手册上查询优化器概述 查询优化器的任务是发现执行SQL查询的最佳方案.大多数查询优化器,包括MySQL的查询优化器,总或多或少地在所有可能的查询评估方案中搜索最佳方案.对于联接查询,MySQL优化器所调查的可能的方案数随查询中所引用的表的数目呈指数增长.对于小数量的表(典型小于7-10),这不是一个问题.然而,当提交的查询更大时,查询优化所花的时间会很容易地成为服务器性能的主要瓶颈. 查询优化的一个更加灵活的方法是允许用户控制优化器详尽地搜索最佳查询评估方案.一般思想是优化器调查的方案越少,它编

mysql之优化器.执行计划.简单优化 2018-12-12 15:11 烟雨楼人 阅读(794) 评论(0) 编辑 收藏 引用连接: https://blog.csdn.net/DrDanger/article/details/79092808https://blog.csdn.net/wildpen/article/details/81335777   sql语句在sql层的流程: 用户传入sql-----查询缓存(命中缓存可直接返回结果)----解析器(生成sql解析树)----预处理器(

记录MySQL 5.5上,优化器进行cost计算的方法. 第一篇: 单表的cost计算 数据结构: 1. table_share: 包含了表的元数据,其中索引部分: key_info:一个key的结构体,代表一个索引,包含了: key_length:key的长度 key_parts:key一共有多少个column key_part:key中具体的column rec_per_key:相同的key平均有几条记录 例如: (gdb) p (table->s->key_info->name)

Calcite作为大数据领域最常用的SQL解析引擎,支持Flink , hive,  kylin , druid等大型项目的sql解析 同时想要深入研究Flink sql源码的话calcite也是必备技能之一,非常值得学习 我们内部也通过它在做自研的sql引擎,通过一套sql支持关联查询任意多个异构数据源(eg : mysql表join上 hbase表在做一个聚合计算) 因为calcite功能比较多,本文主要还是从calcite重要的主流程源码入手,主要侧重在VolcanoPlanner的优化器

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.

查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行的更快. 2). 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器端,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中"执行"可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括 大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后

数据库系统发展历史 数据库系统产生于20世纪60年代中期,至今有近50多年的历史,其发展经历了三代演变,造就了四位图灵奖得主,发展成为一门计算机基础学科,带动了一个巨大的软件产业. 数据库系统是操作系统之上最重要的基础设施之一,被称为软件产业的常青树,特别是它所支撑起来的大数据.人工智能应用,更是发展迅猛. 面对发展快速的数据库领域,以及人类所拥有的数据量爆发式增长,如何对海量数据进行管理.分析.挖掘便变得尤为重要.SQL优化器正是为了解决以上问题而诞生的. 查询优化器简介 SQL优化器,其中最

正如上一篇中我翻译的那篇文章,关于MySQL数据库优化的宏观介绍,了解到了从大体上来讲,优化MySQL可以从3个角度来讲.那么这一篇文章,则从一个个优化点出发,统计出究竟有多少个地方我们可以来优化MySQL,这样即使是在面试还是工作中遇到问题,都能从宏观+细节上迅速定位问题.给出解决方案,真正做到了既有森林,又看到了树木. 一.优化SQL语句     优化SELECT语句     优化子查询,派生表,查看引用和公用表表达式     优化INFORMATION_SCHEMA查询     优化性能模

Oracle优化器介绍 本文讲述了Oracle优化器的概念.工作原理和使用方法,兼顾了Oracle8i.9i以及最新的10g三个版本.理解本文将有助于您更好的更有效的进行SQL优化工作. RBO优化器 RBO是一种基于规则的优化器,随着CBO优化器的逐步发展和完善,在最新的10g版本中Oracle已经彻底废除了RBO.正在使用Oracle8i或9i的人们或多或少的都会碰到RBO,因此在详细介绍CBO之前,我们有必要简单回顾一下古老的RBO优化器. 在RBO中Oracle根据可用的访问路径和访问路

Oracle优化器介绍 本文讲述了Oracle优化器的概念.工作原理和使用方法,兼顾了Oracle8i.9i以及最新的10g三个版本.理解本文将有助于您更好的更有效的进行SQL优化工作. RBO优化器 RBO是一种基于规则的优化器,随着CBO优化器的逐步发展和完善,在最新的10g版本中Oracle已经彻底废除了RBO.正在使用Oracle8i或9i的人们或多或少的都会碰到RBO,因此在详细介绍CBO之前,我们有必要简单回顾一下古老的RBO优化器. 在RBO中Oracle根据可用的访问路径和访问路

课程目标 完成本课程的学习后,您应该能够: •优化器的作用 •优化器的类型 •优化器的优化步骤 •扫描的基本类型 •表连接的执行计划 •其他运算方式的执行计划 •如何看执行计划顺序 •如何获取执行计划   1.优化器概述 oracle中优化器(optimizer)是SQL分析和执行的优化工具,它负责制订SQL的执行计划,也就是负责保证SQL执行的效率最高.优化器的类型:基于规则的优化器(RBO,Rule-Based Optimizer)基于成本的优化器(CBO,Cost-Based Optimi

目录 一.Oracle的优化器 1.1 优化器简介 1.2 SQL执行过程 二.优化器优化方式 2.1 优化器的优化方式 2.2 基于规则的优化器 2.3 基于成本的优化器 三.优化器优化模式 3.1 优化器优化模式分类 3.2 优化模式使用方法 在看<基于Oracle的SQL优化一书>知道了很多专业名称,做了记录,CBO.优化器.查询转换.执行计划.Hint.并行.游标.绑定变量.统计信息.直方图.索引等等.这篇博客可以说是读书笔记 一.Oracle的优化器 1.1 优化器简介 优化器(Op

优化器(optimizer)是oracle数据库内置的一个核心子系统.优化器的目的是按照一定的判断原则来得到它认为的目标SQL在当前的情形下的最高效的执行路径,也就是为了得到目标SQL的最佳执行计划.依据所选择执行计划时所用的判断原则,oracle数据库里的优化器又分为RBO(基于原则的优化器)和CBO(基于成本的优化器,SQL的成本根据统计信息算出)两种. 一.RBO Oracle会在代码里事先为各种类型的执行路径定一个等级,一共15个等级,从等级1到等级15,oracle认为等级1的执行路径

RBO和CBO的基本概念 Oracle数据库中的优化器又叫查询优化器(Query Optimizer).它是SQL分析和执行的优化工具,它负责生成.制定SQL的执行计划.Oracle的优化器有两种,基于规则的优化器(RBO)与基于代价的优化器(CBO) RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化器 CBO: Cost-Based Optimization 基于代价的优化器 RBO自ORACLE 6以来被采用,一直沿用至ORACLE 9i. ORACLE 10g开始,

channels_last 和 channels_first keras中 channels_last 和 channels_first 用来设定数据的维度顺序(image_data_format). 对2D数据来说,"channels_last"假定维度顺序为 (rows,cols,channels), 而"channels_first"假定维度顺序为(channels, rows, cols). 对3D数据而言,"channels_last"

https://blog.csdn.net/weixin_43081805/article/details/88743277 Clay Viewer(我只想说好用,直接可以导出gltf的二进制glb格式) 链接 其他查看器:查看器 其他的优化器:优化器 我暂时用的是glTF Pipeline 这个也挺好用的,但是只能把gltf模型进行压缩优化,而Clay Viewer可以直接将fbx压缩成glb.

0. tf.train.Optimizer tensorflow 里提供了丰富的优化器,这些优化器都继承与 Optimizer 这个类.class Optimizer 有一些方法,这里简单介绍下: 0.1. minimize minimize( loss, global_step=None, var_list=None, gate_gradients=GATE_OP, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False, name

RBO和CBO的基本概念 Oracle数据库中的优化器又叫查询优化器(Query Optimizer).它是SQL分析和执行的优化工具,它负责生成.制定SQL的执行计划.Oracle的优化器有两种,基于规则的优化器(RBO)与基于代价的优化器(CBO) RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化器 CBO: Cost-Based Optimization 基于代价的优化器 RBO自ORACLE 6以来被采用,一直沿用至ORACLE 9i. ORACLE 10g开始,

高中数学学过,函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值.梯度下降算法基于相同的原理,即调整系数(权重和偏置)使损失函数的梯度下降. 在回归中,使用梯度下降来优化损失函数并获得系数.本节将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体. 按照损失函数的负梯度成比例地对系数(W 和 b)进行更新.根据训练样本的大小,有三种梯度下降的变体: Vanilla 梯度下降:在 Vanilla 梯度下降(也称作批梯度下降)中,在每个循环中计算整个训练集的损失函数的梯度.该方法可能很慢并且难以

优化器总结 机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解.比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法. 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要分为三种梯度下降法:标准梯度下降法(GD, Gradient Descent),随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)及批量梯度下降法(BGD, Batch Gradient Descent). 标准梯度下降法(GD) 假设要学习训练的模型参数为WW,代价函数为