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GaussDB技术解读——高性能之查询处理流程 查询处理流程查询在经典数据库实现中需要依次进行以下4个环节， （1）查询解析：对用户输入查询进行编译，把查询从文本方式翻译成执行引擎可以识别的语句。 （2）查询优化：对查询的进行基于规则的逻辑优化RBO和基于代价CBO的物理优化 （3）查询执行：将查询 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:48
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GaussDB技术解读高性能——物理优化CBO 在优化器处理完RBO的优化以后，路径的选择往往不能通过实现制定好的规则进行变换，而是需要根据数据的分布（统计信息）情况来对查询执行路径进行评估，从可选的路径中选择一个执行代价最小的路劲进行执行，例如是否选择索引SeqScan vs. IndexScan 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:48
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GaussDB技术解读高性能——数据分区与分区剪枝 在数据系统中，数据分区是在一个实例内部按照用户指定的策略对数据做进一步的数据切分，将表按照指定规则划分为多个数据互不重叠的部分。从数据分区的角度来看是一种水平分区（horizontal partition）分区策略方式。分区表增强了数据库应用程序的 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:48
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GaussDB技术解读高性能——计划缓存计划技术 数据库接收到SQL语句后通常要经过如下处理：词语法解析->优化重写->生成执行计划-> 执行，从开始解析到计划生成其实是一个比较耗时的过程，一个常用的思想就是将计划缓存下来，当执行到相似的SQL时，从而可以复用计划，跳过SQL语句生成执行计划的整个过 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:48
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由于GaussDB采用的是无共享Shared-nothing的架构，由众多独立且互不共享CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个物理节点上，数据分析任务会被推送到数据所在位置就近执行，通过控制模块的协调，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:48
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GaussDB技术解读高性能——分布式优化器 分布式数据库场景下表分布在各个节点上，数据的本地性Data Locality是分布式优化器中生成执行计划时重点考虑的因素，基于Share Nothing的分布式数据库中有一个很关键概念就是“移动数据不如移动计算”，之所以有数据本地性就是因为数据在网络中传 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:48
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在数据库里RBO基于规则的优化一般指查询重写技术，按照一系列关系代数表达式的等价规则，对查询的关系代数表达式进行等价转换，从逻辑上减少执行的总量从而提高查询执行效率，例如，通过条件的推导得出非必要的表扫描、避免非必要的计算表示等。 查询重写RBO优化是非常重要的一种逻辑优化手段，通常应用和实施在查询 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:47
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智能关键技术一：自治运维系统GaussDB 自治运维系统“DBMind”的整体系统框图如下图所示，包含四个维度：数据采集层数据采集层主要功能实现指标数据采集，采集频率分为秒级采集和分钟级采集。 其中秒级采集包括操作系统资源信息采集和数据库实例信息采集，例如操作系统层面CPU、内存、IO读写、网络资源 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:47
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贝叶斯网络模型原理贝叶斯网络是一种概率图模型，拓扑结构通常为一个有向无环图。 贝叶斯网络的优势在于能够利用条件独立假设对多变量数据进行建模，并且自适应变量之间的相关性，具体是指每个变量的概率分布只和与它直接连接的父亲节点有关。使用这种方法能够比基于简单的独立性假设的模型获得更高的建模准确率，也能够比 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:47
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GaussDB 库内AI引擎架构如下图： 图4 DB4AI架构图用户接口层 在用户接口层，实现SQL-like语法，提供Create Model、Predict等关键字，支持AI算法训练和预测。当前支持的AI算法包括：GD（梯度下降法）、KMeans（聚类）、XGBoost、决策树等。 查询优化层查 阅读全文
posted @ 2024-12-18 16:47
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