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    bp神经网络优化模型 更多内容
  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

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  • 优化器方法配置

    优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。该参数可在PDB级别设置。 参数类型:布尔型 参数单位:无

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  • 优化器方法配置

    取值范围:0 ~ 3 0:优化器会根据以上三种计划的估算cost选择最优的一种计划生成。 1:强制生成第一种计划。 2:如果group by列可以重分布,强制生成第二种计划,否则生成第一种计划。 3:如果group by列可以重分布,强制生成第三种计划,否则生成第一种计划。 默认值:0 设

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以该参数为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 其他优化器选项

    enable_stream_pbe 参数说明:设置优化器在数据节点上是否对STREAM分布式计划使用缓存执行计划优化。 参数类型:布尔型 参数单位:无 取值范围: on:表示优化器在数据节点上对STREAM分布式计划使用缓存执行计划优化。 off:表示不使用优化。 默认值:on 设置方式:该参

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  • 其他优化器选项

    参数说明:设置优化器是否对以PBE(Parse Bind Execute)形式执行的语句进行查询计划优化。 该参数属于SUSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型。 on表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值:on enable_global_stats

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  • 优化器参数调整

    现场调优如发现查询性能较差且计划中有bitmapscan算子,可以关闭bitmapscan,看性能是否有提升。 enable_fast_query_shipping=on 控制查询优化器是否使用分布式框架,执行快速执行计划。设置为“on”,表示执行计划在CN和DN上各自生成;设置

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  • 优化器方法配置

    本参数用于控制优化器生成哪种hashagg的计划。 参数类型:USERSET 取值范围:0,1,2,3 取值为1时,强制生成第一种计划。 取值为2时,如果group by列可以重分布,强制生成第二种计划,否则生成第一种计划。 取值为3时,如果group by列可以重分布,强制生成第三种计划,否则生成第一种计划。 取值

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示使用。

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  • 大规格实例优化

    大规格实例优化 当网格内实例规模持续增大时,会引起Istio控制面组件Istiod和数据面组件Envoy的内存飙升问题。在购买网格时,可以为网格启用Mantis插件来解决此问题。 大规格实例优化特性仅在“华东-上海一”区域开放。 Mantis插件介绍 Mantis致力于解决由网格

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  • 优化器参数调整

    现场调优如发现查询性能较差且计划中有bitmapscan算子,可以关闭bitmapscan,看性能是否有提升。 enable_fast_query_shipping=on 控制查询优化器是否使用分布式框架,执行快速执行计划。设置为“on”,表示执行计划在CN和DN上各自生成;设置

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 其他优化器选项

    Constraint)优化执行计划。 参数类型:SUSET 取值范围:布尔型 on表示允许使用信息约束优化执行计划。 off表示不允许使用信息约束优化执行计划。 默认值:on enable_bloom_filter 参数说明: 标识是否允许使用BloomFilter优化。 参数类型:USERSET

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  • Kafka性能优化

    Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量,默认为500,如果每条消息处理时间较长,建议调小该值,确保在max.poll.interval

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  • Spark性能优化

    e数据。 调优原则 提高cpu使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑,减少计算量和IO操作。 典型业务的调优 优化代码逻辑:在进行Spark参数调优之前,要进行相应的规划设计,优化代码逻辑。 Spark任务跑的比较慢,cpu利用率低:检测室executor线

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  • Spark SQL join优化

    Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中,当对两个表进行join操作时,利用Broadcast特性(见“使用广播变量”章节),将被广播的表BroadCast到各个节点上,从而转变成非shuffle操作,提高任务执行性能。 这里join操作,只指inner join。

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  • 聚合算法优化

    要启动聚合算法优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化: true:开启 false:不开启

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 其他优化器选项

    Constraint)优化执行计划。 参数类型:SUSET 取值范围:布尔型 on表示允许使用信息约束优化执行计划。 off表示不允许使用信息约束优化执行计划。 默认值:on enable_bloom_filter 参数说明:标识是否允许使用BloomFilter优化。 参数类型:USERSET

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