备份恢复、升级迁移、问题诊断工具、调优工具等**;稳定性,包括高可用性、自动主从切换、手动主从切换、会话管理等;性能,包括 QPS、时延、吞吐量等;可扩展性,包括灵活变配、计算扩容、存储扩容等;安全性,包括 SQL 审计、操作审计、数据加密、数据脱敏等。**开发人员,是应用程序的设计者与开发者,也是数据库系统的实际使用者,开发人员设计的应用程序会直接与数据库进行交互,利用数据库进行数据的高效存取**。开发人员跟 DBA 的关...
对其配置进行人工分析和调整。然而,这种人工调优方式在面临在高维参数组合时往往有天花板,并伴有运维迭代成本高昂等问题,使得其难以被规模化。 为了解决此问题,火山引擎的工程师和北京大学的研究者一... 图:Rover对比4家市面上领先解决方案在内存降低率上的Benchmark **Rover是基于火山引擎DataTester在字节跳动内部应用的自动调参系统优化器内核、增加迁移学习机制演化而来,并通过自动调参平台的配套服...
往往会有相同路径查找导致的重复开销(见 [benchmark](https://github.com/bytedance/sonic/blob/fix/decoder_string_alive/ast/parser_test.go#L457))。针对该问题,sonic 在对于子节点 skip 处理过程增加了一个步骤,将跳过 JSON 的 key、起始位、结束位记录下来,分配一个 Raw-JSON 类型的节点保存下来,这样二次 skip 就可以直接基于节点的 offset 进行。同时 sonic-ast 支持了节点的更新、插入和序列化,甚至支持将任意 Go type...
SSB(Star Schema Benchmark)是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂... SQL 工作表:在界面上编辑、管理并运行 SQL 查询- 计算组:创建和管理虚拟的计算资源,用于执行数据查询等操作- 查询历史:用于查看 SQL 的历史执行记录、状态和查询详情等![picture.image](https://p3-v...
建议设置起始磁柱值 ≥ 2048,且为8的倍数。详细分区操作见分区格式化云盘。 说明 本文已通过步骤一将云盘成功分区并挂载至文件系统,您可跳过此项操作。 安装irqbalance-ng 参考网卡中断绑定安装irqbalance-ng自动... 并指定 MySQL 持久化存储路径到该文件系统。 【附件下载】: install_mysql.sh,大小为 4.66KB 按Esc退出编辑模式,输入:wq并按Enter键,保存并退出文件。 执行如下命令运行脚本。bash install_mysql.sh >> install_m...
还要学会怎么整合起来输出最终结果,比较麻烦(当然这个也是可以解决的,可以在执行引擎上层多套一个统一的SQL查询引擎,参考apache calcite)所以,基于混合分析的需求和现有系统的缺点,更好的做法也许是开发一套混合... 当前事务要记录自己修改过哪些tuple,以及修改时那些tuple的version,**用于回滚**### Tile元数据对于每一个Tile Tuple而言要保存:- **Txn ID**:哪个事务拿着当前Tuple的锁(正在操作该Tuple)- **BeginCTS...
从社区的TPC-DS Benchmark口径来看,Spark2.3 到Spark3.0的版本升级,性能可提升36%,Spark3.0到Spark 3.2的版本升级,性能可提升15%。从字节内部的实测来看,也分别可以带来16%和7%的性能提升。**因此,版本升级所带来... LocalSort更多的是针对文件内部数据分布做调整。 **但如果存在小文件问题,** 数据分布在多个文件中,每个文件可能最多只存在单个较小的 RowGroup, **此时LocalSort也收效甚微。** 如下左图,数据存储在5个...
每个服务单元都可以独立升级甚至替换,从而实现快速交付和迭代的文化。字节跳动是对微服务技术使用得非常极致的企业之一:伴随业务的迅速扩张,微服务以其灵活迭代、高可扩展、高度兼容的特性,帮助字节跳动快速建... 我们需要对具体的组件进行修改。我们的思路是为性能平台用户提供自顶向下的逐步钻探的分析流程。我们在单机收集数据,包括 CPU 利用率、代码的 Stack 、Frame 等信息,然后将它们打散,在不同的维度形成不同的组...
Advice的特点是:不会更改目标类的字节码结构,比如:不会增加字段、方法,不会修改方法的参数等等。 **四** **方案实现**该增强组件是一个轻量化的通用的增强包,几乎可以... anyAnnotationNameOnMethod; /** * 方法调用拦截插件 * * @param anyClassNameStartWith 任何包路径,或者全限定类名 ...
我们会修改 readiness 记录,设定这个 fd 相关的读/写为不可读/不可写状态。这时我们只能对外返回 Pending。之后来到第四步,当我们任务队列里面任务执行完了,我们现在所有任务都卡在 IO 上了,所有的 IO 可能都... 我们做了一些 benchmark,Monoio 的性能水平扩展性是非常好的。当 CPU 核数增加的时候,只需要增加对应的线程就可以了。**功能性**--------Thread-per-core 不代表没有跨线程能力。用户依旧可以使用一些跨...
# **场景介绍**redis-benchmark 是 redis 官方自带的性能测试工具,通过不同的参数选择,可以有效的测试 redis 实例的性能# **操作步骤**### Redis-benchmark使用说明```SQL(base) [root@rudonx src]# ./redis-benchmark --helpUsage: redis-benchmark [-h ] [-p ] [-c ] [-n ] [-k ] -h Server hostname (default 127.0.0.1) -p Server port (default 6379) -s Server socket (overrides host and port) -a Password f...
"U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation." *conditionally accepted at MICCAI 2015*. 2015.## 2. ECS运行说明我们的操作基本都在root用户下执行。首先,修改bash,具体命令和结果... insert_op_conf:插入算子的配置文件路径与文件名,这里使用AIPP预处理配置文件,用于图像数据预处理。```输出结果:ATC run success,表示模型转换成功,得到unet_hw960_bs1.om模型。![image.png](https://bbs-i...
输出特征矩阵,这个特征矩阵与文本信息相匹配,并且能够使得SD模型理解:完成对文本信息的编码后,就会输入到SD模型的“图像优化模块”中对图像的优化进行“控制”。首先,“图像优化模块”是由一个**U-Net网络**和一个**Schedule算法**共同组成,U-Net网络负责预测噪声,**不断优化生成过程,在预测噪声的同时不断注入文本语义信息**。而**schedule算法对每次U-Net预测的噪声进行优化处理(动态调整预测的噪声,控制U-Net预测噪声的强度...