2012以后提供了一种不同于传统B树结构的索引类型,就是内存列存储索引。这种索引应用了一种基于列的存储模式,也是一种新的查询执行的批处理模式,并且为特定的负载提供了巨大的性能提升。它是如何构建?如何工作?又是为什么能对性能有如此大的提升,接下来我们用简明的描述和详尽的示例来解释说明。 那么列存储索引究竟是什么?大多数时候,列存储索引被描述作为一种数据仓库和数据报表的功能。事实上,你最有可能就是在这种情况下利用这种索引。然而,即使在OLTP数据库中,你也会遇到一些要从大量数据表中获取数据的
后台采用.Net Core 6开发的,前端采用Vue前后端分离的架构。目前实现简约的权限管理系统、基础字典项管理、随笔专栏,评论点赞,消息通知,标签等仿掘金模块。
前言: 在第九章中,已经介绍了如何使用索引,当一个索引创建时,以B-Tree格式存放数据,拥有根节点、中间节点、叶子节点。叶子节点是最底层的节点,在聚集索引中,包含了实际数据,而每个数据页有8KB。 当表中的数据的增删改发生时,会尝试把数据插入到合适的数据页中。比如有一个聚集索引在SSN上,当插入一个新的SSN数时。SQLServer会尝试把数据插入到合适的数据页,假设SSN从2开始,此时在最后的数据页中找到这个页面是以SSN开始的,SQLServer将会仅仅在这个页中插入新行。如
1 使用SET NOCOUNT ON 选项: 缺省地,每次执行SQL语句时,一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值,你能减少在服务端和客户端的网络流量,帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点,在每个存储过程的开头包含“SET NOCOUNT ON”语句。 2 正确使用UNION和UNION ALL: 许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的,因此,结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时,它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说,UNION将联合两个相类似的记录集,然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的,那么使用UNION是正确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录,那么使用UNION会浪费资源,因为它要寻找重复记录,即使你确定它们不存在。 所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复,那么你要使用UNION ALL,而不是UNION。UNION ALL联合记录集,但不搜索重复记录,这样减少SQLServer资源的使用,从而提升性能。 3 尽量不用SELECT * : 绝大多数情况下,不要用 * 来代替查询返回的字段列表,用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化,编写的查询SQL语句也不用变,都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时,如果碰到 *,则会先分析表的结构,然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。 4 慎用SELECT DISTINCT: DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用,即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重,这样增加SQLServer有用资源的使用。当然,如果你需要去做,那就只有去做了。 当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录,那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。 5 少用游标: 任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免,大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标,看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作,考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用: 使用临时表 使用WHILE循环 使用派生表 使用相关子查询 使用CASE语句 使用多个查询 上面每一个都能取代游标并且执行更快。 如果你不能避免使用游标,至少试着提高它们的速度,找出加速游标的方法。 6 选择最有效率的表名顺序: SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,必须选择记录条数最少的表作为基础表,当SQLSERVER处理多个表时,会运用排序及合并的方式连接它们。首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序;然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表);最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。 例如: 表 TAB1有 16384 条记录,表 TAB2 有5条记录,选择TAB2作为基础表 (最好的方法): select count(*) from TAB1 a, TAB2 b 选择TAB1作为基础表 (不佳的方法): select count(*) from TAB2 a, TAB1 b 如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。 7 使用表的别名(Alias): 当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上,这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。 8 SARG你的WHERE条件: ARGE来源于"Search Argument"(搜索参数)的首字母拼成的"SARG",它是指WHERE子句里,列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable(可SARG的),这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的,这意味着WHERE子句不能利用索引(或至少部分不能利用),执行的是全表或索引扫描,这会引起查询的性能下降。 在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'",通常(但不总是)会阻止查询优
导读:数据库经过了几十年的发展,目前已经是一项非常成熟的技术,然而随着当今互联网的极速增长,我们进入到云时代,企业亟需构建现代化的应用,因此数据库有了更大的挑战。今天结合当前时代的发展和趋势,分享未来数据库需要关注的硬核创新。
数据库系统的性能和可伸缩性可以对任何项目产生重大影响。在许多情况下,开发人员必须从一个数据库系统迁移到另一个数据库系统,以提高数据库密集型应用程序的性能和操作速度。不仅如此,每个应用程序都会进行修改,以获得更好的用户体验,并引入新功能,对数据库存储的需求也会大大增加。如果您的应用程序的数据库系统没有提供健壮的可伸缩性功能,并且如果随着负载的增加性能受到影响,那么应用程序的受欢迎程度将受到影响。今天,让我们来比较两个最流行的数据库系统MS SQL Server和PostgreSQL的性能和可伸缩性因素。
在SqlServer中分为两种索引,一是聚集索引;一是费聚集索引。下面我就分别对两种索引进行介绍并分析其区别和各自的特点。 1.聚集索引 之前看过一个比方,我觉得非常恰当这里也用这个例子来说
用户应用系统在蓬勃发展的同时,信息化的建设和发展也面临着巨大的考验,伴随着信息安全及业务的要求,数据库的数量、类型是越来越多。数据库的种类包括了Oracle、MSSQL、MySQL等多种数据库类型,未来国产数据库达梦DM、人大金仓、OeanBase、海量Vastbase、华为GaussDB等也将会进一步应用,多种数据库的管理、安全和性能都面临着新的挑战。
在SqlServer中分为两种索引,一是聚集索引;一是费聚集索引。下面我就分别对两种索引进行介绍并分析其区别和各自的特点。
Excel催化剂已正式在千聊上发布视频,如查阅文章有理解障碍,不妨查看下视频,视频不定期更新,内容丰富,干货满满,有术亦有道!
前言 京东物流极速的购物体验背后隐藏着怎样的秘诀?仓储和配送时效是其中最为关键的一环。京东物流超强仓配体系,特别是在电商行业中独有的仓储系统,在其中起到了决定性的作用。 当前京东的库房已经遍布全国,京东仓储管理系统(简称WMS系统)是最核心的生产系统,涵盖了从入库,复核,打包,出库、库存和报表等等环节。 而作为系统最后端的数据库,不仅仅承担着存储数据的任务,还是系统可用性的最后一道防线,如何保证仓储系统数据库的高性能和高可用,直接决定了库房生产是否能顺畅进行。 在本篇我们将会详细介绍京东物流仓储系统的数据
SphereEx co-founder, Apache member, Apache ShardingSphere PMC, Apache brpc(Incubating) mentor, 本次 Release manager。
该文介绍了缓存与性能的一些思考,作者通过数据分析指出,缓存命中率与性能并不是线性关系,只有当缓存命中率达到80%以上时,才会带来明显的性能提升。缓存与性能的关系受到业务场景、局部性等因素的影响,需要针对具体情况进行优化。作者建议,在优化缓存命中率的同时,也要注意整体性能的提升,如使用SSD、增加线程数等。优化存储系统,特别是数据库服务,也是提升性能的关键。
其实,TencentDB已经和珍爱网“隐婚”数年了,请允许我正式向大家介绍我的“另一半”:
今年3月3日,nvidia发布了196.75 WHQL驱动。版本号为196.75,编译于2月21号,除支持新ION外,还首次加入了对GeForce 300系列显卡的正式支持。
初八,携程资深研发经理,专注于订单后台系统架构优化工作;JefferyXin,携程高级后端开发专家,专注系统性能、业务架构等领域。
1月11日下午,英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会,正式推出代号为“Sapphire Rapids”的第四代英特尔至强可扩展处理器、英特尔至强CPU Max系列(代号“Sapphire Rapids HBM”)以及英特尔首个数据中心GPU Max系列(代号“Ponte Vecchio”),在实现数据中心性能、能效和安全性大幅跃升的同时,为AI、云、网络、边缘和全球领先的超级计算机带来全新功能。
作者简介 初八,携程资深研发经理,专注于订单后台系统架构优化工作;JefferyXin,携程高级后端开发专家,专注系统性能、业务架构等领域。 一、背景 随着机票订单业务的不断增长,当前订单处理系统的架构已经不能满足日益增长的业务需求,系统性能捉襟见肘,主要体现在以下方面: 数据库CPU资源在业务高峰期经常达到50%以上,运行状况亮起了黄灯 磁盘存储空间严重不足,需要经常清理磁盘数据腾挪可用空间 系统扩容能力不足,如果需要提升处理能力只能更换配置更好的硬件资源 因此我们迫切需要调整和优化机票订单数据库
TIOBE 2017 年度编程语言榜单已出炉,世界上最好的语言 PHP 再度无缘年度编程语言。
数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用SqlServer
三年前,曾写过一篇文章:从.NET和Java之争谈IT这个行业,当时遭到某些自认为懂得java就了不起的Javaer抨击,
列存储索引(columnstore index)在SQL Server 2012中已经引入,其带来性能提升的同时也有很多限制,比如对带有列存储索引的表进行INSERT, UPDATE和DELETE时,会遇到如下错误提示:
关键时刻,第一时间送达! 摘要:PHP 是 Web 开发最常用的语言,自创建以来,PHP 语言经历了许多激烈的改进,其中性能是开发人员在评估新版本时考虑的主要标准之一。每个大版本的更新都会带来很多新特性和性能提升。 距离其上次(2004 年)获得年度编程语言,已有 13 年之久。而从历年 TIOBE 编程排行榜趋势图也可以看到,自 2014 年以来,PHP 总体处于持续下滑趋势。 📷 作为世界上最好的语言,PHP 的霸主地位会被撼动吗? 据 W3Techs.com 的数据显示,近年来,有超过 80% 的网站
1月11日,英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会,正式推出第四代英特尔至强可扩展处理器(代号“Sapphire Rapids”),通过丰富的内置加速器提供领先的性能,解决客户在AI、分析、网络、安全、存储和科学计算领域面临的重大计算挑战,面向人工智能、云计算、数据分析等众多场景提供强劲算力。
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阿姆达尔法则(Amdahl's Law)是一种用于预测计算机程序或系统改进后的理论最大性能提升的方法。这一法则由吉恩·阿姆达尔(Gene Amdahl)在1967年提出,主要用于并行计算领域,用来估算通过增加处理器数量对整体性能的潜在提升。
G710、G510、G310分别定位旗舰、主流、入门级市场,依次取代现有的G78、G57、G31。
会员系统是一种基础系统,跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障,会导致用户无法下单,影响范围是全公司所有业务线。所以,会员系统必须保证高性能、高可用,提供稳定、高效的基础服务。
今天腾讯云正式上线第八代云服务器标准型实例 S8和内存型实例M8。基于自研服务器的高密设计与硬件升级,搭载第五代英特尔®至强®可扩展处理器的腾讯云实例S8/M8,计算性能大幅提升,对比腾讯云云服务器上代实例,整机性能提升115%,单核性能提升28%[1],内存带宽提升75%。 内置英特尔® 高级矩阵扩展(英特尔® AMX)AI加速器,推理场景性能最高提升8倍,深度学习场景性能最高提升2倍,可为主流AI带来强力支持。
系统性能设计中的一个重要概念是阿姆达尔定律(Amdahl’s Law)。阿姆达尔定律是由吉恩·阿姆达尔(Gene Amdahl)在1967年提出的,用于评估系统性能提升的理论上限,特别是在考虑并行计算时。该定律表明,系统性能提升的潜力受到系统中可并行化部分的限制。
文章来源:阿里开发者公众号,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/MAszOfaRMinhTbLFmxDacQ
来自腾讯的研究者们做了一个关于 agent 的scaling property(可拓展性)的工作。发现:通过简单的采样投票,大语言模型(LLM)的性能,会随着实例化agent数量的增加而增强。其第一次在广泛的场景下验证了该现象的普遍性,与其他复杂方法的正交性,以及研究了其背后的原因,并提出进一步促成scaling发挥威力的办法。
学术界的图像去模糊往往采用了最简单的单一假设,而真实场景的模糊往往与其他退化并存,比如压缩、下采样。
预聚合是高性能分析中的常用技术,例如,每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合,被降低到1000万条访问统计,这样就能降低1000倍的数据处理量,从而在查询时大幅减少计算量,提升响应速度。更高层的聚合可以带来进一步的性能提升,例如,在时间维按天聚合,或者通过站点而不是URL聚合。
本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式:通过组合ConvNet与ViT的设计理念,本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化,进而构建了一种新的ConvNet架构Conv2Former。ImageNet分类、COCO检测以及ADE20K分割任务上的实验结果表明:所提Conv2Former取得了优于主流ConvNet(如ConvNeXt)、ViT(如Swin Transformer)的性能。
随着AI和大数据蓬勃发展,Python语言成为增长最快的语言。在TIOBE最新发布的2022年03月份编程语言指数排行榜中,Python再次成功登顶,已经不再是性能无所谓的脚本语言。 从腾讯大数据产品使用经验来看,Python正深刻影响着海量应用的功能和性能。Python的动态类型为用户提供便利的同时也成为程序bug的来源和性能优化的障碍。在实际生产环境中,我们观察到Python程序总体负载占比达12~18%,性能和资源占用不确定,成为数据中心资源可用性、系统稳定性的风险点。 Microsoft、Fa
🔍 大家好,我是猫头虎博主!今天我们要聊的是Go语言的最新动态:Go 1.21版的发行候选版。如果你是Go语言的爱好者,这里有你不容错过的最新信息和深入分析。让我们一起探索Go 1.21版的新特性和改进吧!
SqlServerWriter 插件实现了写入数据到 SqlServer 库的目的表的功能。在底层实现上, SqlServerWriter 通过 JDBC 连接远程 SqlServer 数据库,并执行相应的 insert into ... sql 语句将数据写入 SqlServer,内部会分批次提交入库。
摘要:🐯 大家好,猫头虎博主今天带来的是关于Go语言的最新消息 - Go 1.21版本的发布!这次更新包含了众多新功能和改进,我们将深入探讨每一个亮点。👩💻 搜索词条:Go 1.21, 语言改进, 标准库, 性能提升。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
本文创造性的将Transformer中的自注意力机制的动态上下文信息聚合与卷积的静态上下文信息聚合进行了集成,提出了一种新颖的Transformer风格的“即插即用”CoT模块,它可以直接替换现有ResNet架构Bottleneck中的3✖️3卷积并取得显著的性能提升。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
9月14日消息,在苹果iPhone 14系列的发布会上,苹果介绍了全新的4nm制程的A16处理器在CPU上的性能提升,但是对于GPU却未进行过多介绍,因为其依然是采用了与A15一样的5核心GPU。因此,外界也认为A16的GPU性能并没有多少提升。不过,最新曝光的苹果A16处理器的安兔兔跑分显示,A16不仅CPU性能实现了提升,同时GPU性能也有了很大的提升。
TLDR:常规推荐系统算法中的知识蒸馏往往会引入严重的偏差问题,在从教师模型蒸馏给学生模型过程中,流行度偏差会被继承甚至放大。基于这种观察,作者提出了一种分层蒸馏策略,将物品按照物品流行度进行分组,从而在每个组内进行采样,计算BPR损失,从而实现无偏。
大多数从事计算机视觉相关岗位的人基本上都使用过OpenCV。OpenCV于2000年发布首个开源版本,随着深度学习技术的深入,其在视觉产品工程化落地过程中产生新的问题。例如在移动端设备上,因包体积较大,占用储存空间和APP网络下载时间。在算力较低的AIoT设备上,性能表现不好。因此,百度视觉团队萌生了开发一个高性能图像处理库的想法。
今天给大家介绍Ji Wan等人在BMC Bioinformatics 2021上发表的文章“MATHLA: a robust framework for HLApeptide binding prediction integrating bidirectional LSTM and multiple head attention mechanism”。在HLA分子与肽的结合预测任务中,基于深度学习的预测模型虽然表现出较好的性能,但许多依赖于特定类型的HLA分子或特定的肽表位长度,且对数据量依赖较大,这导致数据量较少的HLA-C类分子和长肽表位的预测性能相对不佳。为此,作者基于双向LSTM和Multi-head Attention提出了新的预测模型,改善了HLA-C类分子和长肽表位的预测性能。
2021年5月25日晚,Arm发布了针对移动端的Armv9体系新架构,除了公布首款全面计算(Total Compute)解决方案,Arm还发布了首批基于Armv9 架构的Cortex-A CPU,为消费电子视觉体验而设计的Mali-G GPU系列,以及与之适配的系统 IP CoreLink 700。
在今年6月初的Computex 2024展会上,AMD正式发布了代号为“Strix Point”的新一代AI PC芯片“Ryzen AI 300系列”,首发只有“锐龙(Ryzen)AI 9 HX 370”和“Ryzen AI 9 HX 365”两款定位高端市场的型号。近日,wccftech曝光了Ryzen AI 9 HX 370/365最新的基准测试数据。
摘要:本文整理自大健云仓基础架构负责人、Flink CDC Maintainer 龚中强在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
来自腾讯与微众银行联合的命题《基于FISCO BCOS区块链底层平台+X行业的解决方案》、《基于FISCO BCOS区块链底层平台+社会治理激励方案设计和实现》、以及《基于FISCO BCOS区块链底层平台设计和实现一套底层性能提升方案》的三个“互联网”+大赛产业命题。命题详情解读如下: 命题解读:基于FISCO BCOS区块链底层平台+X行业的解决方案 命题背景:针对X行业(X行业包括但不限于绿色交通出行、溯源、版权、知识产权、供应链金融等)面临的实际问题,利用区块链的不可篡改与数据的真实、透明和可追
🐯 猫头虎博主在此宣布,Go 1.8正式发布啦!这个版本不仅带来了显著的性能提升,还对标准库进行了全面的改进。对于Go的爱好者和开发者来说,这无疑是一个激动人心的消息!🔍
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