大型二元谓词规则集的优化计算

是指对于包含大量二元谓词规则的数据集进行计算时的优化方法。二元谓词规则集是一种用于描述数据关系的规则集合，其中每个规则由两个谓词和一个关系运算符组成。

优化计算大型二元谓词规则集的目的是提高计算效率和减少资源消耗。以下是一些常见的优化方法：

索引优化：通过创建适当的索引结构，可以加快对规则集的查询和匹配速度。例如，可以使用B+树索引或哈希索引来加速规则的查找和匹配过程。
并行计算：利用多核处理器或分布式计算系统，将规则集的计算任务分解为多个子任务并行处理，以提高计算速度和吞吐量。
压缩算法：对于大规模的规则集，可以使用压缩算法来减少存储空间和传输带宽的消耗。例如，可以使用字典压缩或编码压缩等方法。
冗余消除：通过检测和消除规则集中的冗余规则，可以减少计算过程中的重复计算和资源消耗。
缓存机制：对于频繁访问的规则集，可以使用缓存机制来存储计算结果，以减少计算时间和资源消耗。
剪枝策略：通过剪枝无关规则或不满足条件的规则，可以减少计算过程中的规则匹配和计算量。

大型二元谓词规则集的优化计算在许多领域都有应用，例如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。在云计算领域，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，例如云数据库、云计算实例、云存储等，可以帮助用户高效地处理和计算大型二元谓词规则集。

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云计算实例：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos

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CAS-KG——知识推理

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, 该算法效率很高 , 可以对给定迭代器范围内的元素进行排序 , 并且可以根据用户指定的比较函数来定义排序的顺序 ; 用户指定的比较函数是一个二元谓词 ; std::sort 算法...: 该范围内的元素将默认使用 < 操作符进行比较并排序 , 自定义类如果没有实现 < 操作符重载函数 , 可能会报错 ; std::sort 算法自定义排序规则的函数原型如下 : template...; 注意 : 该范围是一个前闭后开区间 ; 自定义比较规则 Compare comp 参数 : 这个参数是一个二元谓词 , 即接收 2 个参数返回 bool 值的函数对象 ; 该范围内的元素将...使用该二元谓词规则进行排序 ; 2、greater 预定义函数对象 C++ 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中提供了 greater...预定义函数对象 , 这是一个二元谓词 , 借助该函数对象可以很便的方式来比较两个值 , 确定第一个值是否大于第二个值 ; 该函数对象主要用于STL算法中控制排序顺序 , 搜索条件等场景 ;

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目录背景优化规则HiveFilterAggregateTransposeRule matches方法逻辑详解 onMatch方法逻辑详解 canPush判断谓词表达式是否能下推的方法详解总结背景...但前提必须满足等价变换的大前提，所谓等价变换，就是相同的输入，返回相同的确定的结果，优化就是减少或降低中间过程的计算成本。...Fileter过滤器操作和Aggregate聚合操作调换顺序，也是谓词下推一种的优化规则。...判断由RelOptCall调用的优化规则Rule是否与输入参数RelNode关系表达式匹配，即此优化规则Rule能否应用到一个RelNode关系表达式树上。...首先conditions谓词列表，InputFinder访问遍历器生成表达式所用输入的位图，并使用bits返回描述表达式RelNode使用的输入的位集。

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浪尖以案例聊聊spark3的动态分区裁剪

SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则动态分区裁剪比谓词下推更复杂点，因为他会整合维表的过滤条件，生成filterset，然后用于事实表的过滤，从而减少join。...这就是传统数据库存在索引及预计算的时候所说的谓词下推执行。...上图就是不存在任何谓词下推执行优化的计算过程，全量扫描事实表sales和维表date表，然后完成join，生成的表基础上进行filter操作，然后在scan计算，显然这样做很浪费性能。...表t1和t2进行join，为了减少参加join计算的数据量，就为t1表计算（上图右侧sql）生成了一个filter数据集，然后再扫描之后过滤。...当然，这个就要权衡一下，filter数据集生成的子查询及保存的性能消耗，与对数据过滤对join的性能优化的对比了，这就要讲到spark sql的优化模型了。

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自然语言处理 NLP（4）

如组织、人、日期等；命名实体识别定义：指通过识别文字中所提及的命名实体，然后确定NE的边界和类型；命名实体关系提取；文法分析文法定义：即就是文章的书写规则，一般用来指以文字、词语、短句、句子编排而成的完整语句和文章的合理性组织...；文法用途： 1、性能超越n-grams； 2、确定句子成分结构；形式语法：一个四元组G=(N, ∑, P, S)，各个符号代表的意义如下： N：非终结符的有限集合（有事也称为变量级戒句法种类集...）； ∑：终结符号的有限集合； V：总词汇表，N∪∑； P：一组重写规则的有限集合，P=｛α→β｝，其中α，β是V种元素所构成的串，α种至少应该含有一个非终结符号； S：S∈N，叫做句子的符戒初始符；...：自上而下和自下而上两种模式相结合；递归下降和左角落解析都存在一定的缺陷，因此可以才用动态规划的方法进行解析；依存关系与依存文法：依存文法：关注词与其他词之间的关系；依存关系：中心词与其他从属直接的二元非对称关系...；非逻辑常量；逻辑常量；存在量词；全称量词；采取约定：是由n个e类型的参数所组成而产生一个类型为t的表达式的谓词的类型，此类情况下，则称n为谓词元数；语句的语义组合原则：整体含义是部分含义与他们的句法相结合方式的函数

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Calcite系列(九)：执行流程-优化器优化

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Hive优化器是使用Apache Calcite动态数据管理框架实现的，其中包含VolcanoPlanner基于成本优化器（CBO）和HelpPlaner基于规则的启发式优化器（RBO）优化器。...这里简单讲一下两种优化器特性基于规则的优化器(RBO，Rule-Based Optimizer) 根据预先准备写的优化规则rule，不考虑数据动态变化，在关系表达式等价转换的前提下，对符合匹配规则条件的关系表达式...基于代价的优化器(CBO，Cost-Based Optimizer) 根据预先准备写的优化规则rule，在关系表达式等价转换的前提下，对符合匹配规则条件的关系表达式，保留原来的关系表达式并把匹配上新关系表达式加入等价关系表达式集合...可选择率的取值范围显然是0～1，它的值越小，就表明可选择性越好。当可选择率为1时的可选择性是最差的。CBO就是用可选择率来估算对应结果集的基数Cardinality的。...boolean标志及谓词并集 if (!

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关联分析

这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis，所发现的规则可以用关联规则association rule或频繁项集的形式表示： ?...项可以用二元变量表示，如果项在事务中出现则它的值为1，否则为0。因为通常认为项在事务中出现比不出现更重要，所以项是非对称asymmetric二元变量。典型的购物篮数据及其二元表示如下： ?...挖掘关联规则的原始做法是：计算每个可能规则的支持度和置信度。但是从数据集提取的规则的数目达指数级别（包含 ? 个项的数据集提取的可能规则总数为 ? ），因此这种做法的代码极高。...，这些规则被称为强规则strong rule 通常频繁相机产生所需的计算开销远大于产生规则所需的计算开销频繁项集的产生一般包含 ?...有如下方法可以降低产生频繁项集的计算复杂度：减少候选项集的数目 ?

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