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【GreatSQL优化器-10】find_best_ref

【GreatSQL优化器-10】find_best_ref 一、find_best_ref介绍 GreatSQL的优化器对于join的表需要根据行数和cost来确定最后哪张表先执行哪张表后执行,这里面就涉及到预估满足条件的表数据,在keyuse_array数组有值的情况下,会用find_best_ref函数来通过索引进行cost和rows的估计,并且会找出最优的索引。这样就可能不会继续用后面的calculate_scan_cost()进行全表扫描计算cost,可以节省查询时间。 这个功能是对之前【优化器05-条件过滤】的补充功能,二者有可能一起用,也有可能只选择一种计算,要看具体条件。 下面用一个简单的例子来说明find_best_ref函数获得的结果。 CREATE TABLE t1 (c1 INT PRIMARY KEY, c2 INT,date1 DATETIME); INSERT INTO t1 VALUES (1,10,'2021-03-25 16:44:00.123456'),(2,1,'2022-03-26 16:44:00.123456'),(3,4,'2023-...

2025 年 AI 与数据工程领域十大趋势前瞻

编者按: 在这篇文章中,作者从行业趋势剖析的视角指出:当前 AI 领域正处于一个转折点,其发展虽然不如预期迅猛,但正在朝着更加务实和可持续的方向演进。 文章深入探讨了 AI 和数据工程领域的十大关键趋势:从 AI 推理能力的局限性,到流程重于工具的重要性;从 AI 投资回报率的现状,到 AI 普及速度低于预期但领导者在静待时机;从小模型和专有模型之争,到分析师和工程师角色的融合;从合成数据的机遇与挑战,到非结构化数据技术栈的崛起;从 Agentic AI 对话虽表现出色但部署成问题,到数据管道规模扩大导致的质量保障挑战。 展望 2025 年,AI 技术的发展或将更加注重实际价值的创造。对于企业而言,如何在这个转型期找准定位、把握机遇,将是决定成败的关键因素。 作者 | Barr Moses 编译 | 岳扬 Image credit: Monte Carlo 业内专家们曾预言,2024 年将成为生成式 AI 的里程碑之年。实际应用案例不断涌现,技术进步使得进入该领域的门槛不断降低,而通用人工智能似乎也近在咫尺。 那么,这些预测都实现了吗? 部分实现了。站在 2024 年的尾声,其中一些预...

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