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如何让 JOIN 跑得更快?

其实,让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类,分类之后,就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。...SPL 再次利用主键 oid 的有序性,提供同步分段机制,解决了这个问题:先将有序的订单表分为 4 段,再找到每一段起止记录的 oid 值形成 4 个区间,将明细表也分成同步的 4 段。...回顾与总结 回顾上面两大类、各场景 JOIN,采用 SPL 分情况提供的高性能算法,可以利用不同类型 JOIN 的特征提速,让 JOIN 跑得更快。...并行计算方面,SQL 单表计算时还容易做到分段并行,多表关联运算时一般就只能事先做好固定分段,很难做到同步动态分段,这就难以根据机器的负载临时决定并行数量。...对于 JOIN 的不同分类和场景,程序员有针对性的采取上述高性能算法,就能获得更快的计算速度,让 JOIN 跑得更快。 重磅!开源SPL交流群成立了 简单好用的SPL开源啦!

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如何让JOIN跑得更快

其实,让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类,分类之后,就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。...SPL 再次利用主键 oid 的有序性,提供同步分段机制,解决了这个问题:先将有序的订单表分为 4 段,再找到每一段起止记录的 oid 值形成 4 个区间,将明细表也分成同步的 4 段。...有序归并和同步分段并行的原理,详见:SPL 有序归并关联。...回顾与总结 回顾上面两大类、各场景 JOIN,采用 SPL 分情况提供的高性能算法,可以利用不同类型 JOIN 的特征提速,让 JOIN 跑得更快。...对于 JOIN 的不同分类和场景,程序员有针对性的采取上述高性能算法,就能获得更快的计算速度,让 JOIN 跑得更快。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码

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    如何让Join跑的更快?

    其实,让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类,分类之后,就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。...SPL 再次利用主键 oid 的有序性,提供同步分段机制,解决了这个问题:先将有序的订单表分为 4 段,再找到每一段起止记录的 oid 值形成 4 个区间,将明细表也分成同步的 4 段。...有序归并和同步分段并行的原理,详见:SPL 有序归并关联。...回顾与总结 回顾上面两大类、各场景 JOIN,采用 SPL 分情况提供的高性能算法,可以利用不同类型 JOIN 的特征提速,让 JOIN 跑得更快。...对于 JOIN 的不同分类和场景,程序员有针对性的采取上述高性能算法,就能获得更快的计算速度,让 JOIN 跑得更快。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码

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    让Python代码运行更快的方式

    PyPy如何工作 PyPy使用其他即时编译器中的动态语言优化技术。它分析运行的Python程序,以确定在程序中创建和使用对象时的类型信息,然后使用该类型信息作为指导来加快速度。...高级用户可能会尝试使用PyPy的命令行选项来为特殊情况生成更快的代码,但这种情况通常很少需要。 PyPy也脱离了CPython处理一些内部函数的方式,但它同时试图保留兼容的行为。...如果你的某个功能或模块在JIT上表现不佳,那么pypyjit可以让你获得有关它的详细统计信息。...PyPy没有预编译 PyPy编译Python代码,但它不是Python代码的编译器。...如果你想将Python编译成可以作为独立应用程序运行的更快的代码,那么还是请使用Cython、Numba或当前实验性的Nuitka项目。

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    如何使代码运行更快?

    要让代码运行得更快,可以从多个方面进行优化,包括算法、数据结构、并行化、I/O 操作等。...以下是优化代码运行速度的主要方法:1、问题背景 下列为原始代码,使用 Python 从一个包含 6 列(0-5)的输入文件中读取数据,并进行一系列处理和计算,包括:def check(inputfile...使用多进程或多线程进行并行处理:如果代码需要处理大量的数据,可以使用多进程或多线程进行并行处理。这可以充分利用计算机的多个核,从而提高处理速度。...总结优化代码运行速度的首要任务是找到瓶颈,通过分析工具(如 cProfile)定位性能热点。优先从算法和数据结构优化入手,其次是并行化、I/O 和硬件加速。...通过这些方法,几乎所有类型的代码都可以实现显著的性能提升。

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    让你python代码更快的3个小技巧

    今天呢,我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。 Python 语言的优点可以列举出许多,语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。...其中 Cython 可以把 Python 代码转成 C 代码执行,而 Numba 则是 Python 中的一个 JIT 编译器(即时编译器),以此提高运行效率。 ?...不过我们今天不讲这些复杂的工具,看看能不能只通过改进你的 Python 代码以提高速度。 函数 函数可以提高代码的可读性,那么用了函数对程序的执行效率是否有影响呢?我们来做个对比实验。...所以使用函数不仅提高可读性,用得好还能让代码运行得更快。...居然更快了。这又是为什么呢? 因为在进行属性访问的时候啊,会调用这个对象的 __getattribute__ 或者 __getattr__ 方法,造成了额外的开销,所以导致速度变慢。

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    让你python代码更快的3个小技巧

    今天呢,我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。 Python 语言的优点可以列举出许多,语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。...其中 Cython 可以把 Python 代码转成 C 代码执行,而 Numba 则是 Python 中的一个 JIT 编译器(即时编译器),以此提高运行效率。...不过我们今天不讲这些复杂的工具,看看能不能只通过改进你的 Python 代码以提高速度。 函数 函数可以提高代码的可读性,那么用了函数对程序的执行效率是否有影响呢?我们来做个对比实验。...所以使用函数不仅提高可读性,用得好还能让代码运行得更快。...居然更快了。这又是为什么呢? 因为在进行属性访问的时候啊,会调用这个对象的 getattribute 或者 getattr 方法,造成了额外的开销,所以导致速度变慢。

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    让Python代码更快运行的 5 种方法

    如果你想让Python在同一硬件上运行得更快,你有两个基本选择,而每个都会有一个缺点: ·您可以创建一个默认运行时所使用的替代语言(CPython的实现)——一个主要的任务,但它最终只会是CPython...·您也可以利用某些速度优化器重写现有Python代码,这意味着程序员要花更多精力编写代码,但不需要在运行时加以改变。 如何进行Python性能优化,是本文探讨的主题。...由于与现有Python代码保持高度兼容性,PyPy也是默认程序运行时的一个很好选择。...Nuitka(nuitka.net)可以将python代码转换为C++代码,然后编译为可执行文件,并通过直接调用python的api的方式实现从 解析语言到编译语言的转换,并且在转换到C++的过程中直接使用...不过Cython的缺点是,你并不能真正编写Python代码,这样一来,现有代码将 不会完全自动转移成功。

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    如何让你的YOLOV3模型更小更快?

    前言 之前讲过关于模型剪枝的文章深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文,也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 并分析过如何利用这个通道剪枝算法对常见的分类模型如VGG16/...ResNet/DenseNet进行剪枝,见深度学习算法优化系列八 | VGG,ResNet,DenseNe模型剪枝代码实战 ,感兴趣的可以去看看。...这篇推文主要是介绍一下如何将这个通道剪枝算法应用到YOLOV3上,参考的Github工程地址为:https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning。 2....稀疏训练 2.2 YOLOV3模型剪枝 在稀疏训练之后我们就可以考虑对YOLOV3模型进行剪枝了,即调用工程下的test_prune.py文件,代码解释如下: from models import *...结论 本文还是展示了如何对YOLOV3模型进行剪枝的原理和详细代码解析,希望可以帮助到正在学习模型剪枝的同学。

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