数据索引的设计,都和什么有关?
先找出执行频率最高的sql,然后找出量比较大的表,然后把就是结合查询计划去实现这些语句的 索引 覆盖,还是sqlserver强大,查询计划是图形化的,mysql得explan有些弱呀。 1.作为where、join字段在生产环境下的使用频率,注意 索引 在哪些情况下不被使用 2.
先找出执行频率最高的sql,然后找出量比较大的表,然后把就是结合查询计划去实现这些语句的索引覆盖,还是sqlserver强大,查询计划是图形化的,mysql得explan有些弱呀。
1.作为where、join字段在生产环境下的使用频率,注意索引在哪些情况下不被使用 2.大数据表要做到CURD性能综合平衡:充分考虑索引对CUD的影响 3.OLTP和OLAP:用时间和空间来减少即需查询 4.需要使用唯一索引来保证数据的业务约束。5.原则索引应尽量使用数值字段 6.聚集索引和非聚集索引:最频字段或主键。7. 索引无法解决的问题要通过OLAP、(分布式)缓存等解决。索引对硬盘的伤害,即索引会增加写硬盘,写对硬盘的伤害比读大。
1:和数据操作方式有关,简单说就是SQL怎么写,查询条件和更新条件;2:和数据操作频次有关,读频率高和写频率高,处理思路会有不同;3:和数据容量有关;4:和数据分布特征有关;特别是复合索引设计,需呀理解数值分布的均匀度和散列特征;
索引本身带来的代价(变更频度,索引维护单次开销,索引空间,并发开销), 索引带来的好处(查询的开销变化, 查询的频度), 这两者的交叉点, 就是选择使用/不使用新的索引的交叉点

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Google が推進する JAX のパフォーマンスは、最近のベンチマーク テストで Pytorch や TensorFlow のパフォーマンスを上回り、7 つの指標で 1 位にランクされました。また、テストは最高の JAX パフォーマンスを備えた TPU では行われませんでした。ただし、開発者の間では、依然として Tensorflow よりも Pytorch の方が人気があります。しかし、将来的には、おそらくより大規模なモデルが JAX プラットフォームに基づいてトレーニングされ、実行されるようになるでしょう。モデル 最近、Keras チームは、ネイティブ PyTorch 実装を使用して 3 つのバックエンド (TensorFlow、JAX、PyTorch) をベンチマークし、TensorFlow を使用して Keras2 をベンチマークしました。まず、主流のセットを選択します

iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問題が発生していませんか?通常、携帯電話の携帯インターネットの強度は、地域、携帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を実現するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強制的に再起動する 場合によっては、デバイスを強制的に再起動すると、携帯電話接続を含む多くの機能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認します。もう一度確認してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優れたネットワーク速度を提供しますが、信号が弱い場合はより適切に機能します

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