，光长度就够吓人的了，就别奢望着它的查询性能了，用这样一个语句进行查询就是灾难的开始。 而且impala最大只能支持到9999个in参数，于是到这里。...由于impala对于当前的查询方式存在限制，所以要绕开限制（其实即便impala不存在限制，想想在一个in中传递1w+部门id进行匹配查询，性能也不可能好到那里去）。...解决方案 优化MySQL函数递归调用方案 既然是数据分析项目，不需要处理事务，为了达到一定的查询性能，应该进行适当的冗余设计。...针对使用MySQL函数进行递归查询不合理的问题，直接修改为使用全表查询的方式解决，再结合缓存解决性能问题。...在大数据分析项目中，为了满足一定的查询性能，适当进行宽表设计是非常有必要的。
问题背景： 腾讯云ES客户-某头部在线教育公司在微信群中反馈连续两天在晚上19:30左右业务侧查询ES集群时出现较大面积查询拒绝现象，且查询耗时从原先的100ms以下上涨到900ms以上，如图1所示。...，增加停用词词典后，查询的性能几乎可以达到近100%的性能提升。...并在查询语句中通过filter进行学科过滤，可以缩小搜索范围，提高查询性能。...我们之前也配合过国内某头部生鲜O2O客户做过深度聚合查询性能压测，文档数小于1亿时，索引设置1个主分片相对于3个主分片，深度聚合的查询性能要高出20%左右，见图10所示。...且未再出现过查询拒绝的问题，如图13所示。
在该项目中用户通过VR头显来全景观赏非欧几里得几何形状之一的双曲空间形状，还可以利用键盘上的WASD键或箭头来改变观看角度。...在双曲空间中立方体的一个边被六个相似的立方体整齐地围绕，体验者视角处于立方体内部与外部时不同的角度会引发不同的形状感觉。数学家们通过VR模拟这一结构，以此来研究每个定点有多少个立方体相遇的问题。 ?...至于非欧几里得空间，小编只能做如下玄妙的解释：在常规的几何学中，我们的认知是，两条平行线永远保持同样的距离，不会靠近也不会远离，而在非欧几里得几何学中，同样的两条平行直线能够逐渐相交，或者逐渐远离。...同时，Greene 还在教室中投射出根据弦理论所描述的四维超立方体，这种立方体具有24个面，16个顶点以及8个立方体胞。并邀请学生尝试在四五个甚至六个维度上创建自己的对象。...此应用旨在帮助孩子们更好地理解实验的过程，通过3D图像来近距离观察分子。 ?
作者：潇湘隐者 www.cnblogs.com/kerrycode/p/5836015.html 今天遇到一个很有意思的问题，一个开发人员反馈在测试服务器ORACLE数据库执行的一条简单SQL语句非常缓慢...另外一个同事B对这个表做一些简单查询操作，但是他不知道同事A的没有提交INSERT语句，如下所示，查询时间用了大概5秒多（这个因为构造的数据量不是非常大的缘故。...你会发现执行计划里面redo size为0，这是因为redo size表示DML生成的redo log的大小，其实从上面的执行计划分析redo size异常，就应该了解到一个七七八八了，因为一个正常的SELECT查询是不会在...通常，普通查询都是一致性读。 一致性读什么时候需要cr块呢，那就是select语句在发现所查询的时间点对应的scn，与数据块当前所的scn不一致的时候。
问题分析 ? 为了解答以上问题，首先需要对SQL的基本语法与查询转换（QueryTransformation）的概念与原理有一定了解。...但是，相对于查询转换（Query Transformation）相关技术的介绍，与其重要度相比相关技术的介绍就比较少。今天要说明的就是查询转换相关的问题。...客户正好使用的是10g系统，通过此次问题的分析，可以掌握查询转换问题的基本思路与方法。 测试环境 ? 生成如下表 T1、T2、T3，并插入数据，每个表插入10,000行数据。...这个问题虽然看起来很简单， 但是里面使用到的知识点非常得多。对查询转换没有一个基本的理解与认识，对复制SQL语句的调优，会觉得比较困难。下面请再看一个例子。...今后，希望再加上两个问题问自己，为什么不进行谓词推入呢？为什么不进行视图合并呢？对查询转换的认识越深，对执行计划的理解也会变得越来越深，对SQL优化也会变得加更体系化。 ?
这样看来，在高维空间中，似乎分类器性能更优。 从1维到3维，给我们的感觉是：维数越高，分类性能越优。...一个有趣的问题是，当我们增加特征空间的维度时，圆（超球面）的体积相对于正方形（超立方体）的体积如何发生变化。尺寸 d 的单位超立方体的体积总是1 ^ d = 1。...更难区分的是：如果在一个单位正方形中随机抽取两个点，这两个点之间的距离平均约为0.52。如果在单位三维立方体中选取两个随机点，则平均距离将大致为0.66。...但是在一个100万维的超立方体中随机抽取两点呢？那么平均距离将是大约408.25（大约1,000,000 / 6）！ 非常违反直觉：当位于相同的单位超立方体内时，两点如何分离？...对于8维超立方体，大约98％的数据集中在其256个角上。结果，当特征空间的维度达到无穷大时，从采样点到质心的最小和最大欧几里得距离的差与最小距离本身只比趋于零： ?
---- 使用慢查询获取慢SQL 慢查询的相关参数 slow_query_log 是否开启了慢查询 默认关闭 mysql> show variables like 'slow_query_log';...，可以通过脚本关闭慢查询，比如一个小时以后关闭慢查询等等。...开启慢查询 开启的话，可以通过 set global 来动态修改。...mysql> set global slow_query_log=on; # 开启慢查询 Query OK, 0 rows affected (0.04 sec) mysql> show variables...因为慢查询日志比较大，靠肉眼很难分析，所以需要依赖第三方工具 mysqldumpslow 官方 mysqldumpslow可以汇总除查询条件外其他完全相同的SQL，并将分析结果按照参数中所指定的顺序输出
传统数据库中，基于固定数值标准的相似项搜索相对直接，通过查询语言即可实现，如查找特定工资范围内的员工。然而，当面临更复杂的问题，如“库存中哪些商品与用户搜索项相似？”时，挑战便出现了。...在处理大规模数据集时，传统的基于关键字的搜索方法往往无法满足用户对模糊查询和复杂模式识别的需求。相似性搜索的出现，为这些问题提供了创新的解决方案。 1....解决模糊查询问题：在传统数据库中，模糊查询通常会导致大量不相关的结果，因为它们依赖于精确的关键字匹配。...欧几里得距离：这是最常用的距离度量方法，也称为L2范数。它计算的是两点之间的直线距离，即两点在多维空间中的几何距离。欧几里得距离越小，表示两个向量越相似。 2....高维数据处理：在高维空间中，传统的欧几里得距离等度量方法往往失效，因为几乎所有向量之间的距离都变得相似。
距离度量是分类的基本原则，就像 k-近邻分类器算法一样，它测量给定数据样本之间的差异。此外，选择不同的距离度量会对分类器的性能产生很大影响。...因此，计算对象之间距离的方式将对分类器算法的性能起到至关重要的作用。 . 距离函数 用于测量距离的技术取决于正在处理的特定情况。例如，在某些区域，欧几里得距离可能是最佳的，并且对于计算距离非常有用。...如前所述，每个域都需要一种计算距离的特定方法。 ➀ 平方欧几里得距离 顾名思义，平方欧几里得距离等于欧几里得距离的平方。因此，平方欧几里得距离可以在计算观测之间的距离的同时减少计算工作。...但是，有人会争辩说，如果度量标准不是问题的约束条件，你可以更改它。例如，计算欧几里得距离可以解决这个问题： 改变距离度量也会打破平局 这种花被强烈归类为 Iris-Setosa。...将文档 A 视为对给定源（图像、文本、视频……）的查询（短消息），将文档 C 视为需要获取并作为查询响应返回的网页。
距离度量 kNN距离指标计算 回顾一下，k-最近邻算法的目标是识别给定查询点的最近邻，以便我们可以为该点分配一个类标签。...为了做到这一点，kNN 有几个要求： 确定距离度量 为了确定哪些数据点最接近给定查询点，需要计算查询点与其他数据点之间的距离。这些距离度量有助于形成决策边界，将查询点划分为不同的区域。...虽然您可以选择多种距离度量，但本文仅涵盖以下内容： 欧几里得距离（p=2）：这是最常用的距离度量，仅限于实值（ real-valued ）向量。...使用下面的公式，它测量查询点和被测量的另一个点之间的直线。 欧几里得距离公式 曼哈顿距离（p=1）：这也是另一种流行的距离度量，它测量两点之间的绝对值。...曼哈顿距离公式 闵可夫斯基（Minkowski）距离：该距离度量是欧几里得和曼哈顿距离度量的广义形式。下面公式中的参数 p 允许创建其他距离度量。
距离度量kNN距离指标计算回顾一下，k-最近邻算法的目标是识别给定查询点的最近邻，以便我们可以为该点分配一个类标签。...为了做到这一点，kNN 有几个要求：确定距离度量为了确定哪些数据点最接近给定查询点，需要计算查询点与其他数据点之间的距离。这些距离度量有助于形成决策边界，将查询点划分为不同的区域。...虽然您可以选择多种距离度量，但本文仅涵盖以下内容：欧几里得距离（p=2）：这是最常用的距离度量，仅限于实值（ real-valued ）向量。使用下面的公式，它测量查询点和被测量的另一个点之间的直线。...图片闵可夫斯基（Minkowski）距离：该距离度量是欧几里得和曼哈顿距离度量的广义形式。下面公式中的参数 p 允许创建其他距离度量。...当 p 等于 2 时，这个公式表示欧几里得距离，p 等于 1 表示曼哈顿距离 。图片汉明（Hamming）距离：这种技术通常与布尔或字符串向量一起使用，识别向量不匹配的点。因此，它也被称为重叠度量。
聚类分析–将一组观测值分配到子集（称为聚类）中，以便同一聚类中的观测值在某种意义上是相似的，通常基于欧几里得距离 化学相似性 基于采样的运动规划 方法 已经提出了针对NNS问题的各种解决方案。...当查询点靠近云时，该算法的性能比线性时间更接近对数时间，因为当查询点与最近的点云点之间的距离接近于零时，该算法只需使用查找查询点作为获取正确结果的关键。...当查询点靠近云时，该算法的性能比线性时间更接近对数时间，因为当查询点与最近的点云点之间的距离接近于零时，该算法只需使用查找查询点作为获取正确结果的关键。...当查询点靠近云时，该算法的性能比线性时间更接近对数时间，因为当查询点与最近的点云点之间的距离接近于零时，该算法只需使用查找查询点作为获取正确结果的关键。...更一般地说，它涉及几个匹配问题。 近邻的固定半径 固定半径近邻是一个问题，即希望在距指定点的给定固定距离内有效地找到欧几里得空间中给定的所有点。假设距离是固定的，但查询点是任意的。
语义相似性度量定义 两个给定单词x_i和x_j在嵌入空间中的欧几里得距离定义如下： ? 在WMD中，x_i和x_j来自不同的文档，而c（i，j）是从单词x_i到x_j的“移动成本”。...Word centroid distance（WCD） 通过使用三角不等式，可以证明累积成本始终大于或等于由单词嵌入的平均值加权的文档向量之间的欧几里得距离。...这意味着成本最小化问题变成了在嵌入空间中找到两个单词嵌入的最小欧几里得距离。因此，通过删除一个约束并保留另一个约束，可以得到两个近似的下限：我们称它们为l1（对i保持约束）和l2（对j保持约束）。...预取和修剪 为了找到有效时间的查询文档的k个最近邻居，可以同时使用WCD和RWMD来减少计算成本。 使用WCD估计每个文档到查询文档之间的距离。...如果文档（到查询文档）的RWMD近似值大于到前k个文档的所有计算的WMD距离（在步骤2中），则意味着该文档不得位于查询文 k个最近邻居中，因此 可以修剪。
欧几里得距离是欧几里得空间中两点之间的直线距离。通过计算欧几里得距离，可以识别给定样本的最近邻居，并根据邻居的多数类(用于分类)或平均值(用于回归)进行预测。...与欧几里得距离相比，曼哈顿距离对异常值的敏感性较低，因为它没有对差异进行平方。这可以使它更适合于某些数据集或异常值的存在可能对模型的性能产生重大影响的问题。...通过可视化k值与其对应的精度之间的关系，可以深入了解模型的性能，并为问题选择最合适的k值。...曼哈顿离在所有情况下的精度都比较低，这表明欧几里得或闵可夫斯基距离可能更适合这个问题。当闵可夫斯基距离度量中的p值为2时，它等于欧几里得距离。...对于欧几里得和闵可夫斯基距离度量，不应用任何特征缩放就可以获得最高的精度。而对于曼哈顿距离，与非缩放数据相比，StandardScaler和MinMaxScaler都提高了模型的性能。
目前距离函数支持主流的余弦相似度和欧几里得距离: #余弦相似度 cosineDistance(vector1, vector2) #欧几里得距离 L2Distance(vector1, vector2...) 接下来我用一个简单示例演示: 1.准备一些测试文档数据，利用 azure openai的接口帮我们 Embedding成向量 input_data = [ "ClickHouse是一款高性能的列式数据库..., "它支持实时分析和查询，可以在不影响性能的情况下轻松搞定大规模数据。", "ClickHouse的可扩展性强，可以处理PB级别的数据，而且性能表现非常优异。"..., "ClickHouse提供完整的SQL支持，方便用户进行数据查询和分析。", "它可以与各种数据源集成，包括Hadoop、Kafka、Elasticsearch等等。"...利用距离函数，轻松通过SQL实现向量的相似度查询 def query(d): sql = "SELECT key,content,L2Distance(text_embedding,{embeddings
此外，这种方法还存在词汇不匹配问题。更具体地说，如果语料库的词汇与查询文本的词汇不同，用户会发现相关性很差。...幸运的是，用于计算两个向量之间的角度或距离的数学（通常是余弦相似度或欧几里得距离）可以缩放到N维，即使我们人类无法在视觉上理解它。嵌入通常具有低于1000的维度——足以编码文本语料库中的大多数概念。...这种树结构是通过根据使用的距离度量（通常是欧几里得距离）递归地将数据划分为更小的子空间来构建的。分区过程一直持续到子空间包含少量数据点或达到树的一定深度。当发出查询时，从根节点开始遍历树。...在树的每一层，选择最接近查询点的节点并评估其子节点。搜索一直持续到到达叶节点，其中包含最接近查询点的数据点的子集。然后可以通过计算查询点和叶节点中数据点之间的距离来找到最近的邻居。...这些可以通过其他模型学习，也可以由领域中的专家仔细选择，他们试图确保两个向量的近距离捕获业务问题的含义。有关一些示例，请参阅下面的应用程序。
点云处理过程中可能会遇到寻找最临近点的问题，常用的解决方案就是用空间换效率。例如建立kd-tree等树状结构来代替遍历。...输出作为对的向量给出，其中第一个元素是点索引，第二个元素是相应的距离。查看示例使用代码。 3....使用距离度量标准： o L1 （曼哈顿） o L2 （欧几里得，赞成SSE2优化）。 o L2_Simple （欧几里得，用于像点云这样的低维数据集）。...o SO3 （欧几里得，对于旋转组SO3）。 F. 将构建的索引保存并加载到磁盘。 1.4 Nanoflann不能做什么？ 使用除L1，L2，SO2和SO3以外的其他距离度量。 支持SE（3）组。...3.性能 3.1 nanoflann：更快，更少的内存使用 3.2 原始flann对比nanoflann 许多点云算法（如ICP）中最耗时的部分是查询最近邻居的KD树。
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