DirectQuery -对Snowflake生成的查询效率非常低 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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《实战AI低代码》生成式AI和低代码开发的融合对组织效率的影响

随着科技的不断发展，生成式人工智能（AI）和低代码软件的融合已经成为了一个热门话题。这两种技术的结合可以加速创新并改变组织运作的方式。...在本文中，我们将探讨这两种技术如何共同作用，并分析它们对工作管理和组织效率的影响。图片低代码软件开发平台是一种提供可视化界面和抽象层的开发工具，它可以简化并加快应用程序开发过程。...它使开发过程民主化，并减少对专门编码技能的依赖，从而加快应用程序的交付速度。当低代码软件与生成式人工智能相结合时，低代码软件获得了创建智能自适应系统的能力，这些系统能够管理和优化工作流程。...人工智能算法可以帮助他们做出设计决策、生成代码或提出改进意见，使开发过程更具可访问性和效率。4. 快速原型设计和实验：生成式人工智能可以根据指定的标准自动生成多个设计选项，从而加快原型设计阶段。...通过自动化和优化工作流程，这种融合可以加速创新并提高组织的效率。它可以使开发过程更具可访问性和效率，同时减少对专门编码技能的依赖。

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MySQL|查询字段数量多少对查询效率的影响

一、问题由来我们知道执行计划的不同肯定会带来效率的不同，但是在本例中执行计划完全一致，都是全表扫描，不同的只有字段个数而已。...下面的截图来自两个朋友，感谢他们的测试和问题提出。另外对于大数据量访问来讲可能涉及到物理 IO，首次访问和随后的访问因为 Innodb buffer 的关系，效率不同是正常，需要多测试几次。...我们通过这两个测试，可以发现随着字段的不断减少，效率越来越高，并且主要的区别都在 sending data 下面，这个状态我曾经大概描述过参考文章： https://www.jianshu.com/p/...到这里我们大概知道了，查询的字段越多那么这里转换的过程越长，并且这里都是实际的内存拷贝，而非指针指向。...对第一条数据进行 where 过滤（MySQL 层）拿到数据后当然还不能作为最终的结果返回给用户，我们需要在 MySQL 层做一个过滤操作，这个条件比较位于函数 evaluate_join_record

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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掌握RAG查询优化技巧，让你的检索与生成效率翻倍！

举个例子，用户查询“气候变化对北极熊有何影响？”。系统会从生态研究、气候报告和保护论文中收集相关信息，探索气候变化对北极熊的影响。...步骤4：使用多种模型对结果进行评估和排序，确保选择表现最佳的结果。步骤5：使用最准确、最相关的信息来生成最终答复。...步骤 1：接收初始查询。步骤 2：生成多个重写查询。步骤 3：对每个重写的查询进行搜索。步骤 4：计算每个查询的条件概率。步骤 5：根据这些概率选择最相关的查询。步骤 6：生成最终响应。...步骤 2：生成几个重写的查询（比如，“医疗诊断中的机器学习”、“治疗- 中的机器学习”）。步骤 3：对每个查询进行搜索。步骤 4：收集哪些结果最相关的反馈。步骤 5：根据用户反馈优化查询。...步骤 6：生成最终响应。 4. 查询抽象这个方法通过抓住核心原理来简化推理过程，提升效率，就像我们人类思考问题一样。

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PowerBI 2018年9月更新深度解读分级聚合

DAX表查询的角度来看，散点图和点阵图确实有差异，点阵图的本质是对一个高粒度维度和一个度量值进行SUMMARIZECOLUMNS计算；而散点图的本质是对一个低粒度维度按两个度量值进行SUMMARIZECOLUMNS...由于很可能是低粒度维度，PowerBI必须对其结果进行高密度处理，会用到一个还没有发布的DAX函数，叫：SAMPLECARTESIANPOINTSBYCOVER。...其大概步骤包括：【报表层】PowerBI 系统引擎根据可视化元素生成可以支持该可视化元素的表结构 T1 【逻辑层】PowerBI 系统引擎根据 T1 的结构生成 DAX查询，并将该查询发送给数据模型引擎...已经有了非常完善的企业数据仓库（如：以SQL Server实现）且用户需求非常简单，无需辅助数据，但数据量级非常庞大（如：数千万级以上），通常采用了 DirectQuery模式而忽略了 PowerBI...因此，并没有产生远程的DirectQuery查询。

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【Power BI X SSAS]——再看Power BI数据连接的三种方式

您可以使用 Power Query 组合来自多个源的数据，或使用 DAX 编写高级时间智能表达式或可视化。使用此方法对 Power BI 的功能没有限制。您可以使用所有组件。...此方法没有滞后或缓慢（只要您设计的 Power BI 模型没有性能问题）。 02 什么是直接查询（Direct Query）？ DirectQuery 是到数据源的直接连接。...您的报告中通常有多个视觉对象，并且每次向数据源发送查询时都会进行切片和切块。在此模型的数据源中，性能考虑是必须的。...实时连接在处理数据源的方式上与 DirectQuery 非常相似。它不会在 Power BI 中存储数据，并且每次都会查询数据源。但是，它与 DirectQuery 不同。...所以如果你的数据集不是一个庞大的数据集，那么你可以很容易地使用这种方法，并在非常快的开发时间框架内生成报告。

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Power BI: DAX查询的引擎内部架构

在报表端可以使用DAX或MDX语言向表格模型发送查询。尽管使用的查询语言不同，但表格模型都会使用以下两个引擎来处理查询：公式引擎（FE）：负责处理请求，生成和执行查询计划。...DirectQuery 将每个请求的查询直接转发到原始数据源中。DirectQuery 不额外创建数据副本。...只有在存储引擎中执行的请求才有可能并行执行，存储引擎具有不同的结构，可以利用多个内核。 2 存储引擎介绍存储引擎的任务是扫描表格模型数据库并生成公式引擎所需的数据缓存。存储引擎不依赖DAX。...例如，当使用DirectQuery方式连接SQL Server时，将使用SQL作为存储引擎的查询语言。VertiPaq也是不依赖于DAX的，它的整体架构非常清晰和完善。...直连（DirectQuery）：在查询时从数据源读取表的内容，数据在刷新期间不被存储在内存中。双（Dual）：数据可以使用VertiPaq和DirectQuery查询。

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PowerBI 零代码处理 10000 亿行数据

它们的主要区别在于：导入模式的性能更好 DirectQuery模式可以处理更实时的数据 DirectQuery模式可以处理更大规模的数据因此，我们应该将这两种方式结合使用。...最关键的步骤来了：这里使用了一张额外的聚合表，实现预先计算的目的。这样，一旦用户从某些角度来查询，会命中到这个预先计算的聚合表，直接返回答案，这个速度就会非常快。...在实际操作中，这个聚合表通常可以使用隐藏状态，对用户完全透明的。...如果用户的查询无法命中聚合表，才会真正使用DirectQuery模式向数据源发起查询，这取决于数据源的响应速度。...在微软的Azure提供的包括 Spark 以及 SQL Data Warehouse 等大型数据源都可以支持很大规模的数据查询并提供很好的性能响应保障。 OK。

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分布式 ID 生成方案大盘点与 Java 实现

最近在深入学习 Java 后端和 Redis 中间件时，遇到了一个非常经典且重要的问题：在分布式场景下，如何生成一个全局唯一的 ID？...高可用 & 高性能：生成 ID 的动作非常频繁，不能成为系统的瓶颈，且服务要足够稳定。递增性（趋势有序）：这一点常被忽略。...优缺点分析优点：简单：利用现有数据库功能，成本低。单调递增：对索引非常友好，查询效率高。缺点：并发瓶颈：在高并发下，数据库往往是最大的瓶颈。...结论：非常适合高并发的业务场景（如秒杀、订单生成），且生成的 ID 具有业务含义。方案四：雪花算法 (Snowflake) 这是目前分布式系统中最流行、最成熟的方案，由 Twitter 开源。...既能满足性能要求，又能加深对 Redis 的理解。

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ByteByteGo学习笔记：深入理解与设计唯一ID生成器

低延迟 (Low Latency)：生成ID的速度要快，延迟要尽可能低，避免影响系统的整体响应速度。尤其是在对性能敏感的应用场景中，低延迟至关重要。...UUID的优点非常明显：简单易用：大多数编程语言和数据库都提供了对UUID的内置支持，使用起来非常方便。全局唯一性：基于算法保证了全局唯一性，无需中心化的协调机制。...配置稍微复杂：需要配置工作机器ID，保证在分布式环境中的唯一性。总结：Snowflake 算法是一种非常优秀的分布式ID生成算法，适用于高并发、分布式环境，对性能和全局唯一性要求较高的场景。...如果业务规模较大，并发量较高，则需要选择性能更强的Snowflake 算法或者 Leaf 系统。数据量和存储成本：如果数据量很大，需要考虑ID的长度对存储空间和索引效率的影响。...高可用性要求：如果系统对高可用性要求非常高，则需要选择支持集群部署的方案，例如 Snowflake 算法、Leaf 系统。根据需求逐步筛选合适的方案：是否需要全局唯一ID？

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这个云数仓，居然比ClickHouse还快三倍

首先是ClickHouse的优化器只有 RBO 没有 CBO，这就使得 ClickHouse 没办法实现高效率的 join reordering，对 join 的支持就很差。...其次，ClickHouse 在执行引擎层面没有实现分布式系统join最关键的 distributed shuffle 的操作。所以它在执行层面也无法支持对 join 的高效率执行。...并非每个产品都可以全面的高效率的实现所有技术的。比如说 ClickHouse 的向量化引擎做的很好，但是查询优化器就不行了。...这些为 SelectDB Cloud 带来了非常低的使用成本。SelectDB Cloud 的成本是用户私有部署的1/2到1/5。...这让使用 SelectDB Cloud 的门槛非常的低。

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ID生成策略——SnowFlake

例如，分库分表的情况下保证ID唯一变得困难；订单号等业务数据如果用数据库自增ID，竞对很容易算出大概的业务量。...优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险缺点：长度过长，存储冗余，且无序不可读，查询效率低 3、Redis生成ID Redis生成ID可以看做数据库自增ID的升级版。...Twitter几年前就停止了对这个项目的维护，新的版本也没见着放出来。好在现有版本的核心算法已经能够满足常规的需求。当然，snowflake有众多优点的同时也是有缺点的。...优点：毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。...3、个人项目中hash分库的解决办法实际使用中，有时候ID需要支持分库分表，snowflake的默认实现对这块支持得不够。

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从 Snowflake 到 Apache Doris：Planet 实时分析成本直降 80%、查询加速 90 倍

01数据规模体量Planet的数据平台承载着巨大的处理压力，每天需要处理超过30亿条用户生成事件，这相当于每日处理1TB的聚合数据和10TB的原始数据。...在查询性能与低延迟方面：ApacheDoris凭借列式存储和向量化执行引擎提供亚秒级查询速度，为实时和即席分析场景提供快速可靠的分析能力，并且在负载下也能保持一致的性能。...第一阶段：评估与规划团队对现有查询模式和分析复杂度进行了全面分析，将Snowflake数据类型精准映射到Doris等效类型，并重新设计了分区键、分布列和主键以优化数据导入效率。...复杂多表JOIN：在涉及多表关联的即席查询（2000万行数据量）中，ApacheDoris以1.5秒的平均耗时超越Snowflake的8秒，性能提升达5.3倍，凸显分布式计算架构对复杂查询的优化能力。...01成本与效率双优成果在实测过程中，团队负责人Parth和成员都对Doris的表现感到惊讶：“它的查询速度几乎是Snowflake的数倍，而总成本却只需要原来的五分之一。这几乎难以置信。”

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PowerBI 十月多项更新 AI问答及实时报告颠覆来袭

这非常重要，这打开了一个新的世界：实时报告。为了讲解实时报告，我们将在随后专门来介绍，这里面有新的细节。...更多关于由于页面自动刷新特性的引入，如何设计实时报告这必须基于 DirectQuery ，而 DirectQuery 的使用与原生 DAX 有一定区别和限制，以前我们并不强调 DQ 的作用，由于有了实时报告...关于实时报告，要最后补充的是，这是一项完全免费的特性，请你自行脑补它将带来怎样的生产力，非常凶残。新的问答可视化对象从视觉对象窗格可以直接使用新的问答可视化对象，如下： ?...使用方法是：点击【开始诊断】刷新 PowerQuery 相关查询点击【停止诊断】系统会生成两个表：诊断的汇总信息和诊断的详细信息。如下： ?...对于高级用户来说，可以通过这些信息来进一步打开 Power Query 运行的黑箱来检查可能的查询时间瓶颈，而这也只是对 Power Query 查询诊断第一次给出的功能，未来还会有所增强，这让我们拭目以待

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面向 Agent 的高并发分析：Doris vs. Snowflake vs. ClickHouse

如果数据库系统无法满足高并发低延迟的查询需求，那么其上构建的AI智能体就会变得缓慢、笨拙，尤其是在一些信息检索的领域产生幻觉，给人误导性的结果。...1.1基础配置我们对SelectDB（基于ApacheDoris内核构建的现代实时数据仓库）、Snowflake和ClickhouseCloud进行了性能及吞吐量的比较。...SSB专为评估数据库对星型模型的查询优化能力而设计。该基准结构简明，包含四个查询集、四个维度表和一个简单的汇总层次。...简单来说，TopK查询是指根据某些列的顺序检索前K个结果，与LIMIT裁剪类似。但如果使用最基本的方法对数据进行全排序，然后取前K个结果，扫描数据所带来的开销非常大。...那么在堆排序过程中，如果能够应用一些特殊的优化方法，只扫描满足查询条件的数据，查询执行的效率将得到极大提升。

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分布式ID生成的6种方法（第45讲）

这个ID，在数据库中往往用作主键，且有排序与分页的查询需求。这也是分布式ID生成算法的两大核心需求： 1. 全局唯一； 2....无法保证趋势递增 2. uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”。...方法四：取当前毫秒数 uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？...本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低； 2. 生成的ID趋势递增； 3. 生成的ID是整数，建立索引后查询效率高；缺点：如果并发量超过1000，会生成重复的ID。...借鉴snowflake的思想，结合公司的业务逻辑和并发量，可以实现自己的分布式ID生成算法。举例，假设某公司ID生成的需求如下： 1.

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「服务端思维」研习小组第八周研讨纪要

= 或 not in或等否定操作符尽量避免使用 or 来连接条件多个单列索引并不是最佳选择复合索引的最左前缀原则覆盖索引的好处范围查询对多列查询的影响索引不会包含有NULL值的列隐式转换的影响...UUID 生成的是长度为 32 位的十六进制格式的字符串。好处在于，本地生成，时延低，扩展性好。但是，一般情况下，UUID 长度比较长，会占用更多的存储空间，并且作为主键建立索引查询效率低。...Twitter 开发了一套全局唯一 ID 生成服务 Snowflake。...Snowflake 生成的是 64 位全局唯一 ID，由 41 位的时间序列 + 10 位的机器标识 + 13 位的计数顺序号组成。优点在于，高性能，低延迟，按时间有序。但是，需要独立的开发和部署。...（20分钟） MySQL innodb 索引 b + tree b + tree 性质为什么使用 b + tree 如何高效使用 innodb 索引：使用覆盖索引、索引最左原则三、成员鸣谢非常感谢

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分布式ID生成方法

，库2生成2,5,8,11…）改进后的架构保证了可用性，但缺点是：（1）丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大...2）uuid过长，往往用字符串表示，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性） 4....取当前毫秒数 uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？...取当前毫秒数是一种常见方案：uint64 ID = GenTimeMS(); 优点：（1）本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低（2）生成的ID趋势递增（3）生成的ID是整数，建立索引后查询效率高...5. snowflake算法 snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是：一个long型的ID，使用其中41bit作为毫秒数，10bit作为机器编号，12bit作为毫秒内序列号

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StarRocks 性能实测：在 Coffee-shop Benchmark 中快 10 倍！

测试内容模拟了典型的零售与门店经营分析场景，涵盖销售趋势、利润分析、折扣策略等多种典型查询类型，能够较全面地反分析型数据库的执行性能与资源效率。...这种模式在实际业务中常见（如带有效期的商品维度表），能够检验系统对复杂 Join 条件的优化与执行效率。除 Join 外，17 个查询还覆盖了多种 Aggregation 模式。...由于 order_id 的唯一值极多，平均每个 key 仅出现不到两次，这类查询对系统的中间聚合、去重和内存管理提出了极高要求。...测试环境为确保测试结果具备可比性，我们采用了与前人研究相近的实例配置和数据分布方式：实例配置FE 节点：1 * m7g.2xlarge (8 vCPUs, 32GB Memory)，负责查询解析、计划生成...对比系统（ClickHouse、Snowflake、Databricks）的结果参考了已公开的研究与博客 [2–6]，并在相同数据规模（500M、1B、5B）下进行对比，用于评估整体运行时间与成本效率。

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分布式ID生成器 | 架构师之路

普通索引存储的是实际记录的指针，其访问效率会比聚集索引慢，如果记录标识在生成时能够基本按照时间有序，则可以省去这个time字段的索引查询： select message-id/ (order by message-id...，库2生成2,5,8,11…）改进后的架构保证了可用性，但缺点是：丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大...，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性）方法四：取当前毫秒数 uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串...ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？...取当前毫秒数是一种常见方案： uint64 ID = GenTimeMS(); 优点：本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低生成的ID趋势递增生成的ID是整数，建立索引后查询效率高缺点：如果并发量超过

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分布式ID生成算法-雪花算法

此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。...如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，需要ID无规则不规则，让竞争对手否好猜。含时间戳：这样就能够在开发中快速了解这个分布式id的生成时间。...ID号生成系统的可用性要求高可用：发一个获取分布式ID的请求，服务器就要保证99.999%的情况下给我创建一个唯一分布式ID。低延迟：发一个获取分布式ID的请求，服务器就要快，极速。...2：数据库压力还是很大，每次获取ID都得读写一次数据库，非常影响性能，不符合分布式ID里面的延迟低和要高QPS的规则（在高并发下，如果都去数据库里面获取id，那是非常影响性能的）基于Redis生成全局...不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。缺点：依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致重复ID生成。

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