Estimation of availability and reliability in CurveBS CurveBS uses the RAFT protocol to maintain consistency of stored data. It generally takes the form of 3 replicas of data. If one replica fails intervention is required to handle the failure according to the actual situation of the system. Estimation of availability and reliability in the three- replicas case Assume that the total number of

在 5.2 版本中，你可以获得以下关键特性： • 支持基于部分函数创建表达式索引 (Expression index)，极大提升查询的性能。 • 提升优化器的估算准确度 (Cardinality Estimation)，有助于选中最优的执行计划。 • 锁视图 (Lock View) 成为 GA 特性，提供更直观方便的方式观察事务加锁情况以及排查死锁问题。 25 • 新增 TiFlash HashAgg 算子的 SQL 语句引起 OOM 时，可以尝试设置算子的并发度为 1 来 触发落盘，缓解 TiDB 内存压力。 用户文档，#25882 • 提升优化器的估算准确度 (Cardinality Estimation) – 提升 TiDB 对 TopN/Limit 估算的准确度。例如，对于包含 order by col limit x 的大表分页查询，TiDB 可以更容易地选对索引，降低查询响应时间。 ANALYZE 耗时统计 – Auto Analyze QPS：自动 ANALYZE 数量统计 – Stats Inaccuracy Rate：统计信息不准确度统计 – Pseudo Estimation OPS：使用假的统计信息优化 SQL 的数量统计 – Dump Feedback OPS：存储统计信息 Feedback 的数量统计 1186 – Store Query Feedback

Table），并且必须指定聚合类型为 HLL_UNION。 HLL 类型主要用于非精确快速去重场景下，对数据进行预聚合。 HLL列只能通过配套的 hll_union_agg、hll_cardinality、hll_hash 进行查询或使用。 BITMAP 数据类型 BITMAP 数据类型 BITMAP 类型是一个二进制类型。BITMAP 类型只能用于聚合类型的表（Aggregation Table），并且必须指定聚合类型为 本文档主要介绍 HLL(HyperLogLog) 类型相关的内置函数。 标量函数 1.hll_cardinality 2.hll_hash 3.hll_empty 聚合函数 1.hll_union,hll_raw_agg 2.hll_union_agg HLL_CARDINALITY Description Description 功能：计算单个HLL类型值的基数。 返回值：bigint bitmap intersect_count, bitmap bigint bigint hll_cardinality hll_cardinality((hll a hll a)) mysql mysql>> select select hll_cardinality hll_cardinality((v1 v1)) from from tbl tbl;; ++-----------------------+

11692. [20] Tomas Mikolov, Kai Chen, Gregory S. Corrado, and Jeffrey Dean. 2013. Efficient estimation of word representations in vector space. In ICLR. [21] Margaret Mitchell, Jacqui Aguilar, Theresa 子健、瑞年、冠炜、翔宇、超博、炎根、杨帆、广鲁等，均来自美团平台 / 语音交互部。 214 > 2022年美团技术年货 8. 参考文献 [1] Mikolov, Tomas, et al. “Efficient estimation of word representations in vector space.” arXiv preprint arXiv:1301.3781 (2013). [2] Pennington conference on Knowledge discovery and data mining. 2014. [4] Mikolov, Tomas, et al. “Efficient estimation of word representations in vector space.” arXiv preprint arXiv:1301.3781 (2013). [5] Grbovic

95：自动 ANALYZE 耗时 – Auto Analyze QPS：自动 ANALYZE 数量 – Stats Inaccuracy Rate：统计信息不准确度 – Pseudo Estimation OPS：使用假的统计信息优化 SQL 的数量 – Dump Feedback OPS：存储统计信息 Feedback 的数量 1231 – Store Query Feedback QPS：存储合并查询的 ------------+ �→ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part �→ | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression | ------------+ �→ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part �→ | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |

95：自动 ANALYZE 耗时 – Auto Analyze QPS：自动 ANALYZE 数量 – Stats Inaccuracy Rate：统计信息不准确度 – Pseudo Estimation OPS：使用假的统计信息优化 SQL 的数量 1666 – Dump Feedback OPS：存储统计信息 Feedback 的数量 – Store Query Feedback QPS：存储合并查询的 ------------+ �→ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part �→ | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression | ------------+ �→ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part �→ | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |

⚫ • • 计算指标需要多少内存 https://www.robustperception.io/how-much-ram-does-prometheus-2-x-need-for-cardinality-and-ingestion ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫

Confidential 向量化 执行计算引擎 • SIMD深度优化 • 核心分析型计算算子完成 • 大量高杠杆率计算特性计划或者进行中 • runtime filter • low-cardinality string aggregation • late materialization • Pipeline Engine、etc • 和JANM结合有大量可能的性能创新点. • 长远目标：

Orientation Tracking Facial Expressions Tracking +Metal +Vision +CoreML +SceneKit +SpriteKit Light Estimation 看别人的游戏和Apps • 内容/功能简短 • 操作简单直观 • 设备不要剧烈晃动，不要快速移动 看别人的游戏和Apps • 内容/功能简短 • 操作简单直观 • 设备不要剧烈晃动，不要快速移动

probability of X’ labeled to 1 • Then we can get new function for W based on Maximum Likelihood Estimation • Then we can get the best W by maximize l(W), just applying gradient descent wj = wj + a m