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    深度学习的优化方式 更多内容
  • Scan方式的Hint

    提升前block_name。子查询语句块在优化器进行优化重写发生提升,则该block_name会与leading中block_name不同。 表如果存在别名,优先使用别名来表示该表。 index表示使用indexscan或indexonlyscanhint时,指定索引名称,当前只能指定一个。

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  • Join方式的Hint

    见指定Hint所处查询块Queryblock章节,可省略,表示在当前查询块生效。 no表示hintjoin方式不使用。 table_list为表示hint表集合字符串,该字符串中表与join_table_list相同,只是中间不允许出现括号指定join优先级。 例如: no

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  • Stream方式的Hint

    则生成不出这种基于joingather路径,会回退生成基于基表gather路径。 在指定Hint(JOIN)后,对于分布表和复制表做连接情况会导致生成不出来Hint(JOIN)期望计划,因为优化器已经寻找更优计划进行替代。 ALL:基于最优方式选择Gather Rel或Gather

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  • Join方式的Hint

    Join方式Hint 功能描述 指明Join使用方法,可以为Nested Loop,Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hintjoin方式不使用。

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  • Stream方式的Hint

    JOIN:尽可能生成基于joingather路径,在能下推join子计划上面(join下面不包含重分布节点)添加gather路径,剩余计划在CN上执行。对于需要重分布节点join计划则生成不出这种基于joingather路径,会回退生成基于基表gather路径。 在指定Hi

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  • Scan方式的Hint

    no表示hintscan方式不使用。 table表示hint指定表,只能指定一个表,如果表存在别名应优先使用别名进行hint。 index表示使用indexscan或indexonlyscanhint时,指定索引名称,当前只能指定一个。 对于indexscan或indexonlysc

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  • Scan方式的Hint

    canhint时,指定索引名称,当前只能指定一个。 对于indexscan、index或indexonlyscan,只有hint索引属于hint表时,才能使用该hint。 scan hint支持在行存表、hdfs内外表、子查询表上指定。 indexonlyscan计划能

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  • Scan方式的Hint

    在满足查询可以使用GSI前提下,使用gsihint将产生使用全局二级索引index only scan查询计划,而不会产生使用普通索引查询计划。 在满足查询可以使用GSI回表前提下,使用gsitablehint将产生使用全局二级索引回表查询计划。 对于gsihint,若没有

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  • Stream方式的Hint

    Stream方式Hint 功能描述 在并行执行计划中,指定stream使用方法,可以为broadcast或者redistribute,表示对数据进行广播或者重分布。 语法格式 1 [no] broadcast|redistribute( [@queryblock] table_list)

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  • Scan方式的Hint

    index表示使用indexscan或indexonlyscanhint时,指定索引名称,当前只能指定一个。 对于indexscan或indexonlyscan,只有hint索引属于hint表时,才能使用该hint。 scan hint支持在行存表、hdfs内外表、、子查询表上指定。对于hdfs

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 数据处理场景介绍

    数据清洗:数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全过程。 数据清洗是在数据校验基础上,对数据进行一致性检查,处理一些无效值。例如在深度学习领域,可以根据用户输入正样本和负样本,对数据进行清洗,保留用户想要类别,去除用户不想要类别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集过程。 数据可以通

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  • 优化器

    优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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  • 容量优化

    容量优化 在客户运维工作中,为了保证业务可以持续运转不间断,需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源负载情况,识别出高负载资源时,可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您成本情况后,您可以确定成本偏高原因,然后采取针对性优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本机会。也可以根据成本分析阶段分析结果识别成本偏高资源,然后采取针对性优化措施。 通过CES

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  • 成本优化

    Mongo资源闲置情况,及时删除闲置实例。 计费模式优化 不同类型业务对资源使用周期有不同要求,为每一类业务确定合适计费模式,灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定成熟业务,使用包年/包月计费模式。 针对不能中断短期、突增或不可预测业务,使用按需计费模式。 监控实例生命周期,对即将到期包周期资源进行及时续费。

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  • 成本优化

    Redis资源闲置情况,及时删除闲置实例。 如果您业务对性能稳定性要求较低,可以考虑购买通用型规格实例,以此来降低您成本。例如通用型4U24GB规格相比较于独享型4U24GB规格,每月可降低约30%成本。 计费模式优化 不同类型业务对资源使用周期有不同要求,为每一类业务确定合适计费模式,灵活组合以达到最优效果。

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您成本情况后,您可以确定成本偏高原因,然后采取针对性优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本机会。也可以根据成本分析阶段分析结果识别成本偏高资源,然后采取针对性优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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  • 分子优化

    Similarity:代表优化分子与原始分子相似度。 QED:代表分子成药性。 SaScore:代表合成可及性分数,旨在评估分子合成难易程度。 图13 查看结果(2) 单击“查看3D”,可以看到分子3D构象,如果设置了靶点,还可以看到优化小分子与靶点结合构象。 如果上传了双靶

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  • 数据优化

    数据优化 根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后数据总数比较小。 碰撞后数据分布不太均衡,负样本比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5步骤更新自己提供数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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  • 成本优化

    成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS资源优化建议?

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