使用过滤器上下文(Filter)替代查询上下文(Query)。** * `Filter`不会进行打分操作,而`Must`会。* `Filter`查询可以被缓存,从而提高查询性能。正例:```// 创建BoolQueryBuilder BoolQueryBuilder boolQu... 日期范围查询使用绝对时间值。**日期字段上使用 Now,一般来说不会被缓存,因为匹配到的时间一直在变化。因此, 可以从业务的角度来考虑是否一定要用 Now,尽量使用绝对时间值,不需要解析相对时间表达式且利用 Quer...
更丰富的训练数据来确保模型的准确性和泛化能力。其次,**训练算力越来越强**。在过去,训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成... 随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐...
执行时间:**2.015s elapsed** 排序字段有索引:(注:t2表数据是直接从t1复制得到,再添加create\_time索引)相同的sql查询t2。``` select id,m_id, name, identity_no, address, create_time, modify_time from t2 order by create_time desc limit 10000, 20; ```执行时间:**0.937s elapsed**执行计划...
磁盘索引(DiskANN)、基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契合云原生的理念,为孵化商业化向量数据库产品打下了坚实的基础。依托于 VikingDB 在字节内部积累的丰富经验,我们在火山... 基于向量的相关性排序和多样性打散等能力,以更好地满足 AI 原生应用程序多样的向量计算需求。另外,除了以向量为核心的基础能力之外,VIkingDB 从模型迭代,信息安全等角度或场景做了特性支持,以更好的产品形态或功...
表中需有主键或全列唯一索引。 不是通过表的别名查询的执行结果。 说明 查询视图时,也不支持编辑执行结果。 编辑表结构 不支持在系统库上编辑表。 由于 DDL 执行有时间限制,当表过大时,可能会执行失败,因... 复制结果过程中会过滤外键。 删除表 表被删除后无法恢复,需谨慎操作。 不支持在系统库上删除表。 在删除表的过程中由于数据库需要处理较多文件,可能会导致数据库性能下降,建议不要在业务高峰期进行改操作。 创...
表中需有主键或全列唯一索引。 不是通过表的别名查询的执行结果。 说明 查询视图时,也不支持编辑执行结果。 编辑表结构 不支持在系统库上编辑表。 由于 DDL 执行有时间限制,当表过大时,可能会执行失败,因... 复制结果过程中会过滤外键。 删除表 表被删除后无法恢复,需谨慎操作。 不支持在系统库上删除表。 在删除表的过程中由于数据库需要处理较多文件,可能会阻塞其他事务的处理,导致数据库性能下降,建议不要在业务高峰...
执行时间:**2.015s elapsed** 排序字段有索引:(注:t2表数据是直接从t1复制得到,再添加create\_time索引)相同的sql查询t2。``` select id,m_id, name, identity_no, address, create_time, modify_time from t2 order by create_time desc limit 10000, 20; ```执行时间:**0.937s elapsed**执行计划...
磁盘索引(DiskANN)、基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契合云原生的理念,为孵化商业化向量数据库产品打下了坚实的基础。依托于 VikingDB 在字节内部积累的丰富经验,我们在火山... 基于向量的相关性排序和多样性打散等能力,以更好地满足 AI 原生应用程序多样的向量计算需求。另外,除了以向量为核心的基础能力之外,VIkingDB 从模型迭代,信息安全等角度或场景做了特性支持,以更好的产品形态或功...
**Eventually Consistent**:指经过一段时间后所有节点的数据将会达到一致。比如最终支付中的状态会变成支付成功或者支付失败;订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对... 从而对页面进行排序。页面的链接关系其实就是一张图,基于网页链接关系的 page rank 计算,就是在这张图上运行一个图算法,即图计算。小规模的图可以通过单机来进行计算,但如今随着业务数据量的增大,一般都需要引入...
Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> Hudi提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个 File Group 由 File ID进行标识。F... 随着入湖的数据量增加,Hudi 中生成了约 40,000 个 File Group。虽然该业务部门使用了 Hudi 索引避免了全局合并操作,但是随着 File Group 的数量以及存储的数据量增加,定位 File Group 的时间也在增加,这造成了 Ups...
DataPart将按照数据插入的顺序存储。 设计主键(PRIMARY KEY)默认情况不需要显式指定,ByteHouse 将使用排序键作为主键。当有特殊场景主键和排序键不一致时,主键必须为排序键的最左前缀。如排序键为(OrderID, Date),主键必须为OrderID,不能为Date。ByteHouse 会在主键上建立以 Granule 为单位的稀疏索引,(与之对比,所谓稠密索引则是每一行都会建立索引信息)。如果查询条件能匹配主键索引的最左前缀,通过主键索引可以快速过滤出可能...
Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> > > Hudi提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个 File Group 由 File ID进行... 虽然该业务部门使用了 Hudi 索引避免了全局合并操作,但是随着 File Group 的数量以及存储的数据量增加,定位 File Group 的时间也在增加,这造成了 Upsert 速度逐渐缓慢的情况,这严重影响了任务产出时间,甚至导致任务...
引入了索引的概念:索引将数据的主键与文件名进行映射,可以快速找到未更新数据所在的文件,有效地减少读取和写入文件的数量。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b... 这是默认的索引方案,基于布隆过滤器实现,索引信息存储在 Parquet 文件的 Footer 当中。② Hbase Index。索引信息存储在 Hbase 数据库上。③ Bucket Index。字节提出的一种基于哈希的实现,不需要额外存储索引信息,可...