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GaussDB(DWS)条件表达式函数返回错误结果集排查

摘要：条件表达式函数中出现结果集不一致问题，我们首先要考虑是否入参数据类型不一致导致出参不一致。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)条件表达式函数返回错误结果集排查》，作者：yd_211369925 。 （一）案例背景 客户使用greatest获取并返回参数列表中值最大的表达式的值，子查询中查询结果与将子查询的结果粘出来单独执行结果集不一致。 select greatest(1,2,100,-1,0,nvl(null,0)) --结果为2，select nvl(null,0)的结果为0 select greatest(1,2,100,-1,0,0) --结果为100 （二）问题排查 首先我们要了解greatest和nvl两个函数的用法 客户使用的版本为dws820环境为mysql兼容模式，nvl(null,0)结果类型为unknown的类型即为text； 第一条greatest(1,2,100,-1,0,nvl(null,0))参数中存在int和text，即按字符排序2最大； 第二条greatest(1,2,100,-1,0)参数均为int，输出按数值排序100最大； 拓...

2023-05-27

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【论文解读｜GL-Cache 】基于组级学习的缓存替换算法

作者：尚卓燃（PsiACE） 澳门科技大学在读硕士，Databend 研发工程师实习生 Apache OpenDAL(Incubating) Committer https://github.com/PsiACEhttps://github.com/PsiACE 论文原文： GL-Cache: Group-level learning for efficient and high-performance caching | FAST '23 源码 地址： https://github.com/Thesys-lab/fast23-GLCache 论文贡献： 提出 Group-level Learning ，利用多对象组的特征来适应工作负荷和缓存大小，通过分组来积累更强的学习信号，学习成本均摊到对象级别。GL-Cache 不仅提供高效益的学习型缓存，还能够保证缓存系统的高吞吐量。 Abstract 网络应用程序在很大程度上依赖于软件缓存来实现低延迟、高吞吐的服务。为了适应不断变化的工作负载，近年来设计出一些学习型缓存（学习型缓存替换策略，特别是逐出策略），大致可以分为三种：对象级别学习、从...

2023-05-29

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