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十八般武艺玩转GaussDB(DWS)性能调优(三):好味道表定义

摘要:表结构设计是数据库建模的一个关键环节,表定义好坏直接决定了集群的有效容量以及业务查询性能,本文从产品架构、功能实现以及业务特征的角度阐述在GaussDB(DWS)的中表定义时需要关注的一些关键因素。 前言 GaussDB(DWS)是企业级的大规模并行处理关系型数据库,采用Shared-nothing架构的MPP(Massive Parallel Processing)系统,支持PB级别数据量的处理,适用于详单查询、数据仓库、混合负载和大数据分析等场景。Shared-nothing架构天然支持数据打散分布到各个数据节点(DataNode)以及多节点协同计算机制,同时这种机制对表定义涉及提出了更高的诉求,表定义会直接影响集群的有效容量以及业务查询性能。本文从产品架构、功能实现以及业务特征的角度阐述GaussDB(DWS)的中表定义需要关注的一些关键因素。 1存储方式设计 GaussDB(DWS)支持行存储(row-based storage)和列存储(column-based storage)两种存储方式,这两种存储格式分别适用不同的业务场景。通常来讲典型的点查询为主的场景推荐使用行...

霍夫变换——形状特征提取算法:车道线检测

霍夫变换是一种特征提取,被广泛应用在图像分析、电脑视觉以及数位影像处理。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征,例如:线条。他的算法流程大致如下,给定一个物件、要辨别的形状的种类,算法会在参数空间中执行投票来决定物体的形状,而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值来决定。 理论上,霍夫变换就是对于原图上的每一个直线都在参数空间画一条线,最终找出参数空间变换线比较密集的地方在对应回到xy 空间坐标系。为了方便理解,下面简单写了一下草稿,希望对你有帮助。 注意:建正交直角坐标系过程中,要选取好以图片的某个方位左起始点,以像素作为标度。 下图所示: 图像是一个 2D 矩阵,超过一些 x 和 y 坐标系,一条线可以描述为y = mx + b 霍夫空间的形成: 输入的图片中有两条粗直线,经过霍夫变换后的结果得到accumaltor矩阵,右图就是把accumaltor矩阵画出来,越亮值越大,越黑值越小。在右图中,有两个很明显的亮点, 这两个亮点分别代表两条不同参数的直线,与输入的图片(下图)吻合。然后读取矩阵的两个最大值就可以得出这两条线距画面中心距离以及角度。 类似地,如...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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