数据获取方式 人工标注，or 自然方式（摄像头，麦克风） 数据类型： 是否多模态， 序列数据 ，视频，语音 是否抽象过：raw原始sensor视频或语音，or 抽象过：高级语义变量，语言单词（GPT...是否多模态： 处理方式：在线增量学习 or 离线批量学习 架构 信息流动方式 架构生成方式： 随机生成后可否裁剪及扩容？
性能优化有迹可循，我们可以按照不同维度进行针对性的优化，在维度划分上可以分为如下三个维度。 第一维度：应用程序层面 1. 缓存 缓存的数据结构设计很重要，没有一种数据结构是万能的。...适用于更大的场景，通过 MQ 进行异步可以大大提高性能。 3. 多线程并行和分布式并行 线程不要分得太多，否则管理成本会高，分布式系统中也存在管理成本。 4....第二维度：组件层面优化 组件是指那些非业务性的东西，如中间件、数据库、运行时的环境（JVM、WebServer）等。 数据库的调优可以分为：SQL 语句、索引、连接池。...第三维度：系统层面调优 借助系统层面的一些技术指标，来观测并判断程序是否正常。比如，CPU、线程、网络、磁盘以及内存。
SQL性能分析工具包 本章介绍可用于主动分析特定SQL语句的分析工具。这些工具收集有关这些SQL语句执行的详细信息。使用这些信息，开发人员可以采取措施提高低效SQL语句的性能。...根据请求的详细程度，此活动分析可能会显著增加服务器上的负载。因此，SQL性能分析工具包旨在进行协调一致的代码分析工作。它不是用来连续监视执行代码的。...分析工具界面 SQL性能分析工具包为开发人员和支持专家提供了分析特定SQL语句或语句组的能力。...使用性能分析工具包方法 可以使用%SYSTEM.SQL.PTools类方法执行以下操作： 激活SQL性能统计信息。 获取当前的SQL统计信息设置。 导出收集的SQL性能统计信息。显示或导出到文件。...对于xDBC和动态SQL，必须清除缓存查询以强制重新生成代码。 要从1变为2：只需更改SQL Stats选项即可开始收集统计信息。这使可以在运行的生产环境中启用SQL性能分析，并将中断降至最低。
一、SQL执行频率 MySQL客户端 连接成功后，通过show [session | global] status 命令可以提供服务器状态信息，通过如下指令，可以查看当前数据库的insert，update...in set (0.00 sec) 说明1：上面的数据库被执行查询4次 二、慢查询日志 慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time 单位：秒，默认10秒)的所有SQL...三、profile 3.1 show profiles 可以查看每一条SQL的耗时基本情况 mysql> show profiles; +----------+-------------+-...说明3：SQL中能通过id查询就不要通过其他字段查询，因为毕竟其他字段的查询还是会根据二级索引查到id，再根据id查询到具体的数据的。 ...student_course表，最后执行student表 参数select_type：表示select的类型，常见的取值有，SIMPLE、PRIMARY、UNION、SUBQUERY 参数type：表示连接的类型，性能由好到差的链接类型为
当通过SQL和基数推断出的执行计划和实际执行计划不同时，就可以借助10053事件。...和10046事件类似，它主要用于特殊情况下的分析和诊断。...重新对更新后的测试对象进行数据分析： SQL> set autotrace off; SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'TABTEMP',cascade...所以，要注意在实际生产环境中对表、索引等进行及时有效的统计数据收集工作，避免因此带来性能问题。...----------------- c:\app\administrator\diag\rdbms\orcl11g\orcl11g\trace\orcl11g_ora_5952_plan.trc 4、分析
使用show profiles分析SQL性能 介绍 如何查看执行SQL的耗时的步骤：开启profile、发送sql、查看profile的资源开销结果、关闭profile。...profile默认是不打开的 验证修改后的结果 开启profile，然后测试 获取profile的帮助 获取SQL语句的开销信息 需要注意的四点 全局查询日志 开启全局查询日志 ---- 介绍 分析SQL...执行带来的开销是优化SQL的重要手段。...根据这些开销进一步分析当前SQL瓶颈从而进行优化与调整 ---- 如何查看执行SQL的耗时的步骤：开启profile、发送sql、查看profile的资源开销结果、关闭profile。...执行业务SQL，并用profile分析示例： --发布SQL查询 root@localhost[dhy]> select count(*) from customer; +--------
掌握高性能SQL的34个秘诀多维度优化与全方位指南本篇文章从数据库表结构设计、索引、使用等多个维度总结出高性能SQL的34个秘诀，助你轻松掌握高性能SQL表结构设计字段类型越小越好满足业务需求的同时字段类型越小越好字段类型越小代表着记录占用空间可能就越小...回表数量多），从而导致它不偏向使用该索引（回表开销：回表需要查询聚簇索引，由于二级索引中的主键值不一定有序，因此回表时可能产生随机IO）业务唯一要加唯一索引业务上有唯一性的要求时要加唯一索引唯一索引的特点是记录唯一...）常用explain每次在书写业务的SQL时可以使用explain查看执行计划根据业务需求、执行计划判断该SQL是否满足当前场景的性能要求explain中需要注意的几部分：type 避免出现全表扫描ALL...RC增大并发性能具体加锁规则后续文章再进行讨论注意调整架构当业务上使用缓存、异步等多种优化手段后，对于一些需要实时读写的操作还是要走DB，而此时DB面对大量这种操作可能产生瓶颈当DB遇到瓶颈时，我们需要分析清楚瓶颈并规划...可以先将架构规划为读写分离架构，从节点分摊主节点的压力当读写分离架构依旧无法满足业务时考虑分库分表（提前分析好瓶颈再规划拆分策略）常用的手段是：并发量大分库，数据量大分表，而分库分表又会带来一系列需要解决的问题
最大连接数服务器允许的最大连接数值，这个参数的设计就比较飘逸，需要对高并发业务有把控，且要分析SQL性能，和CPU利用率（基本上是70%-85%），想获得这一组参数，可是相当不容易，需要测试精细，配合运维进行服务监控记录...3、逻辑总结 总结一句话：分析是否存在MySQL服务的性能问题，需要考量是不是服务配置问题，或者SQL编译过程问题，导致大量等待时间，还是SQL执行有问题，或者查询数据量过大导致执行过程漫长。...三、执行语句分析 1、基本描述 上面几个方面都是在说明面对服务性能问题时，意识上要清楚的边界，作为开发实际上要面对两个直接问题：表设计，SQL语句编写，大部分的开发都被这两个问题毒打过。...； 外键关联导致表强行耦合，最讨厌的一个功能； SQL在执行的时候，如果性能很差，还需要基于MySQL慢查询机制进行分析，查看是否出现磁盘IO，临时表，索引失效等各种问题。...四、模块总结 上述的描述可能感觉有点乱，但是整体上看，就分为下面三个模块： 应用服务流程化分析，判断瓶颈出现环节； 熟悉MySQL基本机制，分析等待和执行时间； MySQL的表结构设计和SQL执行优化；
引言 在性能分析之SQL性能分析（mysql）文中，全面介绍了 MySQL 常见的性能分析工具。本文将以一个案例详细展开介绍如何针对单条SQL进行性能分析。...背景 在定位到需要优化的单条查询SQL后，我们可以针对此查询“钻取”更多信息，分析为什么会花费怎么长的时间执行，以及如何去优化的大致方向。...案例分析 查询SQL 现在我们运行一个查询时间超过 1s 的查询语句 ?...假设我们不知道这条 SQL 具体的定义仅从结果来推测，这个查询有可能是全表扫描，没有合适的索引。...延伸阅读： 性能分析之MySQL Report分析 性能分析之SQL性能分析（mysql） 性能分析之子锁存器（latch）到SQL 性能分析之一条SQL引起的内存溢出问题 参考资料： [1]
这篇文章将给大家介绍如何使用 explain 来分析一条 sql 。...网上其实已经有非常多的文章都很详细的介绍了 explain 的使用，这篇文章将实例和原理结合起来，尽量让你有更好的理解，相信我，认真看完你应该会有特别的收获。...explain 翻译过来就是解释的意思， 在 mysql 里被称作执行计划，即可以通过该命令看出 mysql 在经过优化器分析后决定要如何执行该条 sql 。...，比如添加索引，通过 explain 来分析添加的索引能否被命中，还有的就是在业务开发的时候，在满足需求的情况下，你可能需要通过 explain 来选择一个更高效的 sql。...这篇文章通过几个实例介绍了如何使用 explain 分析一条 sql 的执行计划，也提到了一些常见的索引优化，事实上还有更多的可能性，你也可以自己去写一个 sql ，然后使用 explain 分析，看看有哪些是可以被优化的
1 Explain查看执行计划 Explain + SQL : 查看执行计划包含的信息。...（在正常的SQL语句之间加Explain查看执行计划信息） 3.5.1 执行计划包含的查询信息 不加\G横向显示 加\G纵向展示 1.2 表的读取顺序 id： select查询的序列号(是一组数字...这里创建的是一个聚合索引(col1,col2,col3)，第二个SQL没有提示使用文件内部排序是因为使用列按照了索引的顺序(col1->col2->col3)，但是第一个SQL没有使用到col2，产生了一个断层...这里创建的是一个聚合索引(col1,col2)，第二个SQL在 GROUP BY 的时候没有按照聚合索引的顺序，导致排序和分组都会提示相应的错误，一定要按照索引的顺序进行分组和排序。
这就是多维度拆解分析方法。 那么多维度拆解分析方法一般由那几个角度去拆解呢？ 一般我们会从指标的构成和业务流程两个角度去拆解。...还是举个栗子来说吧 比如说有个APP 的日用户留存率下降了5%，该怎么分析呢？ 我们就从指标的构成和业务流程两个角度去拆解分析。...首先我们从高用户进行细分，包括新老，渠道，活动，画像等多个维度，然后再分析每个维度下不同用户的次日留存率，通过这种方式来定位到导致留存率下降的用户群体是谁。...通过指标分析到目标客户群体后，我们可以具体情况具体分析，通过参考内部-外部因素来进行分析。...采用PEST分析（宏观经济环境分析），政治（政策影响）、经济（短期内主要是竞争环境，如对竞争对手的活动）、社会（舆论压力、用户生活方式变化、消费心理变化、价值观变化等偏好变化）、技术（创新解决方案的出现
不用担心,相信看了我下面的细化分析,肯定能让你恍然大悟~ HBase主要分为以下几个部分组成: Client: 也就是我们所谓的"客户端",Client作为访问数据的入口,包含访问...这样不同region(来自不同table)的日志会混在一起，这样做的目的是不断追加单个文件相对于同时写多个文件而言，可以减少磁盘寻址次数，因此可以提高对table的写性能。
1510727168031_1762_1510727084598.png] 大家可以看一下这个图，这是腾讯云容器服务PaaS平台顶层的设计，最上面是云Portal，意义是用户在使用我们容器服务的时候能够从这几个维度去掌控他们的集群...Cluster指定的收集策略，最后发送到不同的后端源，当时做这套设计的时候我们考虑其他组件的方案，主要采集的agent，我们考虑了filebeat和fluentd,最后我们采用的还是fluentd，一是基于性能的考虑...能够很好的发现服务的健康状态，其次我们还会提供一个应用市场，因为现在普遍上开源也有很多的监控方案，我们会把它打包成一个个应用提供给用户使用，最后两点就是告警的预测和集群网络的监控，告警预测我们希望通过我们收集的数据去分析可能发生的问题
Explain 命令是大多数数据库常用的一种展示SQL 执行计划和cost 的一种方式。...性能比index scan 要好. 5 Nested Loops : Nested Loops 是两张表之间根据之间的关联关系进行数据的fetch, 基本原理是分为驱动表和数据表, 从驱动表中取出一条数据
目录 1、日期维度表 2、生成语句 3、用例 ---- 在进行日期处理时，有时候会很麻烦，于是小编开发了一张日期维表，供大家参考。...1、日期维度表 num字段名字段中文名描述数据类型1date日期日期 yyyMMdd格式bigint2week星期，数字型星期，数字型 0-6bigint3week_cn星期中文名星期中文名 星期一……
今天这个案例不看SQL，看优化前后的执行计划就可以了： 优化前，最终返回3096条记录，耗时4146秒（执行时间看第一行中间的timeline）： 优化后，最终返回185K记录，耗时653秒：...优化后SQL执行计划没有变化，耗时最多步骤返回的记录数多了，最终返回的记录数也是优化前的6倍多，执行时间却变成了优化前的1/6，到底做了什么优化操作？...出现性能问题的文章，在分析SQL执行计划时使用的是plsql developer工具。...因为，有经验的DBA遇到SQL第二次执行比第一次慢的情况，第一时间就能想到是cardinality feedback 的问题。...老虎刘有一个很简单的cardinality feedback的test case，可以用来测试sql profile工具（使用coe_load_sql_profile.sql脚本）： create table
在性能项目的沟通中，经常是在这样的时候，我们就去告诉开发说现在的状态是CPU使用率高，把AWR报告往开发那里一发，性能团队的人员就喝咖啡去了。 但是性能如果只是做到这里，沟通其实没有在同一个界面上。...第一个处理方向，考虑到近期场景执行得比较频繁，数据库变更较多，所以先把数据库做个整体的分析，再来测试下。...经过证明之后，发现果然分析了整库之后，时间刷刷的降低了很多，然后就把存储的IO压到80%以上了。 虽然开发说执行计划变更是错的，但是分析整库的处理方法是对的。...根据SQLID查一下SQL的文本，果然就是我们用到的那个查询业务SQL。 在性能分析中，我们太容易给自己定个范围或圈套了。有时觉得这个事情不该是自己做的。 如果单从职场的角度说，这样想并无不妥。...而从现象到瓶颈的性能分析是最需要一个人有足够的知识宽度的，因为你不知道在寻找瓶颈的过程中会遇到什么样的知识弱点。 今天碰到的是oracle，明天碰到mysql、HBase怎么办？
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