检查数据倾斜分布
从传统数据库迁移到GP中一个重要的且经常被开发人员忽略的概念是数据分布,没有良好的设计表的分布键会导致严重的性能问题,以下函数将给开发人员及DBA检测一个表的数据倾斜情况。 -- Function: gpmg.data_skew(character varying) -- DROP FUNCTION gpmg.da
从传统数据库迁移到GP中一个重要的且经常被开发人员忽略的概念是数据分布,没有良好的设计表的分布键会导致严重的性能问题,以下函数将给开发人员及DBA检测一个表的数据倾斜情况。
-- Function: gpmg.data_skew(character varying) -- DROP FUNCTION gpmg.data_skew(character varying); CREATE OR REPLACE FUNCTION gpmg.data_skew(tablename character varying) RETURNS text AS $BODY$ --2014-05-26,Gtlions,收集和统计数据倾斜情况 declare v_func character varying(200)='gpmg.data_skew()'; v_begin_time timestamp; v_end_time timestamp; v_status int=0; v_msg text='Done.'; v_record record; v_id integer; v_rq timestamp; v_segs integer=64; v_totalnums bigint=0; v_maxskew numeric=0.0; v_minskew numeric=0.0; v_maxskew_seg varchar(20); v_minskew_seg varchar(20); v_maxrows bigint=0; v_minrows bigint=0; v_result varchar(2000); begin v_id=nextval('gpmg.commonseq'); v_rq=now(); v_begin_time=clock_timestamp(); v_result = 'GP hava '; select into v_segs count(*) segs from gp_segment_configuration where role='p' and content<>-1; v_result = v_result||v_segs||' instances, Standard skew is '||1.0/v_segs||'. '; -- bg1 segid, bg2 节点记录数量 execute 'insert into gpmg.commontab(seq,tabname,bg1,bg2) select '||v_id||','''||$1||''',gp_segment_id,count(*) segrownums from '||$1||' group by rollup(( gp_segment_id)) order by gp_segment_id'; select into v_segs,v_totalnums v_segs,max(bg2) from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1; --nm1 标准倾斜率, nm2 节点倾斜率, nm3 标准-节点倾斜率绝对值 update gpmg.commontab set nm1=1::numeric/v_segs,nm2=bg2::numeric/v_totalnums,nm3=abs(1::numeric/v_segs-bg2::numeric/v_totalnums) where seq=v_id and tabname=$1; select into v_maxskew,v_minskew max(nm2),min(nm2) from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1 and bg1 is not null; select into v_maxskew_seg hostname from gp_segment_configuration where role='p' and content in (select bg1 from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1 and bg1 is not null and nm2=v_maxskew limit 1); select into v_minskew_seg hostname from gp_segment_configuration where role='p' and content in (select bg1 from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1 and bg1 is not null and nm2=v_minskew limit 1); select into v_maxrows bg2 from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1 and bg1 is not null and nm2=v_maxskew limit 1; select into v_minrows bg2 from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1 and bg1 is not null and nm2=v_minskew limit 1; v_result =v_result ||'You Table ['||$1||'] skew info: [table_totalrows:'||v_totalnums||', maxskew:seg-'||v_maxskew_seg||', rows-'||v_maxrows||' '||v_maxskew||', minskew:seg-'||v_minskew_seg||', rows-'||v_minrows||' '||v_minskew||']'; delete from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1; return v_result; v_end_time=clock_timestamp(); end; $BODY$ LANGUAGE plpgsql VOLATILE; ALTER FUNCTION gpmg.data_skew(character varying) OWNER TO gpadmin; GRANT EXECUTE ON FUNCTION gpmg.data_skew(character varying) TO public; GRANT EXECUTE ON FUNCTION gpmg.data_skew(character varying) TO gpadmin; bigdatagp=# select gpmg.data_skew('gpmg.manager_table'); data_skew ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------------- GP hava 64 instances, Standard skew is 0.01562500000000000000. You Table [gpmg.manager_table] skew info: [table_totalrows:83, maxskew:seg-sdw16, rows-3 0.036144578313 25301205, minskew:seg-sdw2, rows-1 0.01204819277108433735] (1 row) bigdatagp=# select gpmg.data_skew('gpmg.func_log'); data_skew ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------- GP hava 64 instances, Standard skew is 0.01562500000000000000. You Table [gpmg.func_log] skew info: [table_totalrows:53708, maxskew:seg-sdw10, rows-907 0.016887614508 08073285, minskew:seg-sdw7, rows-773 0.01439264169211290683] (1 row) 2014-10-14 09:53:00
-EOF-

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

在iPhone上面临滞后,缓慢的移动数据连接?通常,手机上蜂窝互联网的强度取决于几个因素,例如区域、蜂窝网络类型、漫游类型等。您可以采取一些措施来获得更快、更可靠的蜂窝互联网连接。修复1–强制重启iPhone有时,强制重启设备只会重置许多内容,包括蜂窝网络连接。步骤1–只需按一次音量调高键并松开即可。接下来,按降低音量键并再次释放它。步骤2–该过程的下一部分是按住右侧的按钮。让iPhone完成重启。启用蜂窝数据并检查网络速度。再次检查修复2–更改数据模式虽然5G提供了更好的网络速度,但在信号较弱

哭死啊,全球狂炼大模型,一互联网的数据不够用,根本不够用。训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的,全球AI研究者,都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。尤其在多模态任务中,这一问题尤为突出。一筹莫展之际,来自人大系的初创团队,用自家的新模型,率先在国内把“模型生成数据自己喂自己”变成了现实。而且还是理解侧和生成侧双管齐下,两侧都能生成高质量、多模态的新数据,对模型本身进行数据反哺。模型是啥?中关村论坛上刚刚露面的多模态大模型Awaker1.0。团队是谁?智子引擎。由人大高瓴人工智能学院博士生高一钊创立,高

特斯拉机器人Optimus最新视频出炉,已经可以在厂子里打工了。正常速度下,它分拣电池(特斯拉的4680电池)是这样的:官方还放出了20倍速下的样子——在小小的“工位”上,拣啊拣啊拣:这次放出的视频亮点之一在于Optimus在厂子里完成这项工作,是完全自主的,全程没有人为的干预。并且在Optimus的视角之下,它还可以把放歪了的电池重新捡起来放置,主打一个自动纠错:对于Optimus的手,英伟达科学家JimFan给出了高度的评价:Optimus的手是全球五指机器人里最灵巧的之一。它的手不仅有触觉

最近,军事圈被这个消息刷屏了:美军的战斗机,已经能由AI完成全自动空战了。是的,就在最近,美军的AI战斗机首次公开,揭开了神秘面纱。这架战斗机的全名是可变稳定性飞行模拟器测试飞机(VISTA),由美空军部长亲自搭乘,模拟了一对一的空战。5月2日,美国空军部长FrankKendall在Edwards空军基地驾驶X-62AVISTA升空注意,在一小时的飞行中,所有飞行动作都由AI自主完成!Kendall表示——在过去的几十年中,我们一直在思考自主空对空作战的无限潜力,但它始终显得遥不可及。然而如今,

FP8和更低的浮点数量化精度,不再是H100的“专利”了!老黄想让大家用INT8/INT4,微软DeepSpeed团队在没有英伟达官方支持的条件下,硬生生在A100上跑起FP6。测试结果表明,新方法TC-FPx在A100上的FP6量化,速度接近甚至偶尔超过INT4,而且拥有比后者更高的精度。在此基础之上,还有端到端的大模型支持,目前已经开源并集成到了DeepSpeed等深度学习推理框架中。这一成果对大模型的加速效果也是立竿见影——在这种框架下用单卡跑Llama,吞吐量比双卡还要高2.65倍。一名

2024QS世界大学学科排名来了!总体和23年变化不大。根据官网信息,2024QS世界大学学科排名涵盖了55个细分学科和5大学术领域。共有1559所高校参与了排名,其中64所高校是今年的新面孔(也就是说2023年的排名中没有出现)。而在这64所高校中,又有14所是真真正正第一次出现的。其中就包含了中国科学院大学。据精分学科来说,音乐(Music)是今年推出的新科目。此外,数据科学和人工智能排名得到了扩充,排名新加入了51所高校。总榜排名总榜前五名分别是:麻省理工学院、剑桥大学、牛津大学、哈佛大学

上周,在内部的离职潮和外部的口诛笔伐之下,OpenAI可谓是内忧外患:-侵权寡姐引发全球热议-员工签署「霸王条款」被接连曝出-网友细数奥特曼「七宗罪」辟谣:根据Vox获取的泄露信息和文件,OpenAI的高级领导层,包括Altman在内,非常了解这些股权回收条款,并且签署了它们。除此之外,还有一个严峻而紧迫的问题摆在OpenAI面前——AI安全。最近,五名与安全相关的员工离职,其中包括两名最著名的员工,“超级对齐”团队的解散让OpenAI的安全问题再次被置于聚光灯下。《财富》杂志报道称,OpenA

上周,微软空降了一个堪称GPT-4级别的开源模型WizardLM-2。却没想到发布几小时之后,立马被删除了。有网友突然发现,WizardLM的模型权重、公告帖子全部被删除,并且不再微软集合中,除了提到站点之外,却找不到任何证据证明这个微软的官方项目。GitHub项目主页已成404。项目地址:https://wizardlm.github.io/包括模型在HF上的权重,也全部消失了.....全网满脸疑惑,WizardLM怎么没了?然鹅,微软之所以这么做,是因为团队内部忘记对模型做「测试」。随后,微
