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- tensorflow 均勻分布 內(nèi)容精選 換一換
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名稱、類型、默認(rèn)值、約束等，具體設(shè)置方法可以參考定義超參。 如果用戶使用的AI引擎為pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-來自：專題GaussDB 開發(fā)表設(shè)計(jì)原則 GaussDB是分布式架構(gòu)。數(shù)據(jù)分布在各個(gè)DN上?？傮w上講，GaussDB開發(fā)良好的表設(shè)計(jì)需要遵循以下原則： 1、將表數(shù)據(jù)均勻分布在各個(gè)DN上。 2、將表的掃描壓力均勻分散在各個(gè)DN上。 3、減少需要掃描的數(shù)據(jù)量。通過分區(qū)表的剪枝機(jī)制可以大幅減少數(shù)據(jù)的掃描量。 4、來自：專題
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GaussDB開發(fā)表設(shè)計(jì)原則 GaussDB是分布式架構(gòu)。數(shù)據(jù)分布在各個(gè)DN上?？傮w上講，GaussDB開發(fā)良好的表設(shè)計(jì)需要遵循以下原則： 1、將表數(shù)據(jù)均勻分布在各個(gè)DN上。 2、將表的掃描壓力均勻分散在各個(gè)DN上。 3、減少需要掃描的數(shù)據(jù)量。通過分區(qū)表的剪枝機(jī)制可以大幅減少數(shù)據(jù)的掃描量。 4、來自：專題![]()
傳統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 只能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲(chǔ)態(tài)加密，GaussDB作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫，還實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)來自：專題![]()
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pg_stat_activity WHERE waiting = true; GaussDB分析查詢結(jié)果中包含了當(dāng)前被阻塞的查詢語句，該查詢語句所請求的鎖資源可能被其他會(huì)話持有，正在等待持有會(huì)話釋放鎖資源。 只有當(dāng)查詢阻塞在系統(tǒng)內(nèi)部鎖資源時(shí)，waiting字段才顯示為true。盡管等待鎖來自：專題![]()
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，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題![]()
，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題![]()
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共租戶提供通用云服務(wù)的Region；專屬Region指只承載同一類業(yè)務(wù)或只面向特定租戶提供業(yè)務(wù)服務(wù)的專用Region。 可用區(qū)（AZ，Availability Zone）：一個(gè)AZ是一個(gè)或多個(gè)物理數(shù)據(jù)中心的集合，有獨(dú)立的風(fēng)火水電，AZ內(nèi)邏輯上再將計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等資源劃分成多個(gè)實(shí)來自：專題![]()
傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫只能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲(chǔ)態(tài)加密，GaussDB作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫，還實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)來自：專題
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