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  • pdf文档 云原生数据库PieCloudDB 性能优化之路

    郭峰 拓数派 云原生数据库PieCloudDB 性能优化之路 打造立足于国内 基础数据计算领域的世界级高科技创新驱动机构 杭州拓数派科技发展有限公司(又称“OpenPie”),以“Data Computing for New Discoveries”「数据计算,只为新发现」为使命, 成立后的短短10个月时间内,完成了包括头部产业基金、东吴证券、元 禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库 PieCloudDB,以云计算架构为设计基础,首 创全新 eMPP 分布式技术,帮助企业建立竞争壁垒的同时,实现数据价 值最大化,并在新基建中承担可靠和可控的世界级云数据库底座。 PostgreSQL优化器简介 PieCloudDB优化器之分布式特性简介 PieCloudDB优化器之云原生特性简介 Q/A Contents 录 目 01 • • 预处理阶段 • 通过逻辑上的等价变换,把查询树转换为更加简单高效的等式 • 分发约束条件,收集外连接信息等 • 扫描/连接优化阶段 • 主要处理扫描和连接操作 • 扫描/连接之外的优化阶段 • 主要处理除扫描和连接之外的其他操作,例如聚集、排序等 • 后处理阶段 • 主要把前面的处理结果转换成执行器期望的形式 • 简化表达式 • 简化连接树 • 把 IN,EXISTS 等类型的子查询转换为半连接
    0 码力 | 26 页 | 711.44 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Rust 异步 Runtime 的兼容层 - 施继成

    Rust 异步 Runtime 的兼容层 施继成 @ DatenLord Introduce what’s rust async runtime # Rust async runtime Analyze the reason of runtime isolation # Async runtime binding # Compatible layer 1 Create a wheel
    0 码力 | 22 页 | 957.41 KB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 10 从稀疏数据结构到量化数据类型

    从稀疏数据结构到量化数据类型 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 本课涵盖:稀疏矩阵、 unordered_map 、空间稀 疏网格、位运算、浮点的二进制格式、内存带宽优 化 面向人群:图形学、 中存储的表项数量,从而减轻哈 希的压力。但意味着键值在空间上需要具有一定的局域性,否 则 会浪费分块中一 部分空间。 然而我们这里是 要用他记录粒子 经过的点,因此 具有一定空间局 域性,能够被分 块优化。 实际上空间局域 性正是稀疏网格 能够实现的一大 前提,稍后详细 讨论。 在 16x16 分块的基础上,只用一个 bit 存储 图片解释稀疏的好处 传统稠密二维数组 无边界稀疏分块哈希表 形怪状也不会浪费内存。 这些被写入的部分被称为激活元素 (active element) ,反之则是未激活 (inactive) 。 这就是稀疏的好处,按需分配,自动扩容。 分块则是利用了我们存储的数据常常有着空间局域性的特点,减轻哈希表的压 力,同时在每个块内部也可以快乐地 SIMD 矢量化, CPU 自动预取之类的。 第 2 章:位运算 稀疏的好处:坐标可以是负数 这样即使坐标为负数,或
    0 码力 | 102 页 | 9.50 MB | 1 年前
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  • pdf文档 MLP网络层

    全军出击:全连接层 主讲人:龙良曲 I know nothing Be practical nn.Linear relu? concisely ▪ inherit from nn.Module ▪ init layer in __init__ ▪ implement forward() Step1. Step2. Step3. nn.ReLU v.s. F.relu()
    0 码力 | 13 页 | 992.88 KB | 1 年前
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  • pdf文档 数据迁移

    数据迁移 数据迁移 存量 存量 MySQL 迁移到 迁移到 TiDB 服务 服务 UDTS 产品⽀持 MySQL(5.5/5.6/5.7/8.0) 到 TiDB 的全量数据迁移, 及增量数据同步。 可协助⽤⼾在不停机的情况下轻松将业务从MySQL 切换⾄ TiDB。 ⾃建 ⾃建 TiDB 迁移到 迁移到 TiDB 服务 服务 UDTS 产品⽀持 TiDB 全量数据迁移⾄ TiDB服务。 ⽤⼾在源TiDB开启Pump ⽤⼾在源TiDB开启Pump, Drainer 可进⾏数据增量同步。 UDTS与源端Pump, Drainer⼀起可协助⽤⼾在不停机的情况下轻松将业 务从⾃建TiDB 切换⾄ TiDB 服务。 为 为 TiDB 服务建⽴ 服务建⽴ MySQL 从库 从库 UDTS 产品⽀持 TiDB 全量数据迁移⾄ MySQL 数据库。 ⽤⼾在TiDB服务上开启 Binlog 可将数据增量同步⾄下游MySQL。 UDTS 与 TiDB 服务建⽴ TiDB 从库 从库 UDTS 产品⽀持 TiDB 全量数据迁移⾄ TiDB 数据库。 ⽤⼾在源TiDB服务上开启 Binlog 可将数据增量同步⾄下游TiDB。 UDTS 与 TiDB Binlog服务⼀起可协助⽤⼾轻松建⽴TiDB从 数据迁移 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 1/2 库。 数据迁移 Copyright © 2012-2021 UCloud
    0 码力 | 2 页 | 42.01 KB | 6 月前
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  • pdf文档 Golang在接入层长连接服务中的实践-黄欣

    Golang 在接入层长连接服务中的实践 黄欣 基础平台-架构部 目录 • 背景 • 架构 • 心得 目录 • 架构 • 心得 背景—why 长连接? • 业务场景 – 大量实时计算 • 司机乘客撮合 • 实时计价 – 高频度的数据交互 • 坐标数据 • 计价数据 – App和服务端双向可达 • 上行(抢单) • 下行(派单) 背景—why golang? • 开发效率 整体架构图 架构—接口设计 • 原则 – 扩展性 – 稳定性(最好不用升级) • 解决方法 – Protobuf(golang) – 接口设计分层 • 框架层:模块间通信协议(类似tcp/udp) • 业务层:bytes(类似应用层)留给业务自己定义就好了 架构—性能 • conn svr 架构—集群扩展 • Proxy本身无限扩容(无状态) • 依赖的存储可无限扩容(状态交给存储) statusLoop() 心得—profiling • Timer优化 • Channel使用优化 心得—timer优化 • 为什么需要优化? – 万级别的连接 – 每个连接上大量的定时任务(心跳检测,注册检测,认证检测) 实际情况:当10w左右连接,什么数据不收发,只有定时器检测心跳超时,cpu 能耗掉一个core • 怎么优化? – 特点: • 秒级别定时任务 • 范围最多60s –
    0 码力 | 31 页 | 1.67 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Greenplum上云与优化

    张广舟(明虚) 阿里云高级专家 Greenplum上云与优化 — ApsaraDB for Greenplum介绍 2016Postgres中国用户大会 目 录 content ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 2016Postgres中国用户大会 与其他技术的对比? 为什么上云? 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP = 简单、高效解决大数据分析需求 MPP + 列存压缩 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 +高速网络 +预置稳定资源 = = 2016Postgres中国用户大会 GP vs. RDS? Select count(*) from Name Id status city 列存块 ….. 列存块 列存 ≈索引 + index only 2016Postgres中国用户大会 GP vs. Hadoop? Orca优化器 SQL Runtime 本地存储 >5-30倍的性能优势 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP vs. AWS Redshift? “有史以来卖的最好的云服务”
    0 码力 | 26 页 | 1.13 MB | 1 年前
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  • pdf文档 HBase最佳实践及优化

    中国用户大会 HBase最佳实践及优化 陈飚 cb@cloudera.com Cloudera Postgres Conference China 2016 中国用户大会 关于我… 陈飚 Cloudera售前技术经理、资深方案架构师 http://biaobean.pro 原Intel Hadoop发行版核心开发人员, 成功实施并运维多 个上百节点Hadoop大数据集群。 – 曾在Intel 曾在Intel编译器部门从事服务器中间件软件开发,擅长服务器软件调 试与优化,与团队一起开发出世界上性能领先的XSLT 语言处理器 – 2010 年后开始Hadoop 产品开发及方案顾问,先后负责Hadoop 产品 化、HBase 性能调优,以及行业解决方案顾问 2 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase的历史 2006年 Google发表 了BigTable 了BigTable 论文 2006年底由 PowerSet 的 Chad Walters和 Jim Kellerman 发起了HBase 项目,依据 BigTable的论文 重构关系数据 库 2007年2月建立 了HBase的原型 版本 2007年10月建立 了第一个可用的 HBase版本 2008年成为 Apache Hadoop 的一个子项目 3 HBase是Google BigTable的开源实现
    0 码力 | 45 页 | 4.33 MB | 1 年前
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  • pdf文档 VMware vSphere:优化和扩展

    培训服务介绍 VMware vSphere:优化和扩展 培训方式  讲师指导培训  实时在线培训 课程用时  为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训  听课时间占 60%,动手实验时间占 40% 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 课程适用对象 ☒ 管理员 ☐ 专家 ☒ 工程师 ☒ 高级用户 ☐ 架构师 ☐ 专业人员 vCenter Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后,您应能胜任以下工作:  配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。  管理 vSphere 环境变更。  优化所有 vSphere 组件的性能。  排除操作故障并找出造成这些故障的根本原因。  使用 VMware vSphere® ESXi™ Shell 和 VMware vSphere® Management 中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 VMware vSphere:优化和扩展 VMware, Inc. 3401 Hillview Avenue Palo Alto CA 94304 USA Tel 877-486-9273 Fax 650-427-5001; 北京办公室 北京市海淀区科学院南路 2 号融科资讯中心 C 座 8 层 邮编:100190 电话:+86-400-816-0688
    0 码力 | 2 页 | 341.36 KB | 1 年前
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  • pdf文档 PostgreSQL 查询优化器解析

    0 码力 | 37 页 | 851.23 KB | 1 年前
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