CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王，但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的： I/O成本 我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的...这个从磁盘到内存这个加载的过程损耗的时间称之为I/O成本。 CPU成本 读取以及检测记录是否满足对应的搜索条件、对结果集进行排序等这些操作损耗的时间称之为CPU成本。...进入MySQL使用show processlist, 查看当前 MySQL使用频繁的 sql 语句，反复调用此命令，就能把循环调用的sql，如果开发这样在主库上做的话，一定要拉出去祭天。...SQL查询成本不止包括执行成本也包括索引优化和连接优化，一般分为四个步骤： 根据搜索条件，找出所有可能使用的索引 计算全表扫描的代价 计算使用不同索引执行查询的代价 对比各种执行方案的代价，找出成本最低的那一个...总之，MySQL的查询成本是多方面，要想做到高性能MySQL，需要运维，开发，DBA一起努力。
在MySQL中，查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣，并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型，以及如何利用这一知识来优化查询性能。...一、成本模型简介 成本模型是查询优化器用来估算查询执行成本的一组规则和算法。对于给定的查询，优化器会考虑多种可能的执行计划，并使用成本模型来预测每种计划的执行效率。...成本模型会估算不同排序和分组策略的成本，并选择最优方案。 二、优化器如何工作 MySQL的查询优化器在执行查询之前会经历以下几个步骤： 解析查询：将SQL文本转换为抽象语法树（AST）。...三、如何利用成本模型优化查询 了解MySQL的成本模型对于数据库管理员和开发来说是非常有价值的。...结语 MySQL的成本模型是查询优化器的核心组件之一，它对于生成高效的执行计划至关重要。通过深入了解成本模型的工作原理，并结合实际的查询优化实践，可以显著提高数据库的性能和响应速度。
大家好，本期讨论MySQL的DDL, 讨论的背景是MySQL 8.0+InnoDB。...当需要对表增加一列时，会涉及到每一行数据排列的变动，需要重建整张表的数据，可想而知这种变动的成本是高昂的。 然而并不是每一种DDL都要付出这么大的成本，要看具体的分类。...以下分类是按照DDL的成本从低到高排序。 ? e.g....即便如此，这仍然是一种高成本的操作。 运维建议 DDL应显式指定ALGORITHM，从低成本(INSTANT)到高成本(COPY)逐一尝试，当不匹配时MySQL会报错。...以防我们认为的一个低成本的DDL，因为认为失误而需要重建表，造成运维事故。 在以前版本中，MySQL的DDL都需要重建表，所以会建议将一个表的多个变更写在同一句DDL中，用一次重建实施多个变更。
什么是成本 mysql中在执行查询时有多种方案，它会选着代价最低的方案去执行查询，一条查询语句在mysql的执行成本分为两块。 I/O成本：把数据或者索引加载到内存中，这个过程损耗的时间是I/O成本。...规定读取一个页面的花费成本是1.0。 CPU成本：读取记录以及检测记录是否满足对应的搜索条件，对结果进行排序等操作所耗费的时间称为CPU成本。读取以及检测记录是否符合的成本默认是0.2。...计算后的成本。 I/O成本：97*1.0 + 1.1 = 98.1，97是页面数，1.0是加载的成本常 数，1.1是一个微调值，不用管。...I/O成本：1.0+95*1.0 = 96.0（扫描区间的数量+预估的二级索引记录数） CPU成本：95*0.2 +0.01+95*0.2 = 38.01（读取索引的成本+读取并检测回表后的成本）。...I/O成本：3.0+118*1.0 = 121.0（扫描区间的数量+预估的二级索引记录数） CPU成本：118*0.2 +0.01+118*0.2 = 47.21（读取索引的成本+读取并检测回表后的成本
就目前想到的，作者计划按如下大纲来完成这一系列文章： 一、《云成本管理模型》 —— 建立云成本管理基本分析框架 二、《云成本管理之使用管理模型》 —— 具体化使用管理场景下的云成本管理模型 三、《云成本管理之优化管理模型...》 —— 具体化优化管理场景下的云成本管理模型 四、《云成本优化效果测量模型》 —— 分析云成本优化效果不同测量模型及其优缺点 五、《计算资源云成本管理分析》 —— 根据不同云平台下不同类型计算资源的共性及差异...云成本管理模型 对于云成本的管理，我们的基本思路是，要管理或控制某一因素，必须先制定出相应的规则来判定此因素是否符合期望，如果不符合期望，就需要对此因素实施既定的处理措施。...基于上面的思路，引入我们的云成本管理模型： 在此管理模型中，云成本管理活动由四个维度决定，它们分别是： 管理对象 管理时点 判定规则 管理措施 这样，可以将云成本管理定义为： 云成本管理是预先定义管理对象...这样才可以使云成本管理活动形成一个持续的正向反馈闭环。 云成本管理流程 在云成本管理模型中，我们定义了三个管理时点：事前、事中和事后。
本文是基于 LLama 2是由Meta 开源的大语言模型，通过LocalAI 来集成LLama2 来演示Semantic kernel（简称SK） 和 本地大模型的集成示例。...SK 可以支持各种大模型，在官方示例中多是OpenAI 和 Azure OpenAI service 的GPT 3.5+。今天我们就来看一看如何把SK 和 本地部署的开源大模型集成起来。...它允许你在消费级硬件上本地或者在自有服务器上运行 LLM（和其他模型），支持与 ggml 格式兼容的多种模型家族。不需要 GPU。LocalAI 使用 C++ 绑定来优化速度。...可参考官方 Getting Started 进行部署，通过LocalAI我们将本地部署的大模型转换为OpenAI的格式，通过SK 的OpenAI 的Connector 访问，这里需要做的是把openai...我们想使用Azure，OpenAI中使用Microsoft的AI模型，以及我们LocalAI 集成的本地大模型，我们可以将它们包含在我们的内核中。
Join原理(2)--连接原理（四十) 基于成本的优化 前面我们都说mysql优化器，每次查询数据库都会选择最低成本的方式访问，那么成本是什么呢？...对于mysql中，规定读取一个页的成本是1.0，读取或者检测一条记录是否复合搜索条件的成本是0.2。这两个数称为成本常量，后面会经常用到。...(注意：这里不管需不需要检测搜索条件，成本都是0.2) 单表查询成本 我们还是用之前建的single_table来讲解，对于一个查询sql语句，mysql先会计算出最小成本的查询方式，最后执行所谓的【执行计划...所以这里的全表成本为 98.1+1939.6 = 2037.7 3、计算不同索引查询代价 我们在前面的时候，有两个possible key，一个是key1一个是key2，mysql优化器是先查看唯一二级索引成本...基于索引的计算成本 如果用in语句来表示，会有很多区间，这时候计算区间有多少二级索引记录，先获取b+树区间最左记录和b+树区间最右记录，mysql吧这个过程叫做index dive。(索引俯冲？
查询优化器是 MySQL 的核心子系统之一，成本计算又是查询优化器的核心逻辑。 全表扫描成本作为参照物，用于和表的其它访问方式的成本做对比。...任何一种访问方式，只要成本超过了全表扫描成本，就不会被使用。 基于全表扫描成本的重要地位，要讲清楚 MySQL 的成本计算逻辑，从全表扫描成本计算开始是个不错的选择。...成本计算模型定义了四种成本： IO 成本：从磁盘或内存读取数据页的成本。...CPU 成本：访问记录需要消耗的 CPU 成本。 导入成本：这一项直到 MySQL 8.0.29 都还没有被使用，先忽略。...io_cost 表示全表扫描 IO 成本，MySQL 会先计算读取一个数据页的平均成本，然后乘以主键索引的数据页数量，得到 IO 成本。
本篇主要是通过 如何使用 SHOW PROFILE 查看 SQL 的具体执行成本 SHOW PROFILE 相比 EXPLAIN 能看到更进一步的执行解析，包括 SQL 都做了什么、所花费的时间等。...mysql > show variables like 'profiling'; ?...通过设置profiling='ON'来开启 show profile： mysql > set profiling = 'ON'; ?...我们可以看下当前会话都有哪些 profiles，使用下面这条命令： mysql > show profiles; ?...你能看到当前会话一共有 2 个查询，如果我们想要查看上一个查询的开销，可以使用： mysql > show profile; ?
优化器成本的估算（基于CPU成本模型） 对于优化器成本的估算是一个复杂的过程，涉及到大量的的理论和内部操作。...Oracle对于成本的预估模型，也可以分为两种： CPU成本模型 ：参考系统统计信息进行成本估算。 I/O成本模型 ：仅通过I/O的次数进行成本估算。...成本模型的选择通过_optimizer_cost_model隐含参数控制。...- CHOOSE:默认值，这时候如果有系统统计信息的话会使用CPU成本模型 ，如果没有系统统计信息的话会使用I/O成本模型 。 - IO ：使用基于I/O成本模型 。...- CPU ：使用基于CPU成本模型 。 对于我们这个例子，是有系统统计信息的，并且使用的是没有负载的系统统计信息（NOWORKLOAD），所以使用的是基于CPU的成本模型计算访问表的成本。
上篇文章说了连接查询的成本，主要由驱动表的扇出值和被驱动表的查询方法决定，而成本这些都是可以在%cost%表查看的，因为分为server和engine表，server不管理数据成本，里面包含连接管理，查询缓存...，sql解码，sql优化，engine就是数据引擎成本，而distinct，union等特殊查询，会建立临时表，临时表看数据量可能建立磁盘或者内存，比如distinct会用unique索引建立临时表去重...连接查询成本(2)---mysql进阶（四十二) 我们前面说了show index from可以看到表的索引信息，show table status可以看到表的数据，那这些数据怎么来的呢？...> show tables from mysql like 'innodb%';+---------------------------+| Tables_in_mysql (innodb%) |+--...因为mysql默认都是开启永久性统计，所以这个用的很少。
关系模型 外键 在 students 表中，通过 class_id 的字段，可以把数据与另一张表关联起来，这种列称为外键。
分享一个轻量的小工具，10MB 左右，能够帮助你直观的了解大模型 Token 的计算方法。希望能够帮助到想了解或者正在规划模型 API 使用成本的你。...写在前面之所以折腾这个小工具，是因为有朋友和我提问，大模型 API 的 Token 到底是怎么计算的。好像是中文字符占 Token 占的多，英文占的少，有没有直观一些的工具，或者更详细一些的资料。...虽然主要是计算 GPT 3.5/4 以及之前的古老模型的，但是在 OpenAI 产品成为事实标准的现在，差不多是通用计算方案了。...关于模型 Token 的计算方式关于 Token，虽然不同的模型有不同的计算（计费）方式，但常见的终归是这么四种：gpt2、p50k_base、p50k_edit、r50k_base、cl100k_base...，Token 的计算方式了，某种程度上来看，也是我们的模型 API 使用成本的计算方式。
（接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》） 三、案例分析 虽然变量繁多，但通过观察不同行业的小部分数据中心案例，仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。...四、实际数据中心成本分析 实际上，现实世界里的数据中心成本会都比前面模型中的成本更高，因为前面模型中的数据中心负荷都跑到了100%设计功率，服务器的CPU利用率也非常高，但实际情况是现实生活中这些条件很难同时发生...峰值功率为500W的服务器，实际正常运行的功率往往只有300W，这样服务器的运行功耗负载率只有60%左右，因此每台服务器每月的实际运行成本会比前面的模型中更高。...五、部分负载数据中心的成本模型 对于部分负载数据中心的TCO 建模，我们通过空置率来调整数据中心成本模型中各子项 的占比。...但是，这种节省是值得挑战的，因为减少这些服务器上运行的应用也很可能相应产生更少的应用价值，目前我们的TCO 模型还无法覆盖到这些方面。
本篇文章是书生浦语大模型微调实战系列第四篇。 XTuner概述 1.1 XTuner 一个大语言模型微调工具箱。由 MMRazor 和 MMDeploy 联合开发。...)模型 2.3.2 模型下载 不用 xtuner 默认的从 huggingface 拉取模型，而是提前从 OpenXLab ModelScope 下载模型到本地 # 创建一个目录，放模型文件，防止散落一地...”，LoRA 模型文件 = Adapter 2.4 部署与测试 使用 InternStudio 的同学换至少 A100*1 的机器 # 加载 Adapter 模型对话 xtuner chat ....: 为模型的回复。...# 修改配置文件中的模型为本地路径 vim .
为更好地理解能耗优化带来的潜在影响，我们一起回顾数据中心的TCO模型。在更高层面，数据中心总拥有成本分为投资成本（CAPEX）以及运营成本（OPEX）两大块。...投资成本指的是需要提前支出，经过一段时间后折旧消耗掉的，比如数据中心的建设成本以及服务器的采购成本等；而运营成本则指设备投入实际运行后每个月的开销，比如电费、维修改造费、现场人员工资等等，数据中心TCO...大约可以通过下面这个等式表达： 数据中心TCO = 数据中心折旧 + 数据中心运营成本 + 服务器折旧 + 服务器运营成本 本文简化了TCO模型只关注的主要层面，但会保证数据中心成本的主要部分的精确性...很多时候成本模型和现实案例成本有差异，主要因为所提供的数据中心建设成本不够精确，图1是目前北美地区不同类型数据中心的每瓦（关键IT负荷）建设投资造价数据。...同样服务器的贷款利率按8%来计算，会有额外的每瓦2美分的利率成本，因此服务器每个月的总折旧成本为每瓦19美分。 二、运营成本（OPEX） 数据中心的运营成本很难折算，因为它很大程度上取决于运营的标准。
分享一个轻量的小工具，10MB 左右，能够帮助你直观的了解大模型 Token 的计算方法。 希望能够帮助到想了解或者正在规划模型 API 使用成本的你。...写在前面 之所以折腾这个小工具，是因为有朋友和我提问，大模型 API 的 Token 到底是怎么计算的。...虽然主要是计算 GPT 3.5/4 以及之前的古老模型的，但是在 OpenAI 产品成为事实标准的现在，差不多是通用计算方案了。...关于模型 Token 的计算方式 关于 Token，虽然不同的模型有不同的计算（计费）方式，但常见的终归是这么四种：gpt2、p50k_base、p50k_edit、r50k_base、cl100k_base...，Token 的计算方式了，某种程度上来看，也是我们的模型 API 使用成本的计算方式。
（1）标准成本=标准价*标准量即根据物料主数据上的标准价S*BOM上的物料数量等到标准价，一般来讲我们是通过T-codeCK24发布出来，即我们在物料主数据成本视图2看到的就是标准价。...（2）目标成本=标准价*实际量，标准价同（1），实际量的来源于T-codeCO11N的报工后的工时得到。所以如果你的目标成本有误，一定要去查一下是否没有报工。...（3）实际成本=实际价格*实际量，因为你是采用标准价，所以出入库都是标准价格，系统本身并没有实际价格，但是在CO88结算后会结算出产品差异，即标准价+差异=实际价格。...（4）计划成本=计划价格*计划数量+作业价格*计划数量，计划成本为生产订单计划生产量*计划生产变式中定义的价格，计划成本同目标成本的差别是：目标成本是成本控制的需要，计划成本是企业全面预算和计划控制的需要...，计划成本核算的时间为计划订单产生时，当你保存订单时已计划成本会自动计算，如果你做出的更改与成本核算有关，则在你保存订单时，会重新计算已计划的成本。
1、固定成本 和 可变成本 根据成本费用与产量的关系可将总成本费用分为： 可变成本；是指随着产品产量的增减而成正比例变化的各项费用。 固定成本：是指不随产品产量的变化的各项成本费用。...半可变（或半固定）成本：有些成本费用属于半可变成本，如不能熄灭的工业炉的燃料费等。 工资、营业费用和流动资金利息等也都可能既有可变因素，又有固定因素。...必要时需将半可变（或半固定）成进一步分解为可变成本和固定成本，使产品成本费用最终划分为可变成本和固定成本。...2、沉没成本 沉没成本是指由于过去的决策已经发生了的，而不能由现在或将来的任何决策改变的成本。...沉没成本常用来和可变成本作比较，可变成本可以被改变，而沉没成本则不能被改变。 示例： 我们来玩一个游戏，假设你是一个北京的打工仔，月收入5000元，扣除五险一金，到手4000多元。
然而，这些场景的调用量并不高，同时大模型的部署成本较为昂贵，这造成了资源的浪费。本文将介绍我们如何利用多Lora技术，将多个场景合并部署，从而有效解决这一问题。...以GPT3为例，该模型拥有1750亿个参数。为了使大模型适应特定的业务场景，我们通常需要对其进行微调。如果对大模型进行全参数微调，因其参数数量庞大，成本将非常高。...然而，如果业务场景众多且每个场景的流量较小，就需要部署多套大模型。以常见的7B大模型为例，至少需要一块22G显存的显卡才能运行，而14B模型需要两块22G显存的显卡，70B的大模型则需要更高的成本。...调用量较小：如果每个业务场景的调用量相对较少，那么单独为每个场景部署一份大模型的成本将显得很高。采用多Lora的方式来部署大模型可以有效解决这些问题。...五、总结本文从如何节省多业务场景部署大模型的成本入手，逐步介绍了Lora的概念、如何对大模型进行Lora微调，以及微调后如何合并Lora参数以部署大模型。
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