如果最后有时间，将相同的数据和查询加载到单节点Postgres中并查看我们如何进行比较总是很有趣。...在看了多年之后，我仍然很高兴看到单节点数据库的性能提高了10到20倍，在高达100倍的情况下也是如此。 最好的部分是，它不需要对数据管道进行大量的重新架构。...这些碎片（是标准Postgres表）分布在多个物理节点上。这意味着您可以从系统中获得更多的集体能力。当您定位单个分片时，它非常简单：查询被重新路由到基础数据，一旦获得结果，它就会返回它们。...如果您在Citus中有32个分片并运行SELECT count（*），我们将其拆分并运行多个计数，然后将最终结果汇总到协调器上。但是，除了计数（*）以外，您还可以做更多的事情，而平均值呢。...对于平均值，我们从所有节点和计数中获得总和。然后，我们将总和与计数加在一起，并在协调器上进行最终数学运算，或者您可以将每个节点的平均值求和。
PostgreSQL中NULL的意义 PG中，NULL可以表示空numeric值；不能进行数学操作符计算，NULL参与的结果都是NULL。 1、NULL是什么 首先需要理解NULL值是什么。...让我们做一些有趣的比较，这将清楚 PostgreSQL 中 NULL 的概念。在下面的代码片段中，我们将 1 与 1 进行比较，显而易见的结果是“t”（真）。...结果和我们之前得到的一样。这证明我们不能使用相等和不等运算符来比较 NULL 和 NULL。 postgres=# SELECT NULL !...postgres=# SELECT NULL * 10 is NULL result; result -------- t (1 row) 2、如何使用NULL 因此，可以证明不能使用等值操作符对NULL...那么如何使用NULL呢？PG提供了特殊的语句和函数来对NULL值进行检查和测试。
两个向量进行交集运算：图片最后统计结果为1。 关于Bitmap的思想，笔者认为最巧妙的一点就是通过位运算实现了集合运算。如下图所示：图片在不同的业务场景中，这里的集合可以赋予不同的业务含义。...2.1.3 位图向量的优点将字段的筛选变成了向量计算后，会非常节约内存，而且可以通过分段长度编码等方式对bitmap向量进行压缩。...而且位运算直接对内存中的二进制位进行操作，执行效率非常高，是性能提升的一大杀器。理解了bitmap后，可以发现对于整型字段，可以直接用bitmap进行基数统计。...所以算法描述如下：图片简单来说就是统计每个组最大的p, 然后用现成的公式计算结果即到达预估的结果。...或者在设计产品的时候，对于一些场景的计数，可以优先提供近似估计，如果用户确实需要精确计数，那么在管理好用户响应时间预期下，再提供查询精确值的接口。
这些单词，也称为术语，然后将用于构建一个类似于在书后面找到的索引。该索引将包含文本中每个单词的计数、它们出现的文档ID，称为帖子，以及每个术语在文档中出现的频率的计数。...然后将对每个文档进行计算，将搜索文本与文档术语进行比较，以使它们具有相关性。这种“相关性计算”通常基于匹配词在更广泛的语料库和文档本身中出现的频率。...此外，具有完整SQL支持的传统数据库，如Postgres和ClickHouse，增加了对向量存储和检索的本机支持。在Postgres的情况下，这是通过pg_vector实现的。...在使用支持向量搜索的数据存储时，向用户提供了两种高级方法： 线性搜索的精确结果-输入向量与数据库中每个向量的完整比较，按最近距离对结果进行排序，并限制为K次命中。...在树的每一层，选择最接近查询点的节点并评估其子节点。搜索一直持续到到达叶节点，其中包含最接近查询点的数据点的子集。然后可以通过计算查询点和叶节点中数据点之间的距离来找到最近的邻居。
我们在介绍 Google Page Rank (网页排名) 时已经谈到了一些排序的问题，这里我们谈谈索引问题，以后我们还会谈如何度量网页的相关性，和进行网页自动下载。...世界上不可能有比二进制更简单的计数方法了，也不可能有比布尔运算更简单的运算了。尽管今天每个搜索引擎都宣称自己如何聪明、多么智能化，其实从根本上讲都没有逃出布尔运算的框框。...这样所有不常见的词和太常见的虚词就找不到了。现在，为了保证对任何搜索都能提供相关的网页，所有的搜索引擎都是对所有的词进行索引。...为了网页排名方便，索引中还需存有大量附加信息，诸如每个词出现的位置、次数等等。因此，整个索引就变得非常之大，以至于不可能用一台计算机存下。...每当接受一个查询时，这个查询就被分送到许许多多服务器中，这些服务器同时并行处理用户请求，并把结果送到主服务器进行合并处理，最后将结果返回给用户。 不管索引如何复杂，查找的基本操作仍然是布尔运算。
例如，您可以逐个遍历第一个集合中的行，并在另一个集合中查找匹配的行，或者您可以先对2个集合进行排序，然后将他们合并在一起。不同方法在某些情况下表现更好，在另一些情况下表现更差。...因此优化依赖于准确的统计数据，这些数据由自动分析过程受继并保持最新。 如果每个计划节点的基数估计准确，计算出的总成本通常会与实际成本相匹配。场景的计划偏差通常是基数和选择性估计不准确的结果。...子树的成本包括其子节点的成本加上父节点的成本。节点成本计算基于其执行操作的数学模型。已经计算的基数用于输入。该过程计算启动成本和总成本。有些操作不需要任何准备，可以立即开始执行。...扩展查询协议可以在协议命令级别对单独的执行阶段进行精确控制。 准备 在准备期间，查询会像往常一样被解析和重写，但解析树存储在后端内存中。PG没有用于解析查询的全局缓存。...规划和执行 执行准备好的语句时，首先会考虑提供的参数来计划其查询，然后发送选择的计划以执行。实际参数值对规划者很重要，因为不同参数集的最有规划也可能不同。
至于Mysql大家都很熟悉，很多公司因为人才储备和数据量大的原因，一般是Hadoop+Mysql的模式，Hadoop计算大量原始数据，然后按维度汇总后的展示数据存储在Mysql上，但是Mysql也有很多的...“坑”：比如著名的Emoji表情坑，由此引申出来的utf8mb4的坑（隐式类型转换陷阱），性能低到发指的悲观锁机制，不支持多表单序列中取 id，不支持over子句，几乎没有性能可言的子查询..........而这些问题，在PostgrelSQL中得到了改善，本次我们在Win10平台利用Docker安装PostgrelSQL，并且初步感受一下它的魅力。 ...然后我们就可以将容器启动了，输入命令 docker run -d --name dev-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=root -p 6432:5432 postgres:...但和普通的聚合函数不同的是，它不再对表中所有的salary求平均值，而是针对同一个部门（PARTITION BY指定的depname）内的salary求平均值，而且得到的结果由同一个部门内的所有行共享，
我们将： 部署一个依赖于 Postgres 的示例 Django 应用程序 在该应用程序上执行查询，并通过延迟监视执行的查询 注意：本博客文章是关于在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询，但相同的原则也可以扩展到其他协议...在这里检查支持的协议。 注意：我假设您已经拥有一个 Kubernetes 集群并在 Ddosify 中使用 Alaz 进行设置。如果您需要更多帮助，请按照这里的说明操作。...然后，您将看到此连接在服务地图中创建（请注意边缘是红色的，表示延迟很高）： 生成的流量 点击 testserver-deployment（相同的流量也可以在 postgres 服务和 postgres...让我们也看一个昂贵的查询。使用以下端点： curl -X GET http://localhost:8200/football/join/ 此端点连接了所有 5 个表并对它们进行分组。...然后，您可以在 Ddosify 中查看此查询： 连接查询 正如您所见，完成该查询花费了 4703 毫秒。
1.9 集合 集合在数学领域表示“(各种各样的)事物的总和”，在数据库领域表示记录的集合。具体来说，表、视图和查询的执行结果都是记录的集合。是集合，就可以进行集合运算，如求并集、交集、差集等。...后面跟分组后的过滤条件 ORDER BY 后面跟用于排序的列或计算公式 LIMIT 从结果中选取前N行，后面跟具体行数 DISTINCT 对后面跟的列进行去重 COUNT 对指定的一列或多列计数，会忽略掉...2.6 分组聚合 分组聚合是指，我们可以将表中的数据，根据某一列或多列进行分组，然后将其他列的值进行聚合计算，如计数、求和和求平均值等。...差集，是求在一个集合中存在而在另一个集合中不存在的元素的集合。差集计算具有方向性，同样的，MySQL也没有提供差集计算的关键字，而是需要通过左/右关联然后再过滤出未关联成功的记录而得到。...使用UNION可能会导致记录数的减少，在使用聚合函数时，可能会导致计算出现偏差 b. 在使用1对多或多对多关系的表进行关联时，记录数可能会增多，也可能会导致计算出现偏差 c.
PromQL 操作符 PromQL 还支持丰富的操作符，用户可以使用这些操作符对进一步的对事件序列进行二次加工。这些操作符包括：数学运算符，逻辑运算符，布尔运算符等等。...PromQL支持的所有数学运算符如下所示： + (加法) - (减法) * (乘法) / (除法) % (求余) ^ (幂运算) 布尔运算符 布尔运算符支持用户根据时间序列中样本的值，对时间序列进行过滤...该集合中的元素同时在 vector1 和 vector2 中都存在。...unless 排除操作 vector1 and vector2 进行一个或操作，会产生一个新的集合。该集合首先取 vector1 集合的所有元素，然后排除掉所有在 vector2 中存在的元素。...(对value进行计数) bottomk (后n条时序) topk (前n条时序) quantile (分位数) sum 求和 用于对记录的 value 值进行求和。
Q9：EXISTS谓语和IN运算符在性能方面有什么区别？ 在编写查询时，可以假设EXISTS将提供更好的结果，因为它可以使用所有逻辑和优化来连接两个表，而IN运算符将使用子计划。...有趣的时，从PG10开始计划者对于这两个选项可能会产生相同结果。 然而，在考虑NOT EXISTS和NOT IN场景中，NOT IN会产生SubPlans，当处理大型数据集时造成瓶颈。...表列和常量列进行比较时，也可以使用IN运算符。在PG14前，有一种线性搜索，如果使用许多常量，可能会导致性能不佳。从PG14开始，将提供哈希查找。 Q10：如何监控vacuum进程？如何调优？...如何预防？ 可能涉及临时文件的生成。当内部后端内存不足，无法对大型数据集进行排序或无法保存CTE的查询结果时，PG开始将数据写入到磁盘的临时文件中。此外，由于不正确的终止语句，可能面临无限递归查询。...您可以使用pg_profile部分“Top SQL by temp usage”来监视这些查询，并对其进行调优。 Q14：PG中如何skip scan？
在本文中，我们将逐步理解，神经网络是如何与CNN特有的思想协作的。本文章包含了相当复杂的数学方程式，但如果您对线性代数和微积分不熟悉，请不要气馁。...如果想在同一个图像上使用多个 kernel，首先我们要分别对每个kernel执行卷积，然后将结果从顶层向下进行叠加，最后将它们组合成一个整体。...第一步是计算中间值 Z：首先将前一层的输入数据与张量 W（包含滤波器）进行卷积，然后将运算后的结果加上偏差 b 。第二步是将中间值 Z 输入到非线性激活函数中（使用g表示该激活函数）。...就像在密集连接的神经网络中一样，我们的目标是计算导数，然后在梯度下降的过程中，用这些导数去更新我们的参数值。 在下面的计算中，我们将用到链式法则——这在我之前的文章中提到过。...我们想要评估参数的变化对结果特征映射的影响，以及随之对最终结果的影响。在开始详细讨论之前，我们需要将数学符号统一 ——为了表示方便，我不会使用偏导数的完整符号，而是用下面提到的缩符号。
转载自 | AI科技大本营（id：rgznai100） 【导读】在计算机神经视觉技术的发展过程中，卷积神经网络成为了其中的重要组成部分，本文对卷积神经网络的数学原理进行了介绍。...如果想在同一个图像上使用多个 kernel，首先我们要分别对每个 kernel 执行卷积，然后将结果从顶层向下进行叠加，最后将它们组合成一个整体。...第一步是计算中间值 Z：首先将前一层的输入数据与张量 W（包含滤波器）进行卷积，然后将运算后的结果加上偏差 b 。 第二步是将中间值 Z 输入到非线性激活函数中（使用 g 表示该激活函数）。...就像在密集连接的神经网络中一样，我们的目标是计算导数，然后在梯度下降的过程中，用这些导数去更新我们的参数值。 在下面的计算中，我们将用到链式法则 —— 这在我之前的文章中提到过。...我们想要评估参数的变化对结果特征映射的影响，以及随之对最终结果的影响。 在开始详细讨论之前，我们需要将数学符号统一 —— 为了表示方便，我不会使用偏导数的完整符号，而是用下面提到的缩符号。
同时，使用您自己的应用程序对其进行测试是确保社区在零点发行之前捕获所有剩余错误的好方法。 下一个PostgreSQL版本的重大变化之一是Andres Freund在查询执行器引擎上的工作成果。...基准和TPC-H 我喜欢在Citus Data进行工程工作以通过Citus扩展扩展PostgreSQL的一件事就是，我可以运行基准测试！基准测试是一个很好的工具，可以显示性能改进可带来哪些好处。...这些聚合按RETURNFLAG和LINESTATUS分组，并按RETURNFLAG和LINESTATUS的升序排列。包括每个组中的行项目数的计数。...如我们所见，PostgreSQL 10中的Andres工作已经对该查询产生了巨大影响。在此版本中，对执行程序的表达式评估进行了全面修订，以考虑到CPU缓存行和指令管道。...另外，在我研究的PostgreSQL的TPC-H实现中，我增加了对直接加载机制的支持，这意味着dbgen工具连接到数据库服务器并使用COPY协议。
Bitwise Operation导语 众所周知计算机是基于二进制01进行运算的，理所当然地，位运算相对于各种算术运算更加贴合计算机的二进制语义，运算效率会更快。...2 判断权限 在需要判断用户权限时，可使用 与（&） 运算。 如，判断权限码为6用户是否有读取权限。权限码6（110）和4（100）的与运算结果为4，即：4 = 6 & 4。...权限码7（111）和1（001）的异或运算结果为6，即：6 = 7 ^ 1，也可以由算术减 6 = 7 - 1计算得出。...那么fastjson如何做到对feature的管理有如Linux权限那般的灵活和可扩展的呢？...使用Bitmap的方案的关键两个要素是如何选择设计redis key和value中的offset。
由于Python是动态编程语言，所以在定义变量时并不需要事先指定变量的数据类型，变量的声明和初始化是同时进行的。...可以看到，运算符 ”/“ 和 ”//“ 的区别，”/“ 是实际的除法，”//“ 是向下取整除，这一点与C、Java不太一样，只能说Python一开始就考虑了数值计算的精度问题。...y) print(x is z) 从上面例子可以看出，虽然 True与1的值相等，但True并非1（内存位置不等），我们还可以看到，相同数值的变量是同一个对象，也就是说它们指向内存中同一个位置！...1.6 常用数学函数 Python内置了很多实用的数学函数，这里介绍下常用的7个函数，其他的用的时候再说吧 函数名 作用 abs() 返回数字的绝对值 divmod() 获取商和余数的元组 sum()...求和计算，对列表元组和集合等序列进行求和计算 round() 四舍五入，返回浮点数四舍五入的值 pow() 计算任意数n次方的值，与运算符”**“作用类似 min() 获取指定数值或者指定序列中最小值
此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块，以便以临时方式回答操作问题，在仪表板中显示趋势，或生成有关系统故障的警报。 在本教程中，我们将学习如何查询Prometheus 1.3.1。...在本教程之后，您将了解如何根据维度，聚合和转换时间序列选择和过滤时间序列，以及如何在不同指标之间进行算术运算。在后续教程中，我们将基于本教程中的知识来介绍更高级的查询用例。...demo"}[15m]) 结果应如下所示： 我们现在知道如何计算具有不同平均行为的每秒速率，如何在速率计算中处理计数器复位，以及如何计算仪表的导数。...count：计算聚合组中的序列总数。 您现在已经学会了如何聚合系列列表以及如何仅保留您关心的维度。 第7步 - 执行算术 在本节中，我们将学习如何在Prometheus中进行算术运算。...结论 在本教程中，我们设置了一组演示服务实例，并使用Prometheus对其进行监视。然后，我们学习了如何对收集的数据应用各种查询技术来回答我们关心的问题。
这是从0开始学SQL的第三课：查询进阶。包括聚集查询、嵌套子查询和基本运算。 一、聚集查询 1、基本聚集 聚集函数是以值的一个集合为输入、返回单个值的函数。...一个学生无论在2019秋季上了多少次高等数学，都应该只计算一次。...然后在每个小组里面，统计人数。查询结果： 需要注意的是需要保证出现在select语句中但没有被聚集的属性只能出现在group by 子句中的那些属性，否则查询是错误的。...任何select-from-where表达式的返回结果都是一个关系，因此可以被插入到另一个select-from-where中任何关系可以出现的位置。...假设有一张课程信息表：t_course 举个例子，找出2019年秋季和2020年秋季同时开课的所有课程：我们先找出2020年秋季开课的所有课程，然后需要从子查询中找出那些同时在2019年秋季开课课程。
这篇文章我们就来聊聊加减运算的一些性质以及在魔术中的应用。...直到有一天，抓了好几头长得都差不多应该都是野猪的东西，或者打了一箩筐大大小小但味道差不多的枣子的时候，要管理起来，集合诞生了，要知道有多少猪，对集合进行大小度量，于是有了对其进行计数的需要，正整数的就正式光荣地发明使用了...计数是对一个有着相同性质元素组成的集合大小的度量的过程，而两个同样性质互不相交集合合并时候（都是某全集的子集），新集合的大小的结果，我们称为前面两个集合大小度量数的和。...这样，无论是几箩筐枣子倒在一起，还是把大家捕获的野猪赶在一起，都可用同一套运算来计算这一过程的后果：即新的一箩筐枣子有几颗，一大堆猪有几只了。...下一篇我们将具体阐明如何把这一数学性质用到魔术中间去的一些方法论，和这两个魔术的具体解析；第三篇将进一步讨论这一议题并分享一个更新的作品，我会还原它的数学实现和魔术设计过程，相信一定对你理解这些数学和魔术的原理都大有裨益
核卷积的例子 在将我们的滤波器放在选中的像素上之后，我们将卷积核中的每一个数值和图像中对应的数值成对相乘。最后将乘积的结果相加，然后把结果放在输出特征图的正确位置上。...如果我们想在同一张图像上应用多个滤波器，我们会为每个滤波器独立地计算卷积，然后将计算结果逐个堆叠，最后将他们组合成一个整体。...张量维度 连接剪切和参数共享 在本文开始，由于需要学习的参数数量巨大，我提到密集连接神经网络在处理图像方面是很弱的。既然我们已经了解了关于卷积的所有内容，让我们来考虑一下它是如何优化计算的吧。...就像在密集连接神经网络中一样，我们的目标是在一个叫做梯度下降的过程中计算导数，然后使用它们来更新参数值。 在计算中我们会使用链式法则——这个我在之前的文章中提到过。...我们想要评估参数的变化对结果特征图的影响，然后评估它对最终结果的影响。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
