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基于DataWorks的时效仿真平台|得物技术

原创| 得物技术-魏巍 一、背景 现货业务目前基于算法模型+运营配置得出订单预计履约时长,由于时效策略调整需求且现货订单数据回收周期较长,因此需要建设时效仿真平台能力,产品自行根据业务需要进行时效仿真实验并得到对应结果。 1.1 目标 缩短决策周期,分钟级获取时效仿真实验结果; 搭建自助时效仿真平台,节约开发人力; 固化时效仿真能力,提升时效预估模型优化效率; 1.2 难点 每次圈定的时效仿真订单数据超过百万,分钟级获取结果性能要求较高; 需要考虑多业务类型的扩展; 需要考虑预估模型的扩展; 1.3 拆解 算法预估模型解决问题的步骤一般可以拆解为数据采集、特征工程、模型训练、模型预估与评估函数。基于时效预估项目,现货订单履约时长预估能力已经搭建完成,详细内容会在另一篇blog中分享,这里不再赘述直接贴结果。 图1.1 现货算法模型 这里不需要完全理解图1.1的含义,只要了解因为特征因子的不同,现货履约流程会被拆解成为卖家到仓、仓内作业以及仓到买家三段分别进行特征分析与模型训练,最后根据聚合结果进行结果评估。 时效仿真平台需要固化建模过程,通过时效仿真任务对圈定的订单数据进行履约时效预估...

openGauss内核分析之查询重写

目录 查询重写介绍 示例:外连接消除Outer2Inner 查询重写介绍 SQL语言是丰富多样的,非常的灵活,不同的开发人员依据经验的不同,手写的SQL语句也是各式各样,另外还可以通过工具自动生成。SQL语言是一种描述性语言,数据库的使用者只是描述了想要的结果,而不关心数据的具体获取方式,输入数据库的SQL语言很难做到是以最优形式表示的,往往隐含了一些冗余信息,这些信息可以被挖掘用来生成更加高效的SQL语句。查询重写就是把用户输入的SQL语句转换为更高效的等价SQL,查询重写遵循两个基本原则。 等价性:原语句和重写后的语句,输出结果相同。 高效性:重写后的语句,比原语句在执行时间和资源使用上更高效。 查询重写优化既可以基于关系代数的理论进行优化,例如谓词下推、子查询优化等,也可以基于启发式规则进行优化,例如Outer Join消除、表连接消除等。查询重写是基于规则的逻辑优化。 在代码层面,查询重写的架构如下: 下面以外连接消除Outer2Inner—外连接转内连接为例分析查询重写过程:在left outer join或者right outer join中,如果查询条件中存在逻辑上能够包...

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