聚簇索引 vs 堆表 聚簇索引是一种表结构，其中的行直接嵌入其主键的 b 树结构中。一个（非聚集）堆是一个常规的表结构，它与索引分别填充数据行。...(8KB vs 16KB) ? PostgreSQL物理存储的介绍 页结构看起来就像右边的图。它包含一些我们不打算在这里讨论的条目，但是它们包含关于页的元数据。...与 Postgres 不同的是，MySQL 将在一个单独的区域中保存同一记录的多个版本。 如果存在一行必须适合两个数据库的单个页面，，这意味着一行必须小于 8KB。...结果是你不需要VACUUM，并且提交非常快，而回滚相对较慢，这对于大多数用例来说是一个可取的折衷。 它也足够聪明，尽快清除历史。...即使使用 默认配置，变膨胀的回滚段使你执行速度减慢的可能性也是很低的。 拥有数十亿记录的繁忙表不会导致MySQL上的历史数据膨胀，诸如存储上的文件大小和查询性能等事情上几乎是可以预测的并且很稳定。
对于这种数据类型需要定义大于、大于等于、小于、小于等于操作符。 通常情况下，B-tree的索引记录存储在数据页中。...大于和小于可以通过同样的方法进行查询。查询时需要排除等值查询出的值。...然而，通过谓词model = 'Boeing 777-300'进行搜索的效率将大大降低：从root开始，判断不出选择哪个子节点进行向下搜索，因此会遍历所有子节点向下进行搜索。...这种方法的速度依赖于RAM的大小，受限于参数maintenance_work_mem。因此增大该参数值可以提升速度。...---------- t (1 row) 除了整个5个操作符，还需要定义函数：小于返回-1；等于返回0；大于返回1。
默认值为 5s，但不允许小于 100ms 的值。...避免嵌套类型：与父文档中的字段相比，对嵌套字段的查询速度较慢，并且检索匹配的嵌套字段也会进一步降低速度。...请详细阅读 “Elasticsearch：深入理解 Elasticsearch 查询：过滤器查询 vs 全文搜索” 及 “Elasticsearch：cache 在 Elasticsearch 中的应用...如果你的查询具有日期范围过滤器，则按日期组织数据：对于日志记录或监控场景，按每日、每周或每月组织索引并获取指定日期范围的索引列表有助于提高性能。...扩展如果你的查询具有日期范围过滤器，则按日期组织数据：对于大多数日志记录或监控场景，按每日、每周或每月组织索引并获取指定日期范围的索引列表有助于提高性能。
否则，将表分为前后两个子表 如果中间位置大于t，则进一步查找前一子表，否则，查找后一子表 重复上述过程 优劣： 时间复杂度为O(log2N),比较快 缺点就是必须是有序列表 排序算法： 冒泡排序 简介：...两两比较大小，如果不满足升序关系，则交换 过程：略 优劣：： 时间复杂度为O(N2)，速度较慢 稳定 选择排序 简介：找出最小值，然后放入一个新的列表中 过程：略 优劣：： 时间复杂度为O(N2)，速度较慢...过程：略 优劣：： 时间复杂度为O(N2) 速度不稳定，最佳情况为线性增长，最差情况为N2,所以速度实际上比前两种快 归并排序 简介：分而制之的思想 过程： 将包含N个元素的列表分为两个含N/2元素的子列表...main() 快速排序 #： 简介：对冒泡排序的改进 过程： 设置两个变量i和j，作为列表首末两端的下标，即i=0，j=N-1 设置列表的第一个元素作为关键数据，即key=A[0] 从j开始向前搜索...，找到第一个小于key的值A[j],将A[j]和A[i]互换 从i开始向后搜索，找到第一个大于key的值A[i],将A[i]和A[j]互换 重复3~4步，直到i = j 优劣：： 平均情况时间复杂度为O
模型的选择 在官网，点击models，按照 most popular进行排序，或者点击模型进行搜索。...一般情况下，模型的大小小于显存的大小运行比较流程，运行速度比较快，硬盘最好是固态，机械硬盘也可以，CPU要求不是很高。...比如，8G显存32G内存的配置，可以流程运行9B左右的模型，但运行大于32B以上的模型就比较吃力，推理速度很慢。...，下载至99%到100%速度较慢。...在推理的时候，显存使用率较高，如果模型较大，则推理速度较慢。8G显存在运行9B模型的时候，非常丝滑，在运行14B模型的时候，类似打字机一样，比较慢。
隐私法规不允许获取用户访问的具体日期，因此我们决定将记录日期归一化为用户首次访问的日期（如首次访问后 5 天等）。对于我们的分析，重要的是要知道离上次访问过去了多久以及离首次访问过去了多久。...这意味着 SQL 的速度是 Python 的大约 14.5 倍！...OVER w) AS time_since_first FROM table WINDOW w AS (PARTITION BY user_id ORDER BY timestamp); SQL 转换不仅速度更快...我最初认为用 Postgres 扁平化或解析 json 是不可能的...... 我不敢相信自己竟然如此愚蠢。...原文链接：https://towardsdatascience.com/python-vs-sql-comparison-for-data-pipelines-8ca727b34032 本文为机器之心编译
带着这个问题，编辑部简单的搜索了一下，总体分为几个方案： 1、用二进制文件分日期分股票存储，比如HDF5。 2、使用SQL Server等支持分区表的事务型数据库。...导入数据 股票日度行情数据存ClickHouse表设计 只存储股票上市期间的价格数据（大于等于上市日期，小于退市日期） 上市期间每个交易日都存，如果没交易，则价格成交量及成交金额等都存为-1（-1代表空值...对比 编辑部一共在数据库里存入了4300只股票所有的历史行情，一共1100多万行，虽然没有做严格的速度测试，但对以下简单查询语句在同一机器的MySQL和Clickhouse进行了对比。...MySQL 2620ms VS Clickhouse 10ms SELECT COUNT(sec_code) FROM stock_daily_price; MySQL 725ms VS Clickhouse...Python中直接连接数据库取数据，读取1000只股票2017年-2020年的行情数据（都使用in操作符），其中： Clickhouse用时：132ms MySQL用时：145秒 Clickhouse的速度是
隐私法规不允许获取用户访问的具体日期，因此我们决定将记录日期归一化为用户首次访问的日期（如首次访问后 5 天等）。对于我们的分析，重要的是要知道离上次访问过去了多久以及离首次访问过去了多久。...这意味着 SQL 的速度是 Python 的大约 14.5 倍！...OVER w) AS time_since_first FROM table WINDOW w AS (PARTITION BY user_id ORDER BY timestamp); SQL 转换不仅速度更快...我最初认为用 Postgres 扁平化或解析 json 是不可能的...... 我不敢相信自己竟然如此愚蠢。...原文链接：https://towardsdatascience.com/python-vs-sql-comparison-for-data-pipelines-8ca727b34032
多年来，物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3，尽管当时很有限。在Postgres 9.3中，当刷新实例化视图时，它将在刷新时在表上保持锁定。...在Postgres 9.4中，我们看到了Postgres实现了同时刷新实例化视图的功能。现在，我们已经完全烘焙了物化视图的支持，但即使如此，我们仍然看到它们可能并不总是正确的方法。...对于大型数据集，这可能会导致扫描大量数据，使缓存无效，并且通常速度较慢。输入实例化视图 物化你的视图 让我们从一个可能包含大量原始数据的示例架构开始。...原文：https://www.citusdata.com/blog/2018/10/31/materialized-views-vs-rollup-tables/ 本文：http://jiagoushi.pro
搜索语法 搜索 GitHub 时，你可以构建匹配特定数字和单词的查询。 查询大于或小于另一个值的值 您可以使用 >、>=、搜索大于、大于等于、小于以及小于等于另一个值的值。...您还可以使用 范围查询 搜索大于等于或小于等于另一个值的值。...按关注者数量搜索 您可以使用 followers 限定符以及大于、小于和范围限定符基于仓库拥有的关注者数量过滤仓库。...按星号数量搜索 您可以使用 大于、小于和范围限定符 基于仓库具有的 星标 数量搜索仓库 限定符 示例 stars:*n* stars:500 匹配恰好具有 500 个星号的仓库。...日期支持 大于、小于和范围限定符。
Windows资源管理器的搜索功能可以满足搜索功能，但是说到速度，也还能呵呵o(*￣︶￣*)o了 想必很多人已经知道小代要推荐的软件了，就是那个已经被推荐了很多年的——Everything •可以在公众号后台回复...宏: quot:双引号 (") apos:单引号 (') amp:与号 (&) lt:小于 (<) gt:大于 (>) #:十进制 Unicode 字符 ....函数语法: function:value等于某设定值. function:小于等于某设定值. function:小于某设定值. function:=value等于某设定值....function:>value大于某设定值. function:>=value大于等于某设定值. function:start..end在起始值和终止值的范围内. function:start-end在起始值和终止值的范围内...Everything并不扫描整个磁盘，只是读取磁盘上的USN日志，所以速度飞快。 但因此缺点也明显： 1、只支持NTFS格式的分区，因为USN日志是NTFS专有的。
搜索在readme详情里面包含spring boot并且stars数大于3000的in:readme spring boot stars:>3000 搜索描述中包含前端面试题的项目：in:description...language:javascript 有些项目很久没更新过了，我们甚至可以选择最新更新时间在什么时间之后的 in:description 前端面试题 pushed:>2021-08-10 进阶语法 查询大于或小于另一个值的值...您可以使用 >、>=、搜索大于、大于等于、小于以及小于等于另一个值的值。...您还可以使用范围查询搜索大于等于或小于等于另一个值的值。...查询日期 您可以通过使用 >、>=、搜索早于或晚于另一个日期，或者位于日期范围内的日期。
切片器vs筛选器切片器和筛选器都能用来筛选，在PowerBI中它们是两个不同的事物。...几种样式罗列如下：i 介于、之后（大于或等于）、之前（小于或等于）这几个样式专用于日期或数字类型的字段，方便快速地选择一个区间，支持打开和关闭滑块。...ii 相对日期或时间该样式仅适用于日期或时间，根据当前日期或指定日期选择相对的日期时间段（上一段、当前、下一段等）和日期时间段的单位（比如年月周日等）。...2 为切片器添加搜索框垂直列表/磁贴/下拉切片器中，如果有较多的选项值，比如客户名称，可以通过点击切片器右上角的三个点，选中搜索，就可以添加搜索框。...设计报告的时候添加搜索框，发布后报告使用者可以直接看到搜索框，设计报告的时候没添加，报告使用者也可以自行添加。
，但是mysql里面可以分日期类型和时间类型，获取当前日期是cur_date()，当前完整时间是 now()函数 实际上，每个现代Web应用程序和数据库都起着至关重要的作用。...将MySQL和SQL Server称为现有的两种最流行的RDBMS解决方案并不是不准确的，尽管Oracle和Postgres可能会对此有所说明。...MySQL vs SQL Server 什么是MySQL？ MySQL是在90年代中期（后来被Oracle收购）开发的，它是最早的开源数据库之一，直到今天仍然如此。这意味着MySQL有几种选择。...这为MySQL开发人员提供了更大的灵活性，因为他们可以根据速度，可靠性或其他方面为不同的表使用不同的引擎。一个流行的MySQL存储引擎是InnoDB，它落在频谱的较慢端，但保持可靠性。...拥有更广泛社区的好处是，大多数人不必寻求官方援助 – 他们可以搜索网络并找到大量解决方案。 IDE 重要的是要注意两个RDMBS都支持不同的集成开发环境（IDE）工具。
助你梳理知识点的 wiki.js 地址：https://github.com/requarks/wiki 它是一款轻量级、功能强大的 wiki 开源项目，拥有评论、Markdown 编辑器、图片上传、标签、全局搜索...version: "3" services: db: container_name: pg image: postgres:11-alpine environment:...POSTGRES_DB: wiki POSTGRES_PASSWORD: wikijsrocks POSTGRES_USER: wikijs logging:...三、瑕不掩瑜 Wiki.js 并不是十全十美的，虽然我只是刚上手，但还是发现了一些美中不足： 第一次访问加载速度较慢 虽然 wiki.js 更新积极、提交频繁，但目前它还不支持自定义主题 对中文搜索不友好...，默认不支持中文搜索，需要采用 ES 但这样就不再轻量，或者采用 pg 插件让 pg 支持中文分词 中文翻译覆盖率并不像官网展示的 100%，管理后台里还是有未翻译的地方 但是瑕不掩瑜，它基本上实现了我对
自顶向下框架实现比较复杂，搜索空间开销更大，优化较慢。但相较于两阶段方法，统一搜索会产生更多的转换，优化效果可能更好。...优化器模型 优化器模型的发展主要经历如下四个阶段： 启发式方法：代表系统 INGRES； 启发式方法 + 基于代价选择连接顺序：代表系统 System R； 随机化搜索：代表系统Postgres； 分层搜索...该模型易于实现与调试，优化速度快，但决策完全依赖于预定义的规则，无法为复杂查询生成好的计划。 2....该模型相对容易实现，但对于复杂的连接查询，优化时间较慢，添加规则繁琐，需要考虑物理属性。 3. 随机搜索 20世纪80年代，学术界提出了随机化的搜索策略，利用随机化策略来跳出搜索空间中的局部最优。...例如，Postgres中的遗传算法，对于复杂连接的关系数(13个以上)，可以优化搜索空间过大的问题。
用户可以通过标签、日期和描述等元数据对照片进行分类和搜索，同时可以进行批量处理和编辑操作。 团队协作：immich支持多用户使用，可以作为团队内部的照片管理工具。...图片库管理：immich的强大搜索和分类功能使其成为一个理想的图片库管理工具。无论是个人图片库、企业图片库还是公共图片库，都可以通过immich来进行统一管理和检索。...: image: postgres:14 ports: - 8432:5432 container_name: postgres14 environment:...POSTGRES_USER: postgres POSTGRES_PASSWORD: postgres POSTGRES_DB: immich volumes...八、总结 作为一款开源的照片管理系统，immich提供了简单的部署和漂亮的界面，以及快速的图片加载速度。它还拥有许多强大的功能，值得逐一去体验。如果你需要一个照片管理系统，不妨尝试一下immich。
-U postgres -d mydb成功连接后，将进入 PostgreSQL 的命令行交互界面，可以在此处输入 SQL 命令与数据库进行交互。...例如，删除年龄小于 20 岁的用户记录：DELETE FROM users WHERE age 日期和时间函数：如 CURRENT_DATE（获取当前日期...）、EXTRACT()（提取日期或时间的部分信息）等。...=）、大于（>）、小于（ 3, 10 5;逻辑运算符：包括 AND（与）、OR（或）、NOT（非）等。
为了提高速度，尤其是在大型数据集的情况下，近似最近邻搜索 (ANN) 或分层可导航小世界 (HNSW) 等算法发挥了作用。它们使查找相似向量变得快速有效，使您的搜索保持相关性和闪电般的速度。...过滤器允许您根据特定条件（例如位置、类别、日期或自定义字段）缩小结果范围，以便用户获得他们想要的确切内容。 假设您正在构建产品搜索。...从技术角度来看，过滤器通过限制搜索发生的向量空间来工作。算法不是扫描所有内容，而是只查看满足您条件的向量。结果？搜索速度更快，更相关。...选择正确的索引方法是保持搜索速度和准确性的关键。您会遇到两个突出的选项：层次可导航小世界（HNSW）算法是一种流行的索引算法，还有 pgvector 中的 StreamingDiskANN。...在上面的代码中，我们还创建了一个分层可导航小世界 (HSNW) 索引以加快相似性搜索速度。对于更大的数据集，StreamingDiskANN 是推荐的方法。
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