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    深度学习的优化器 更多内容
  • 其他优化器选项

    为游标规划值相偏离,从而使得前几行恢复很快而抓取全部行需要很长时间。比默认值大值加大了总估计时间。在最大值1.0处,像正常查询一样规划游标,只考虑总估计时间和传送第一行时间。 默认值:0.1 from_collapse_limit 参数说明:根据生成FROM

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  • 优化器方法配置

    优化方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化选择查询规划原始方法。如果优化为特定查询选择缺省规划并不是最优,可以通过使用这些配置参数强制优化选择一个不同规划来临时解决这个问题。更好方法包括调节优化开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 优化器开销常量

    。 设置建议:较大数值使优化倾向于选择索引扫描,较小数值使优化倾向于选择全表扫描。一般情况下,可以设为shared_buffers大小1/2,较为激进地,可以设为shared_buffers大小3/4。内存充足情况下,该值越大性能越优。 设置不当风险与影响:错误地

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  • 其他优化器选项

    summary:是在pretty基础上增加了对打印信息分析。 run:在summary基础上,将统计信息输出到csv格式文件中,以便于进一步分析。 默认值:pretty pretty模式当前只支持包含stream算子计划,不支持下发语句到DN节点计划。因此显示格式会受en

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  • 优化器方法配置

    优化方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化选择查询规划原始方法。如果优化为特定查询选择缺省规划并不是最优,可以通过使用这些配置参数强制优化选择一个不同规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化开销常量、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 介绍基因查询优化相关参数。基因查询优化(GEQO)是一种启发式查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划时间,而且生成规划开销有时也小于正常详尽查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化使用。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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  • 优化器开销常量

    优化开销常量 介绍优化开销常量。这里描述开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同系数缩放它们将不会对优化选择产生任何影响。缺省时,以抓取顺序页开销为基本单位。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

    (两个相同表之间连接)估算中更加准确。当前版本已弃用cost_param & 1 不为0时路径,默认选择更优估算公式。 当cost_param & 2不为0,表示求多个过滤条件(Filter)选择率时,选择最小作为总选择率,而非两者乘积,此方法在过滤条件列之间关联性较强时估算更加准确。

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化 介绍基因查询优化相关参数。基因查询优化(GEQO)是一种启发式查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划时间,而且生成规划开销有时也小于正常详尽查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化使用。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示使用。

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  • 优化器开销常量

    参数说明:设置优化在一次单一查询中可用磁盘缓冲区有效大小。 设置这个参数,还要考虑 GaussDB (DWS)共享缓冲区以及内核磁盘缓冲区。另外,还要考虑预计在不同表之间并发查询数目,因为它们将共享可用空间。 这个参数对GaussDB(DWS)分配共享内存大小没有

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  • 其他优化器选项

    参数说明:优化估计游标获取行数在总行数中占比。 参数类型:USERSET 取值范围:浮点型,0.0~1.0。 比默认值小值与使用 “fast start” 为游标规划值相偏离,从而使得前几行恢复很快而抓取全部行需要很长时间。比默认值大值加大了总估计时间。在最大的值1

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  • 优化器方法配置

    优化方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化选择查询规划原始方法。如果优化为特定查询选择缺省规划并不是最优,可以通过使用这些配置参数强制优化选择一个不同规划来临时解决这个问题。更好方法包括调节优化开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 优化器开销常量

    参数说明:设置优化在一次单一查询中可用磁盘缓冲区有效大小。 设置这个参数,还要考虑GaussDB(DWS)共享缓冲区以及内核磁盘缓冲区。另外,还要考虑预计在不同表之间并发查询数目,因为它们将共享可用空间。 这个参数对GaussDB(DWS)分配共享内存大小没有

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化 介绍基因查询优化相关参数。基因查询优化(GEQO)是一种启发式查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划时间,而且生成规划开销有时也小于正常详尽查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化使用。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示使用。

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  • 优化器开销常量

    优化开销常量 介绍优化开销常量。这里描述开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同系数缩放它们将不会对优化选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页开销为基本单位。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 介绍基因查询优化相关参数。基因查询优化(GEQO)是一种启发式查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划时间,而且生成规划开销有时也小于正常详尽查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化使用。 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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  • 其他优化器选项

    取值范围:浮点型,0.0~1.0。 比默认值小值与使用 “fast start” 为游标规划值相偏离,从而使得前几行恢复很快而抓取全部行需要很长时间。比默认值大值加大了总估计时间。在最大值1.0处,像正常查询一样规划游标,只考虑总估计时间和传送第一行时间。 默认值:0.1 from_collapse_limit

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  • 优化器开销常量

    优化开销常量 介绍优化开销常量。这里描述开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同系数缩放它们将不会对优化选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页开销为基本单位。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 介绍基因查询优化相关参数。基因查询优化(GEQO)是一种启发式查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划时间,而且生成规划开销有时也小于正常详尽查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化使用。 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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  • 基因查询优化器

    基因查询优化 介绍基因查询优化相关参数。基因查询优化(GEQO)是一种启发式查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划时间,而且生成规划开销有时也小于正常详尽查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化使用。 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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  • 数学优化求解器

    数学优化求解 运筹优化算法基于实际约束场景(如成本和收益、可用资源和需求、目标和限制等),运用数学规划和元启发式算法等多种优化引擎找到最佳解决方案,去解决实际问题。 运筹优化算法主要研究对象是各种有组织管理问题及其生产经营活动,算法目的是针对所研究对象求得一个合理运用

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