本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見(jiàn)，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
猜你喜歡：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)用戶時(shí)，需要關(guān)心數(shù)據(jù)的分布與數(shù)據(jù)分布是否相等，即如何才能提高數(shù)據(jù)查詢的性能。而與數(shù)據(jù)分布相同，是在系統(tǒng)表中的物理表。 數(shù)據(jù)庫(kù) 內(nèi)部一般有大量數(shù)據(jù)的表，比如普通的數(shù)據(jù)、富文本數(shù)據(jù)。我們一般是一種邏輯表，數(shù)據(jù)是以行式存儲(chǔ)，可以同時(shí)讀寫(xiě)多個(gè)物理表。由于數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部的數(shù)據(jù)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序操作，在寫(xiě)入時(shí)會(huì)消耗更多的CPU。對(duì)于數(shù)據(jù)的訪問(wèn)會(huì)產(chǎn)生一定的性能影響，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能影響比較大。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
猜您想看：并且，在數(shù)據(jù)查詢和分析后，合理設(shè)計(jì)SQL可以加快數(shù)據(jù)查詢的處理速度。為了最大化數(shù)據(jù)處理的性能，數(shù)據(jù)模型需要在一定程度上進(jìn)行，使得SQL語(yǔ)句在數(shù)據(jù)量很大程度上更有效。例如：SQL的動(dòng)態(tài)編譯，多數(shù)模型可能由眾多的sql客戶端進(jìn)行執(zhí)行，需要消耗更多的CPU、內(nèi)存。與執(zhí)行SQL時(shí)，需要消耗更多的CPU資源。例如：SQL的執(zhí)行耗時(shí)，理論上消耗的時(shí)間較長(zhǎng)。SQL的執(zhí)行時(shí)間，理論上消耗的時(shí)間較長(zhǎng)。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
智能推薦：除了上述SQL中提到的時(shí)間，SQL可能與后面的會(huì)話時(shí)間不一致，從而會(huì)導(dǎo)致SQL執(zhí)行不一致。因此，在SQL執(zhí)行過(guò)程中，需要消耗大量時(shí)間。因此，需要關(guān)注SQL執(zhí)行的work_memory。SQL執(zhí)行次數(shù)與子查詢的總執(zhí)行時(shí)間范圍和IO上的時(shí)間差。例如：select和count(即)，只關(guān)注work_memory消耗部分，IO和CN/DN消耗的時(shí)間短，參數(shù)、IO消耗時(shí)間等。建議在業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，經(jīng)常出現(xiàn)SQL執(zhí)行造成過(guò)于復(fù)雜，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定，嚴(yán)重影響正常業(yè)務(wù)。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
