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分布式任务调度内的 MySQL 分页查询优化

作者:vivo 互联网数据库团队-Qiu Xinbo 本文主要通过图示介绍了用主键进行分片查询的过程,介绍了主键分页查询存在SQL性能问题,如何去创建高效的索引去优化主键分页查询的SQL性能问题 对于数据分布不均如何发现,提供了一些SQL查询案例来进行参考,对MySQL Index Condition Pushdown优化算法做了一些简单介绍。 一、背景介绍 最近在线上环境发现了一条执行较慢的分页查询,高并发执行,产生了大量的慢查询日志,CPU使用率逐步升高。 通过观察它的执行时间,发现该SQL查询时快时慢,执行时间并不稳定,以至于在高并发执行场景时,数据库来不及响应,数据库服务变慢。 二、分析定位 2.1 定位 SQL 执行变慢的原因 通过数据库管理平台查看SQL执行信息发现,SQL解析行数(扫描行数)和SQL执行时间都很不稳定,执行时长和解析行数(扫描行数)是成正比的。 这个也能解释的通为什么SQL执行时长变了,因为扫描行数变多了,SQL执行时间成比例增长。 -- SQL全文select id, uuid, name, user_type, is_deleted, modify_d...

一文深度剖析 ColBERT

近年来,向量搜索领域经历了爆炸性增长,尤其是在大型语言模型(LLMs)问世后。学术界开始重点关注如何通过扩展训练数据、采用先进的训练方法和新的架构等方法来增强 embedding 向量模型。 在之前的文章中,我们已经深入探讨了各种类型的 embedding 向量和专为高效信息检索而设计的模型,包括针对具体用例设计的稠密、稀疏和二进制 embedding 向量,它们各自的优势和劣势。此外,我们还介绍了各种 Embedding 向量模型,如用于稠密向量生成和检索的 BERT,以及用于稀疏向量生成和检索的 SPLADE 和BGE-M3。 本文将深度剖析 ColBERT——专为高效相似性搜索而设计的创新型 embedding 和排序(ranking)模型。 01.简要回顾 BERT ColBERT,是对 BERT 的延伸。让我们先简要回顾一下 BERT。这将帮助我们理解 ColBERT 所做出的改进。 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一种基于 Transformer 架构的语言模型,在稠密向量和...

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Oracle

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。