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遇到慢SQL该怎么办?(下)

在数据库的日常使用中,难免会遇到慢SQL,遇到慢SQL本身并不可怕,困难之处在于如何识别慢SQL并对其优化,使它不至于拖慢整个系统的性能,避免危害到日常业务的正常进行。 上期我们讲了索引原因、系统配置和资源竞争导致的慢SQL,今天我们继续分析和总结。 目录 表本身包含大量数据 SQL语句写得很差 总结 表本身包含大量数据 尽管openGauss对于大的行存表处理性能非常优秀,但表本身的数据情况依然是导致慢SQL的重要原因。一般来说,具有以下几种情况: 1. 表的数据量很大,且很少被缓存,导致语句需要扫描的元组很多; 2. 表的数据量很大,在修改、删除数据时需要修改较多的元组; 3. 向表中插入的数据量很大; 4. 业务上需要检索出的数据量很多; 5. 频繁的数据修改,导致表中存在很多死元组(dead tuple),影响扫描性能; 表的数据量较大导致的慢SQL问题,一般需要从业务上进行入手,直接通过修改数据库来达到优化慢SQL的目的是很难实现的。因此,需要用户分析具体的业务,对业务数据进行冷热分离、分库分表、使用分布式中间件等。如果希望在数据库层进行优化,则可以通过...

无缝支持Hugging Face社区,Colossal-AI低成本轻松加速大模型

大模型已成为AI圈的一种潮流,不仅横扫各大性能榜单,更产生了诸多有趣应用。 例如,微软和OpenAI开发的自动代码建议补全神器Copilot,化身程序员最佳助手,提升工作效率。 OpenAI 刚刚发布能以假乱真的文本生成图像模型 DALL-E 2,Google 便紧接着发布了 Imagen,在大模型上,大公司也是相当的卷,丝毫不比 CV 刷榜差。 文本到图像生成样例“一个被猫绊倒的希腊人雕像”(左侧两列为Imagen,右侧两列为DALL·E 2) 模型增大带来的神奇表现,使得近几年预训练模型规模呈现爆炸式增长。然而,训练甚至微调大模型都需要非常高的硬件成本,动辄几十、上百张GPU。此外,PyTorch、TensorFlow等现有深度学习框架也难以有效处理超大模型,通常需要专业的AI系统工程师做针对具体模型做适配和优化。 更重要的是,不是每一个实验室以及研发团队都具备“钞”能力,能够随时调用大规模GPU集群来使用大模型,更不用提仅有一张显卡的个人开发者。因此,尽管大模型已经吸引了大量关注,高昂的上手门槛却令大众“望尘莫及”。 导致大模型使用成本增高的核心原因...

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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。

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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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