通常,在数据库查询中,谓词操作用于筛选出满足特定条件的数据行。谓词下推的目的是在查询执行之前尽早地应用谓词,减少查询的数据集大小,从而提高查询的效率。...例如,如果一个查询包含多个谓词条件(如WHERE子句),谓词下推会尽可能早地将这些条件下推到存储引擎执行,以减少返回给查询引擎的数据量。这样可以减少IO和计算开销,并提高查询性能。...某些情况下,连接操作的输入数据可能需要在中间阶段进行排序或分组,以满足连接操作的要求。这可能需要使用临时文件或临时表来存储中间结果,以便进行排序或分组操作。...---- 如何为查询生成执行计划 如何生成搜索算法的计划: 枚举关系顺序 立即剪除包含交叉连接的计划!...选择性估计:估计谓词的选择性有助于优化器确定查询的最佳执行计划。选择性指的是满足给定谓词的行的百分比。准确的选择性估计有助于选择最有效的连接顺序和访问方法。
SparkSql提供了DataSource API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等...连接条件(join condition),则是指当这个条件满足时两表的两行数据才能"join"在一起被返回,例如有如下查询: ?...implicitly converted to bool),也就是返回值是true或者false的函数,使用过scala或者spark的同学都知道有个filter方法,这个高阶函数传入的参数就是一个返回...分析原因主要是因为,对于or两侧的过滤条件,任何一个满足条件即可以返回TRUE,那么对于"LT.value = 'two' OR RT.value = 'two' "这个查询条件,如果使用LT.value...但是如果按照我们在2中的分析,使用OR连接两表的过滤条件,又不能随意的进行谓词下推,那要如何处理呢?
这是本篇文章的重点。 为了说明方便,这里使用SQL进行讲述,其实优化器内部使用的RelNode关系表达式构造的操作符树组成来构建的。...,把不满足匹配条件的规则放弃掉。...如果此谓词是非确定性的,则不满足匹配条件,放弃优化。 所谓谓词条件的确定性,是如果对该运算符的调用保证在给定相同操作数operand时始终返回相同的结果,即为确定性。...rewriteProjects重写Project生成新的Project,使用Builder对象压入Filter对象,再重新构建已上拉了常量的新Project对象,注册到优化器。...但是如果希望方法返回值,请使用RexShuttle。
一.count函数 algorithm头文件定义了一个count的函数,其功能类似于find。这个函数使用一对迭代器和一个值做参数,返回这个值出现次数的统计结果。..._Last 输入迭代器,指向将被搜索的区间最后一个元素后面的。 _Pred 用户自定义的 predicate function object ,定义了元素被计数需满足的条件。...predicate 只带一个参数,返回 true 或 false. Return Value 满足断言(predicate)(也称为谓词)指定条件的元素数。...27 28 vector::size_type result1 = count_if(v1.begin(), v1.end(), greater10); //count_if算法返回使谓词函数返回条件成立的元素个数...(predicate):是做某些检测的函数,返回用于条件判断的类型,指出条件是否成立。
6.用户画像 基于用户的各方面数据,建立对用户的全方位理解,构建每个特定用户的画像,以便针对每个个体完成精细化运营。...我们会来讲解下SELECT子句的使用方法,如何完成一些针对单表的简单的统计分析。 第3部分,数据库函数、谓词和CASE表达式。...ORDER BY通常配合ASC和DESC使用,可以根据一列或多列,进行升序或降序排列,之后使用LIMIT取出满足条件的前N行。...不过,这里要注意的是,在SELECT后使用的子查询语句只能返回单个列,且要保证满足条件时子查询语句只会返回单行结果。企图检索多个列或返回多行结果将引发错误。...当返回结果是N行N列时,实际上就是返回一个临时表,这时就不能进行值的比较了,而是使用EXISTS谓词判断返回的集合是否为空。
将基于所执行的逻辑操作返回所有满足 Argument 列内的(可选)谓词的行。 二.Merge Join 1.定义 Merge Join第一个步骤是确保两个关联表都是按照关联的字段进行排序。...如果存在残留谓词(由 Argument 列中的 RESIDUAL:() 标识),则还须满足此残留谓词,只有这样行才能被视为是匹配项。...(3)对于 union 运算符,使用第一个输入生成哈希表(删除重复项)。使用第二个输入(它必须没有重复项)探测哈希表,返回所有没有匹配项的行,然后扫描该哈希表并返回所有项。...=100是非连接谓词(对连接列的限制),salary=10000是单行谓词(对非连接列的限制)) 2.外连接时,一定是用显示的行数比较多的那个表作为驱动表。...这一点比较常犯的毛病是,条件不符合SARG((Searchable Arguments),在子查询内部条件给的不充分(SQL过于复杂情况下SQL Server查询优化器经常犯傻,写在子查询外部的条件不会被用在子查询内部
如果深入了解我,并加以合理的运用,可以对查询性能有成百上千倍的提高。 今天,你需要知道,哪些 SQL 中的条件有可能走索引,哪些一定不会走索引,建索引时时如何确定字段的顺序?...如何判断这个谓词是否走索引 如果一个谓词为假,那么整个 where 条件的值都为假,那么这个谓词对 where 条件相当于一个开关的作用,这种谓词叫作布尔项(Boolean-term)。...而对于谓词 SALARY > 40000 来说,即使某条数据记录不满足这个条件,该记录也有可能因为满足 BONUS > 800 和 WORKDEPT = 'A00 而被作为查询结果返回,所以谓词 SALARY...需要注意的是,可以使用索引的谓词 这个概念关注的是谓词本身的写法使得通过索引来访问数据成为可能,而它并不能保证在数据库中合适的索引是存在的,也不能保证 DB2 数据库在运行时一定会通过索引访问的方式来筛选满足这个谓词条件的数据...换而言之,“谓词是 Indexable的形式”是“数据库能使用索引访问来筛选数据”的必要非充分条件。那么什么样的谓词是“可以使用索引的谓词”?
SparkSql提供了DataSource API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等...连接条件(join condition),则是指当这个条件满足时两表的两行数据才能"join"在一起被返回,例如有如下查询: ?...,而是根据连接查询类型的不同有不同的处理,所以这并非一个单表的过滤过程或者两个表的的“联合过滤”过程;而where后的"RT.id>2"这部分被称为"join后条件",这里虽然成为"join后条件",但是并非一定要在...be implicitly converted to bool),也就是返回值是true或者false的函数,使用过scala或者spark的同学都知道有个filter方法,这个高阶函数传入的参数就是一个返回...但是如果按照我们在2中的分析,使用OR连 接两 表的过滤条件,又不能随意的进行谓词下推,那要如何处理呢?
,可以同时使用谓词ANY、SOME、ALL,这些谓词被称为定量比较谓词,可以和比较运算符联合使用,判断是否全部返回值都满足搜索条件.SOME和ANY谓词是存在量的,只注重是否有返回值满足搜索条件,这两个谓词的含义相同...,可以替换使用;ALL谓词称为通用谓词,它只关心是否有谓词满足搜索要求....,所以使用此语句时一定要注意两个表项数目和字段类型是否相同 十二、条件联合语句 SELECT * FROM tb_demo076_BEIJING GROUP BY name HAVING name=‘...LEFT JOIN,它是以左侧的表为基准故称左连接,左侧表中所有信息将被全部输出,而右侧表信息则只会输出符合条件的信息,对不符合条件的信息则返回NULL e.x:SELECT a.name,a.address...,右侧表中所有信息将被全部输出,而左侧表信息则只会输出符合条件的信息,对不符合条件的信息则返回NULL E.X:SELECT a.name,a.address,b.math,b.english FROM
:无论是多少张表进行嵌套,表与表之间一定存在某种关联,通过WHERE子句建立此种关联实现查询六嵌套查询在查询统计中的应用实现多表查询时,可以同时使用谓词ANY、SOME、ALL,这些谓词被称为定量比较谓词...,可以和比较运算符联合使用,判断是否全部返回值都满足搜索条件.SOME和ANY谓词是存在量的,只注重是否有返回值满足搜索条件,这两个谓词的含义相同,可以替换使用;ALL谓词称为通用谓词,它只关心是否有谓词满足搜索要求...,所以使用此语句时一定要注意两个表项数目和字段类型是否相同十二条件联合语句SELECT * FROM tb_demo076_BEIJING GROUP BY name HAVING name='人民邮电出版社...JOIN,它是以左侧的表为基准故称左连接,左侧表中所有信息将被全部输出,而右侧表信息则只会输出符合条件的信息,对不符合条件的信息则返回NULLe.x:SELECT a.name,a.address,b.math...,右侧表中所有信息将被全部输出,而左侧表信息则只会输出符合条件的信息,对不符合条件的信息则返回NULLE.X:SELECT a.name,a.address,b.math,b.english FROM
要实现就需要谓词锁(predicate lock),类似共享/独占锁,但不属于特定对象(如表的某行),而是作用于所有符合某些搜索条件的对象,如: SELECT * FROM bookings WHERE...A想读取某些满足匹配条件的对象,如SELECT 查询,必须获取查询条件上的 共享谓词锁(shared-mode predicate lock)。...若事务B持有任何满足这一查询条件对象的独占锁,则A必须等到B释放锁后才能继续执行查询 若事务A想插入、更新或删除任何对象,须先检查所有旧值或新值是否和现有谓词锁匹配。...如果两阶段锁定包含谓词锁,则数据库将阻止所有形式的写入偏差和其他竞争条件,因此其隔离实现了可串行化。 索引范围锁 但谓词锁性能不佳:若活跃事务持有很多锁,则检查匹配的锁很耗时。...或者,若DB使用基于时间的索引来查找预订,则可将共享锁附加到该索引中的一系列值,指示事务已搜索了该时间段内的所有值 (如直到2023年 1 月 1日) 无论哪种,查询条件的近似值都附加到某个索引上。
,可以同时使用谓词ANY、SOME、ALL,这些谓词被称为定量比较谓词,可以和比较运算符联合使用,判断是否全部返回值都满足搜索条件.SOME和ANY谓词是存在量的,只注重是否有返回值满足搜索条件,这两个谓词的含义相同...,可以替换使用;ALL谓词称为通用谓词,它只关心是否有谓词满足搜索要求....,所以使用此语句时一定要注意两个表项数目和字段类型是否相同 十二 条件联合语句 SELECT * FROM tb_demo076_BEIJING GROUP BY name HAVING name=...LEFT JOIN,它是以左侧的表为基准故称左连接,左侧表中所有信息将被全部输出,而右侧表信息则只会输出符合条件的信息,对不符合条件的信息则返回NULL e.x:SELECT a.name,a.address...,右侧表中所有信息将被全部输出,而左侧表信息则只会输出符合条件的信息,对不符合条件的信息则返回NULL E.X:SELECT a.name,a.address,b.math,b.english FROM
满足的前提条件,这些谓词表达式必须是确定性的。 谓词下推,优化的思路大致为尽量地将过滤条件下推到离数据源近的位置。提前过滤掉减少数据量,减少不必要的IO。...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。...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。...,把谓词下推到AGG的子输入INPUT压入构建器,如果刚压入的带有下推谓词表达式的INPUT和原AGG的输入相同,则没有优化的必要,退出优化。...复制AGG特征集合并使用已下推谓词的子输入RelNode生成新的RelNode对象,再补上剩余的没有下推的谓词条件,注册到RelSet等价关系表达式集合,以备优化器成本评估和选择,构建出最优的执行计划。
谓词和参数约束增加了生成的测试动作有用且面向目标的可能性。GP求解器PGP(v)利用用户输入、程序行n、指针Z和新颖性阈值v作为参数来实现应用部分和循环部分编程。...我们展示了如何通过以行动模型、谓词、参数和规划程序的有效结构的限制形式针对ARC的领域知识来扩展GP求解器。...一旦求解器返回一个解决所有训练实例的程序,我们就使用测试实例来评估解决方案。求解器核心引擎是一个启发式搜索算法,从空程序开始,尝试一次编写一条指令,直到找到解决方案。...这个动作返回程序中谓词的解释,随后用于条件goto指令。谓词约束在搜索开始之前确定,以确保只编写相关的测试动作。...谓词和参数约束增加了生成的测试动作有用且面向目标的可能性。GP求解器PGP(v)利用用户输入、程序行n、指针Z和新颖性阈值v作为参数来实现应用部分和循环部分编程。
,减少查询执行时的常量计算 谓词下推:将过滤条件(谓词)尽可能提前进行计算和应用,即在计划树中,尽可能将Filter算子下推到树的底层,通过过滤下推降低上层操作的数据输入量 列剪裁:只获取查询中实际所需的列...判断规则应用的条件和模式,确保特定树节点,只能应用满足匹配模式的规则,即 实现规则筛选过程 规则应用:基于RelOptRule#onMatch→RelOptRuleCall#transformTo 触发规则执行...RBO优化器 下图展示RBO优化器HepPlanner的执行流程,分为三个步骤: 初始化:将RelNode转换为DAG有向无环图,其中各个顶点使用 HepRelVertex 表示并维护关联的子节点 搜索最优计划树...搜索最优计划树:根据RuleQueue规则队列中弹出匹配条件的优化规则,应用规则后,若新计划树成本更低,则重新注册该等价计划树并将其维护在搜索空间中。退出计划树搜索需满足以下任一条件:(1)....搜索优化超时 构建最优计划树:退出搜索后,遍历RelSubset维护的最优代价节点,构建出最优计划树 其中,CBO优化器基于RuleQueue (规则队列)维护优化规则集,与RBO顺序匹配规则不同,CBO
SparkSql提供了Data Source API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式FS上的文件等。...converted to bool),也就是返回值是true或者false的函数,使用过scala或者spark的同学都知道有个filter方法,这个高阶函数传入的参数就是一个返回true或者false...,那么就会把过滤交给底层数据源来完成,这就是SparkSql中的谓词下推(至于哪些数据源能高效完成数据的过滤以及SparkSql是又如何完成高效数据过滤的则不是本文讨论的重点)。...连接条件,则是指当这个条件满足时两表的两行数据才能”join“在一起被返回,例如有如下查询: SELECT LT.value, RT.valueFROM lefttable LT LEFT JOIN righttable...id为1的行在右表中可以找到,但是此时仅仅满足join条件,在使用where条件判断这条连接后数据时,发现右表的id不满足RT.id>1的条件,所以这条join结果不保留(注意,这里是不保留,全都不保留
介绍 人工智能规划的经典方法是利用状态空间和规划空间来寻找解决规划问题的方案。 在状态空间搜索中,初始世界状态通过应用适当的操作进行多次转换,直到找到一个解决方案以达到目标或搜索算法终止并返回失败。...我们使用谓词来表示我们的世界状态(为了简单起见,我们省略了相邻的谓词): in(conta, loc1) in(contb, loc2) atl(robr, loc1) atl(robq, loc2)...在规划图中,为了跟踪这些命题的不一致性和不兼容的操作,我们使用了所谓的互斥(mutex)。在每个层面上,我们都有: 一组命题互斥 一组操作互斥 创建规划图 现在,让我们看看如何一步一步地构建规划图。...这个等式的意思是A1是一组操作,其: 当前状态满足前提条件 在命题互斥对象中没有前提条件 下一步是构建一组命题: ? 我们采用先前构建的A1,并将所有操作的积极影响结合起来。...如果有一个负面影响会抵消一个正面影响的前提条件,那么这两个行为是相互依赖的: ? 最后一步是为P1构建互斥: ?
例如ValueLactch,如果这些不满足,可以使用Java语言或者类库提供的底层机制来构造,包括 内置的条件队列 condition AQS 这一章就介绍这些。...依赖的前提条件: 不能从空缓存中获取元素 不能将元素放入已满的缓存中 不满足条件候,依赖状态的操作可以: 抛出异常 返回一个错误状态(码) 阻塞直到进入正确的状态 下面是基类,线程安全,但非阻塞。...2 使用条件队列 2.1 条件谓词(The Condition Predicate) 条件谓词是使某个操作成为状态依赖操作的前提条件: take方法的条件谓词是”缓存不为空“,take方法在执行之前必须首先测试条件谓词...如果想编写一个带有多个条件谓词的并发对象,或想获得除了条件队列可见性之外的更多的控制权,可以使用Lock和Condition,而非内置锁和条件队列,这更加灵活。...5 AbstractQueuedSynchronizer (AQS) 基于AQS构建的同步器类中,最进步的操作包括各种形式的获取操作和释放操作。获取操作是一种依赖状态的操作,并且通常会阻塞。
例如第八章的ValueLactch,如果这些不满足,可以使用Java语言或者类库提供的底层机制来构造,包括 内置的条件队列 condition AQS 这一章就介绍这些。...依赖的前提条件是: 不能从空缓存中获取元素 不能将元素放入已满的缓存中 不满足条件时候,依赖状态的操作可以 抛出异常 返回一个错误状态(码) 阻塞直到进入正确的状态 下面是基类,线程安全,但是非阻塞。...conditionPredicate()) //一定在循环里面做条件谓词 lock.wait(); //确保和synchronized的是一个对象 // object is...如果想编写一个带有多个条件谓词的并发对象,或者想获得除了条件队列可见性之外的更多的控制权,可以使用Lock和Condition,而不是内置锁和条件队列,这更加灵活。...AQS不仅能极大极少实现同步器的工作量,并且也不必处理竞争问题,基于AQS构建只可能在一个时刻发生阻塞,从而降低上下文切换的开销,提高吞吐量。
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