单表查询优化：（关于索引，后面再开单章讲解） （0）可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。...比如说我之前做过的的p2p项目,只是需要知道有没有一个满标的借款，这样的话就可以用上 limit 1，这样mysql在找到一条数据后就停止搜索，而不是全文搜索完再停止。...当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。...那怎么判断要不要开启缓存呢，如下： 1）通过缓存命中率判断, 缓存命中率 = 缓存命中次数 (Qcache_hits) / 查询次数 (Com_select)、 2）通过缓存写入率, 写入率 = 缓存写入次数...(Qcache_inserts) / 查询次数 (Qcache_inserts) 3）通过 命中-写入率 判断, 比率 = 命中次数 (Qcache_hits) / 写入次数 (Qcache_inserts
2.2 全文搜索优化 为了评估搜索性能，我们索引了590万篇维基百科摘要。然后我们运行一个全文搜索查询面板，得到的结果如下图所示。...这 15 个分片为我们为 Elastic 所做的所有分片变体提供了可实现的最佳性能结果。...这些测试变体的目标是了解每个产品如何处理数据的实时更新，我们认为这是事实上的架构目标，即写入立即提交到索引，读取始终是最新的。...这将使您能够了解对于所有已发布操作在延迟方面最稳定的解决方案是什么，以及哪种解决方案不易受到应用程序逻辑引发的延迟峰值的影响（例如，弹性查询缓存未命中）。...此外，关注 ElasticSearch 与 RedisJSON*，很明显，ElasticSearch 容易受到较高延迟的影响，这很可能是由垃圾收集 (GC) 触发器或搜索查询缓存未命中引起的。
ElasticSearch 7.15: 15 个分片设置，启用查询缓存，并为 2 个基于 NVMe 的本地 SSD 提供 RAID 0 阵列，以实现更高级别的文件系统相关弹性操作性能。...这 15 个分片为我们为 Elastic 所做的所有分片变体提供了可实现的最佳性能结果。...这些测试变体的目标是了解每个产品如何处理数据的实时更新，我们认为这是事实上的架构目标，即写入立即提交到索引，读取始终是最新的。...这将使您能够了解对于所有已发布操作在延迟方面最稳定的解决方案是什么，以及哪种解决方案不易受到应用程序逻辑引发的延迟峰值的影响（例如，弹性查询缓存未命中）。...此外，关注 ElasticSearch 与 RedisJSON*，很明显，ElasticSearch 容易受到较高延迟的影响，这很可能是由垃圾收集 (GC) 触发器或搜索查询缓存未命中引起的。
今天，我们将深入探讨如何将DeepSeek融入运维工作，并提供多个实际场景的详细解决方案。 一、智能监控与故障预测 场景1：基于日志语义的根因定位 技术实现： 1....场景2：容量预测与弹性伸缩 实施步骤： 1....智能搜索： - 用户查询：“Kafka消息堆积如何处理？”...：`kafka-consumer-groups.sh --reset-offsets` 效果对比： - 传统关键词搜索准确率：约45% - 基于DeepSeek的语义搜索准确率...清理算法： - 规则使用率 = 命中次数 / 采集周期总天数 - 若规则使用率命中 → 标记为待删除 - 例外处理：保留标记为“审计要求”的规则（如PCI DSS合规条目
②全文搜索优化 为了评估搜索性能，我们索引了 590 万篇维基百科摘要。然后我们运行一个全文搜索查询面板，得到的结果如下图所示。...这 15 个分片为我们为 Elastic 所做的所有分片变体提供了可实现的最佳性能结果。...这些测试变体的目标是了解每个产品如何处理数据的实时更新，我们认为这是事实上的架构目标，即写入立即提交到索引，读取始终是最新的。...这将使您能够了解对于所有已发布操作在延迟方面最稳定的解决方案是什么，以及哪种解决方案不易受到应用程序逻辑引发的延迟峰值的影响（例如，弹性查询缓存未命中）。...此外，关注 ElasticSearch 与 RedisJSON*，很明显，ElasticSearch 容易受到较高延迟的影响，这很可能是由垃圾收集（GC）触发器或搜索查询缓存未命中引起的。
这些测试变体的目标是了解每个产品如何处理数据的实时更新，我们认为这是事实上的架构目标，即写入立即提交到索引，读取始终是最新的。...这将使您能够了解对于所有已发布操作在延迟方面最稳定的解决方案是什么，以及哪种解决方案不易受到应用程序逻辑引发的延迟峰值的影响（例如，弹性查询缓存未命中）。...此外，关注 ElasticSearch 与 RedisJSON*，很明显，ElasticSearch 容易受到较高延迟的影响，这很可能是由垃圾收集 (GC) 触发器或搜索查询缓存未命中引起的。...步骤拆解如下： （1）假设一个索引数据有 5 主+1 副本 共 10 分片，一次请求会命中（主或者副本分片中）的一个。 （2）每个分片在本地进行查询，结果返回到本地有序的优先队列中。...解答： Lucene 是有索引和搜索的两个过程，包含索引创建，索引，搜索三个要点。可以基于这个脉络展开一些。 ◆ 9、Elasticsearch 是如何实现 Master 选举的？
三、和其他框架的对比 3.1 基准测试 3.2 100% 写入基准 3.3 100% 读取基准 3.4 混合读/写/搜索基准 3.5 完整延迟分析 四、如何开始 ---- 一、概述 近期官网给出了...2.2 全文搜索优化 为了评估搜索性能，我们索引了590万篇维基百科摘要。然后我们运行一个全文搜索查询面板，得到的结果如下图所示。...这些测试变体的目标是了解每个产品如何处理数据的实时更新，我们认为这是事实上的架构目标，即写入立即提交到索引，读取始终是最新的。...这将使您能够了解对于所有已发布操作在延迟方面最稳定的解决方案是什么，以及哪种解决方案不易受到应用程序逻辑引发的延迟峰值的影响（例如，弹性查询缓存未命中）。...此外，关注 ElasticSearch 与 RedisJSON，很明显，ElasticSearch 容易受到较高延迟的影响，这很可能是由垃圾收集 (GC) 触发器或搜索查询缓存未命中引起的。
这是一个关于我们如何设法克服搜索和相关性堆栈的稳定性和性能问题的简短故事。 语境 在过去的 10 个月里，我很高兴与个性化和相关性团队合作。...以下是我们遇到的一些问题： 高比例的副本进入恢复并且需要很长时间才能恢复 副本中的错误无法到达领导者，因为它们太忙了 领导者承受过多的负载（来自索引、查询和副本同步），这导致它们无法正常运行并导致分片崩溃...最初，您的磁盘空间将至少占用以下空间： 分片 一个集合拥有多个分片并不一定会产生更具弹性的 Solr。当一个分片出现问题而其他分片无论如何都可以响应时，时间响应或阻塞器将是最慢的分片。...磁盘活动 — AWS IOPS 开始解决问题 搜索结果容错 为前端客户端提供搜索结果的第一个想法是始终让 Solr 副本仍然存在以响应查询，以防集群由于副本处于恢复甚至消失状态而变得不稳定。...测试的解决方案如下： 通过之前的缓存配置，我们获得了以下结果： queryResultCache 的命中率为 0.01 filterCache 的命中率为 0.99 documentCache 的命中率为
今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...03解决方案 结合工业环境特征性，搜图算法采用传统matchTemplate方案，在该算法基础内聚多项核心策略解决matchTemplate性能低，命中率低问题，核心策略围绕目标图像筛选，搜索图片选中关键区域...返回 的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了此区域与模板 的匹配程度。 匹配步骤 1.输入原图像(I)和模板图像(T)。在原图像中我们希望找到一块和模板匹配的区域。...3.对于模板T覆盖在I上的每个位置，把上一步计算的度量值保存在结果图像矩阵R中。在R中每个位置都包含对应的匹配度量值。 4.在结果图像矩阵中寻找最值(最大或最小，根据算法不同而不同)。...灵活部署 弹性扩容 整体技术架构是基于腾讯的大数据和人工智能PaaS平台，可实现灵活的部署模式，以及系统的高可用性、负载均衡和弹性扩缩容能力。
此外，还有来自 CohereAI 和sentence transformers的几种重排器可供选择。 但是，在所有这些选项中，我们如何确定最佳组合以获得顶级的检索性能？...我们如何知道哪个嵌入模型最适合我们的数据？或者哪个重排器最能提升我们的结果？ 在这篇博客文章中，我们将使用 LlamaIndex 的 检索评估 模块迅速确定嵌入模型和重排器模型的最佳组合。...bge-large：在使用重排器时体验到显著的性能提升，最佳结果来自 CohereRerank（命中率0.876404，MRR 0.822753）。...它们在提高许多嵌入模型的MRR方面发挥了关键作用，显示了它们在使搜索结果更好的重要性。...这些结论强调了在构建高效的检索系统时，嵌入模型和重排器选择的重要性，以及它们如何协同工作以提供最佳的搜索结果。
3 SQL处理过程 本章介绍数据库如何处理DDL语句并创建对象，DML如何修改数据以及查询数据。 3.1 关于SQL处理过程 下图描绘了SQL处理过程的几个阶段。...解析操作属于以下类别，具体取决于提交的语句类型和散列检查的结果： 硬解析 如果Oracle数据库无法重用现有代码，那么它必须构建应用程序代码的新可执行版本。 此操作称为硬解析或库高速缓存未命中。...步骤1 执行另一个散列连接，接受来自步骤2和6的行源，将步骤6源中的每一行连接到步骤2中的相应行，并将结果返回给客户端。...3.2 Oracle 数据库如何处理 DML 大多数 DML 语句都有一个查询组件。在查询中，执行游标会将查询结果放入一组称为结果集的行中。...3.3 Oracle 数据库如何处理 DDL Oracle数据库以不同于 DML 的方式处理 DDL。 例如，在创建表时，数据库不会优化 CREATE TABLE 语句。
下文将为大家介绍 ES 搜索排名优化上的实践经验，本篇文章示例索引数据来自一份报告文档，如下图所示： 二、优化 ES Query DSL 构建完搜索平台后，我们首先要进行 ES Query DSL...使用 bool 查询的 filter 增加筛选 在应用中，我们应该避免直接让用户针对所有内容进行查询，这样会返回大量的命中结果，如果结果的排序稍微有一点出入，用户将无法获取到更精准的内容。...这并不是 ES 的 bug，在了解这种行为之前，我们需要先弄清楚 ES 是如何处理match 的？...那我们如何考虑词的顺序呢？先别急，我们再来看看 ES 中的倒排索引。 我们都知道倒排索引中记录了一个词到包含词文档的 ID，但倒排索引当然不会这么简单。...match_phrase 要求必须命中所有分词，并且返回的文档命中的词也要按照查询短语的顺序，词的间距可以使用 slop 设置。
今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...03 解决方案 结合工业环境特征性，搜图算法采用传统matchTemplate方案，在该算法基础内聚多项核心策略解决matchTemplate性能低，命中率低问题，核心策略围绕目标图像筛选，搜索图片选中关键区域...返回 的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了此区域与模板 的匹配程度。 匹配步骤 1.输入原图像(I)和模板图像(T)。在原图像中我们希望找到一块和模板匹配的区域。...3.对于模板T覆盖在I上的每个位置，把上一步计算的度量值保存在结果图像矩阵R中。在R中每个位置都包含对应的匹配度量值。 4.在结果图像矩阵中寻找最值(最大或最小，根据算法不同而不同)。...灵活部署 弹性扩容 整体技术架构是基于腾讯的大数据和人工智能PaaS平台，可实现灵活的部署模式，以及系统的高可用性、负载均衡和弹性扩缩容能力。
命中率是缓存的关键指标 如果查询一个缓存，十次查询九次能够得到正确结果，那么他的命中率就是90% 影响命中率的主要指标： 缓存键集合大小 读取缓存数据时通过缓存键进行精准匹配，缓存键越少，效率越高 可用内存空间...，集群增加节点时如何处理 均匀hash算法 针对一个key，计算hashcode，然后在对节点数量取模，完成寻址。...解决均衡问题 虚拟节点越多，对增减节点时缓存失效的概率越低，同时算法的效率也会降低，综合起来M应该在150-200 缓存特性 各种介质数据访问延迟 操作类型 粗略时间 访问本地内存 100ns SSD磁盘搜索...100,000ns 网络数据包在同一个数据中心来回一次的时间 500,000ns 非SSD磁盘搜索 10,000,000ns 按顺序从网络读取1MB数据 10,000,000ns 按顺序从非SSD磁盘读取...redis/memcached一次请求(1-2k)大概耗时0.5ms 加索引的数据库的一次请求(1-2k)大概耗时50ms，是缓存的100倍 技术栈各个层次的缓存 缓存为什么显著提升性能 缓存数据通常来自内存
在过去的经验中，我们知道，CoT（思维链）模式可以降低大模型幻觉。...在没有CoT的情况下，命中事实概率低，在加入RAT的情况下，大幅提升命中事实概率。 在一系列基准测试下，RAT的表现都有明显的优势。...另外，对于我们应用层开发的同学，我们都知道RAG是应用层的技术，而CoT是prompt触发机制（单轮），如何去实现RAT呢？...这个总结将被用作必应搜索引擎的查询。 查询应该简短，但需要足够具体，以确保必应能够找到相关知识或页面。 您还可以使用搜索语法，使查询足够简短和清晰，以便搜索引擎能够找到相关的语言数据。...""" 你可以通过开源代码来自己测试其效果 https://craftjarvis.github.io/RAT/。 我们也可以基于workflow来自己搭建这个流程，通过应用层的设计来实现相同的效果。
第二部分：腾讯云原生湖仓产品DLC是如何应对挑战的 DLC产品定位 接下来看DLC是如何应对云原生湖仓的挑战的，具体分享怎么做之前，简单介绍一下DLC 的产品，简单三个字“全托管”，不同于EMR，DLC...我们从三个层面出发讲，大部分都是从IO优化的层面去讲，第一个：多维的Cache的角度出发，包括文件缓存，中间结果缓存等；第二：从弹性模型讲；第三：从三维filter的模型：分区、列、文件。...Fragment 结果缓存 其次是中间的结果缓存，优点是不需要预计算，我们知道物化视图也非常流行，但是物化视图的利用率往往不好量化，事实上通常很低。而根据访问行为缓存下来的是用户行为肯定的。...性能看来自presto社区的数据，raptorx有接近10X的性能提升。...虚拟集群弹性模型 刚才讲两种缓存效果接近10倍的性能提升，对弹性模型就有了很高的要求，因为缓存的命中是很依赖集群拓扑的稳定的。
详细设计，这里我们将详细的说梦x-engine 如何处理事务，并介绍x-engine的关键组件的详细设计，包含读路径，写路径，刷新和数据压缩处理，x-Engine应用MVCC 和2PL ，实现SI 快照隔离和...读路径：从数据结构的设计开始，包含了extent ，缓存和索引，对于每个数据结构，我们将介绍他如何在读路径中提供快速的查找。...在缓存中上图也说明了，我们针对点查找进行了缓存优化，这是阿里巴巴对于电子商务中的大部分查询处理方式，行缓存使用了散列来缓冲记录，在缓存命中是可以快速返回结果，缓存大小是根据可用的内存大小和查询负载进行动态调整...然后，我们搜索索引块以定位记录，并最终从其数据块中检索出来。 这些缓存对于减少记录温度变化后的缓存未命中非常重要。...由于记录的空间局部性，行缓存中的新出现的热记录和现有记录可能来自同一个extent或甚至同一个数据块。因此，表和块缓存有助于在缓存未命中后增加整体缓存命中率，并可能有助于减少行缓存中替换的延迟。
下文将为大家介绍 ES 搜索排名优化上的实践经验，本篇文章示例索引数据来自一份报告文档，如下图所示： 1.png 二、优化 ES Query DSL 构建完搜索平台后，我们首先要进行 ES Query...使用 bool 查询的 filter 增加筛选 在应用中，我们应该避免直接让用户针对所有内容进行查询，这样会返回大量的命中结果，如果结果的排序稍微有一点出入，用户将无法获取到更精准的内容。...这并不是 ES 的 bug，在了解这种行为之前，我们需要先弄清楚 ES 是如何处理match 的？...那我们如何考虑词的顺序呢？先别急，我们再来看看 ES 中的倒排索引。 我们都知道倒排索引中记录了一个词到包含词文档的 ID，但倒排索引当然不会这么简单。...match_phrase 要求必须命中所有分词，并且返回的文档命中的词也要按照查询短语的顺序，词的间距可以使用 slop 设置。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
