模糊查询 对于通配符查询（WildcardQuery）中查询模式为*word*的场景，即“任意子串”查询需求，您可以使用模糊分词方式（模糊分词和短语匹配查询MatchPhraseQuery组合使用）来实现性能更好的模糊查询。具体操作，请参见 模糊查询。翻页和...
统计信息剪枝 IMCI利用DataPack上的统计信息来跳过不需要访问的pack，类似于Clickhouse中的skipping index以及infobright里的knowledge grid，在IMCI中称为Pruner（粗糙索引），Pruner可以帮助IMCI优化查询性能。其基本原理是在查询时利用...
PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）分区表的查询优化可以让它相比于同样数据量的普通表性能更加优异，特别是面临超大数据量场景时，合理的使用分区，可以有效地提高查询效率。PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）支持分区修剪技术和分区...
本文将介绍 PolarDB MySQL版 在 弹性并行查询（Elastic Parallel Query，简称ePQ）这一企业级查询加速技术探索、形态演进和相关组件的实现原理。背景 经过长期的统计观察，云原生关系数据库整体的资源利用率普遍偏低，大量计算资源处于闲置...
智能顾问已与操作审计服务集成，您可以在操作审计中查询用户操作智能顾问产生的管控事件。操作审计支持将管控事件投递到日志服务SLS的LogStore或对象存储OSS的存储空间中，满足实时审计、问题回溯分析等需求。操作审计记录了用户通过Open...
本文介绍两种查询优化的使用。索引选择策略 表格存储 作为海量结构化大数据存储，支持不同的索引结构，便于在不同场景下进行查询分析加速使用。使用SQL查询数据时，通过为数据表创建二级索引或多元索引可以实现数据查询加速。更多信息，请...
查询优化器负责优化逻辑计划从而输出物理计划，其主要阶段包含查询改写和计划枚举。本文将介绍查询优化器的基本原理，以及什么是关系代数运算符、查询改写（RBO阶段）和查询计划枚举（CBO阶段）。PolarDB-X 接收到一条SQL后的执行过程大致...
一般性能不好时，其原因通常是优化器缺少统计信息，需要通过及时更新统计信息，执行 analyze tablename，可以简单快捷优化查询性能。推荐更新统计信息的场景 推荐在以下情况下运行 analyze tablename 命令。导入数据之后。大量的INSERT、...
查询优化器使用数据库的数据统计信息来选择具有最小总代价的查询计划，查询代价通过磁盘I/O取得的磁盘页面数作为单位来度量。可以使用EXPLAIN和EXPLAIN ANALYZE语句发现和改进查询计划。EXPLAIN的语法如下：EXPLAIN[ANALYZE][VERBOSE]...
参数介绍 因为转倒排优化需要先查询一次，如果被过滤掉的文档少，会增量查询的耗时，因此设置了开关。参数 默认值 说明 vector_service.search.enable_filter_optimize false 是否开启filter优化。默认false，true为打开 vector_service....
功能变更 JindoFS存储优化 JindoFS缓存优化 JindoTable计算优化 JindoManager系统管理 JindoTools工具集 JindoFS生态支持 JindoFS存储优化 支持文件的checksum功能，对齐开源HDFS checksum相关接口，支持MD5MD5CRC和COMPOSITE_CRC两种算法...
图查询优化 明确查询范围-优化前：全图搜索，因性能开销大，禁止该查询方式，查询报错.umodel|graph-match(s)-[e]-(d)project s,e,d-优化后：指定起始点.umodel|graph-match(s:"apm@entity_set"{_entity_id_:'entity_set:apm:apm.service'}...
有序索引的自适应选择 在数据库查询优化中，prefer_ordering_index 是一个优化选项，用来指示查询优化器优先使用可支持排序操作的索引。然而，在某些情况下，这个优化可能会导致查询性能下降。特别是当排序索引和查询的选择性不匹配时，...
子查询是指在父查询的WHERE子句或HAVING子句中嵌套另一个SELECT语句的查询，本文主要介绍 PolarDB-X 如何优化和执行子查询。基本概念 根据是否存在关联项，子查询可以分为非关联子查询和关联子查询。非关联子查询是指该子查询的执行不依赖...
新增查询优化器支持按 qual（查询条件）粒度将过滤条件下推至子查询（subquery），以提前过滤数据，减少子查询返回的数据量，从而提升复杂查询的执行效率。新增支持 polar_sql_inception SQL审核插件。新增基于psql的PolarPlus客户端。...
查询优化器使用数据库的数据统计信息来选择具有最小总代价的查询计划，查询代价通过磁盘I/O取得的磁盘页面数作为单位来度量。可以使用EXPLAIN和EXPLAIN ANALYZE语句发现和改进查询计划。阅读EXPLAIN输出 查询计划类似于一棵有节点的树，...
通过复杂查询优化（算子优化）、执行计划优化、并行执行、资源隔离（IOPS 隔离）等能力，提升 TPCDS 查询速度，大幅改进 AP 场景性能。更高可用能力 RTO 8s，优化选举和日志管理模块，不再依赖 NTP 时钟同步，以更快的速度恢复数据库的服务...
本文为您介绍常见的SQL问题以及优化示例。并行度优化 并行度是衡量并行计算程度的一个指标，从执行计划上来看，例如ID为M1的任务，使用1000个Instance来执行，我们就说M1的并行度是 1000。合理地设置并调整任务并行度，可以使任务执行效率...
不仅仅可以优化等值查询，也可以优化区间查询。例如对于一个简单的查询条件 id 3，先在优化器里面将查询条件抽取出来，并转化成值域空间(-∞,3)。这个时候就可以利用Global Index做Bucket Pruning，把不在这个区间的Bucket 2和Bucket 3都...
推理优化工具：Blade 3.16.0及其以上版本。操作流程 使用Blade优化RetinaNet（Detectron2）类型模型的流程如下：步骤一：导出模型 使用Detectron2提供的 TracingAdapter 或 scripting_with_instances 任何一种方式导出模型。步骤二：调用...
您可以使用 PolarDB MySQL版 提供的Auto Plan Cache功能，来缓存SQL语句的执行计划信息，以缩短查询优化时间，提升SQL语句的查询性能。本文介绍了Auto Plan Cache功能的背景信息、前提条件、依赖的参数和接口等内容。背景信息 执行计划的...
OpenSearch为您提供了搜索结果展示、搜索结果摘要、搜索测试以及慢Query分析优化等扩展功能，您可以根据自身业务选择。功能概述 在每一次搜索请求中，应用结构部分字段的召回可以通过指定“默认展示字段”来进行限制。更多详情请参见 搜索...
查询优化器通过优化逻辑计划从而输出物理计划，其主要阶段包含查询改写和计划枚举。PolarDB-X 1.0 接收到一条SQL后的执行过程大致如下：语法解析器（Parser）将SQL文本解析成抽象语法树（AST）。语法树被转化成基于关系代数的逻辑计划。...
具体而言，每当SQL查询语句被解析并生成执行计划时，查询优化器会根据成本估算模型选择最优的访问路径。如果优化器判定使用某个特定索引能够提供最优的查询性能，那么该索引对应的PLAN_HIT计数器就会自动递增。EXECUTION_HIT的语义说明 ...
推理优化工具：Blade 3.17.0及其以上版本。操作流程 使用Blade优化输入为Dynamic Shape的ResNet50流程如下：步骤一：准备工作 构建测试数据和模型，本文使用torchvision中标准的ResNet50模型。步骤二：配置用于优化的config 根据Dynamic ...
ListApiMcpServerSystemTools 查询 MCP 服务支持的系统工具 查询 MCP 服务支持的系统工具。诊断 API 标题 API概述 GetErrorCodeSolutions 查询报错诊断方案 根据提供的错误码获取对应的错误诊断解决方案。GetRequestLog 查询API调用日志 ...
查询是否需要做慢查询优化。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素...
OpenSearch-行业算法版为您提供了搜索结果展示、搜索结果摘要、搜索测试以及慢Query分析优化等扩展功能，您可以根据自身业务选择。功能概述 为了让用户更加合理地使用、调试OpenSearch的各种算法，上线A/B Test功能，方便业务在全量使用前...
大量数据查询优化 如果您的数据量非常大，在设置合适的索引之后仍然会查询超时，您要考虑以下优化方案。尽量避免使用skip，至少不应该skip比较大的值，因为skip操作MongoDB服务端依然会扫描被skip的数据，带skip操作的耗时和skip的数量线性...
推理优化工具：Blade 3.16.0及其以上版本。操作流程 结合Blade和Custom C++ Operator优化模型的流程如下：步骤一：创建带有Custom C++ Operators的PyTorch模型 使用TorchScript扩展实现RetinaNet的后处理部分。步骤二：导出TorchScript模型...
使用控制台SDK可以实现优化求解器控制台的部分功能，目前仅提供查看相关信息的功能供特定场景下使用。说明 目前控制台SDK仅提供了已购买License信息和License使用情况的查询功能，如不需要此功能的用户可以不用下载。SDK列表 这里提供了多...
推理优化工具：Blade 3.17.0及其以上版本。操作流程 使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型的流程如下：步骤一：准备工作 安装支持TensorRT优化的Blade Wheel包，并下载ResNet50模型及测试数据。步骤二：调用Blade优化模型 调用 blade...
推理优化工具：Blade 3.16.0及其以上版本。操作流程 使用Blade优化BERT模型的流程如下：步骤一：准备工作 下载模型，并使用 tokenizers 库准备测试数据。步骤二：调用Blade优化模型 调用 blade.optimize 接口优化模型，并保存优化后的模型...
图数据库（Graph Database，简称GDB）是一种支持Property Graph图模型、用于处理高度连接数据查询与存储的实时、可靠的在线数据库服务。它支持Apache TinkerPop Gremlin查询语言，可以帮您快速构建基于高度连接的数据集的应用程序。图数据...
如下图所示，您可以为表t的c2列创建B-tree索引来应对点查（SELECT*FROM t WHERE c2=10），为c4和c5列创建列存索引来应对统计类查询（SELECT c4,SUM(c5)FROM t GROUP BY c4），查询优化器会根据查询SQL的查询代价选择合适的索引。...
收集统计信息 两种优化器的选择 使用索引加速查询 查看执行计划 数据倾斜的检查和处理 查看正在运行的语句状态 判断当前锁的状况 使用 Nest Loop JOIN 提升性能 收集统计信息 AnalyticDB PostgreSQL 的优化器在进行查询优化时，会根据统计...
推理优化工具：Blade 3.16.0及其以上版本（动态链接TensorRT版本）。操作流程 结合Blade和TensorRT Plugin优化模型的流程如下：步骤一：创建带有TensorRT Plugin的PyTorch模型 使用TensorRT Plugin实现RetinaNet的后处理部分。步骤二：调用...
支持列存索引的构建，强化查询优化器，显著提升了复杂查询效率。全面兼容MySQL 8.0的协议和语法。优化 优化了在线列类型的变更，提升列类型变更的稳定性，减少变更时间。增强下推到DN上的加减列、加减索引、修改列的DDL能力，进行多分片的...
当需要查询大量数据的时候，引擎层访问数据、SQL层的交互和计算都会占用大量的开销。PolarDB MySQL版 会将谓词下推到引擎层进行计算，极大的减少性能开销，提升查询性能。前提条件 集群版本需为 PolarDB MySQL版 8.0版本且修订版本需满足...
当需要查询大量数据的时候，引擎层访问数据、SQL层的交互和计算都会占用大量的开销。PolarDB MySQL版 会将Limit Offset下推到引擎层进行计算，极大的减少性能开销，提升查询性能。前提条件 集群版本需为 PolarDB MySQL版 8.0版本且修订版本...