优化内部表的性能
这些信息将为优化器更新算子执行预估COST、搜索空间裁剪、估算最优Join Order、估算内存开销、估算并行度，从而生成更优的执行计划。关于统计信息更多的介绍，请参见 Using Explain。统计信息的收集也存在一定局限，主要是 针对非实时、...
列存索引如何实现高效数据过滤
此处以分区Pruning算法（以一级分区）为例：实际使用中，需要根据具体的数据量和查询需求来选择适合的分区类型和分区键，以达到最优的查询性能。统计信息剪枝 IMCI利用DataPack上的统计信息来跳过不需要访问的pack，类似于Clickhouse中的...
客户案例
在本次项目合作中，阿里云以其专业的服务、优秀的产品、开箱即用的最佳实践方案，保障项目在极限时间内完成了核心系统的迁移上云，把对业务的影响降到了最低，查看详情>>最佳实践助力双林汽车业务极速上云。《SAP S/4 HANA 上云基础环境...
局部事务
为数据表开启局部事务后，使用局部事务功能，您可以创建数据范围在一个分区键值内的局部事务并对局部事务中的数据进行读写操作。通过使用局部事务您可以实现单行或多行读写的原子操作。场景 使用局部事务功能，可以实现单行或多行读写的...
横向分箱
横向分箱的方法包括等距分箱、等频分箱、最优分箱等。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择分箱字段 选择需要分箱的字段。只可选择数值类特征，可多选。标签列 选择用户分箱用的参考标签列。主要用于最优分箱类策略和woe、iv值的...
分箱
分箱的方法包括等距分箱、等频分箱、最优分箱等。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择分箱字段 选择需要分箱的字段。只可选择数值类特征，可多选。标签列 选择用户分箱用的参考标签列。主要用于最优分箱类策略和woe、iv值的计算...
基于代价的SQL优化
多维度融合搜索 AnalyticDB MySQL 在搜索最佳查询执行计划时，会同时考虑多个维度的因素，找到一个综合的最优解。常见的JOIN顺序、数据shuffle方式、索引选择和聚合方式等，这些都会被融合在一起考虑，而不是像传统优化器那样分层搜索。...
边缘推流
边缘推流 利用阿里云丰富的CDN节点、覆盖范围广的优势，优先将流数据调度至距离用户最近的最优CDN节点，通过阿里智能调度系统将数据快速传输至直播中心进行内容分发，保证用户访问的都是最佳的上行网络，减少因上行传输带来的卡顿、拉流...
AutoML工作原理
AutoML实现自动化调试参数的工作原理，是通过实验、Trial、训练任务进行循环迭代，来找到最优的超参组合。AutoML的工作机制如下图。您设定好超参数的值域、搜索算法、停止条件配置后，AutoML将其作为一次实验（experiment）传入到后端进行...
如何高效地写入数据
本文介绍通过JDBC向时序引擎中写入数据的方法。...根据实际测试的结果，如果表定义中仅有1个Field，并且TAG列的个数不超过5个时，PreparedStatement 执行的一个批次的个数为 5000（即上述代码示例中的 batchSize 变量大小）性能最优。
动静态加速规则概述
动态资源将采用最佳路由进行回源，而静态资源则会通过边缘缓存进行加速。您可以自定义静态资源加速规则，例如配置静态文件类型、配置静态文件URI以及配置静态文件路径，以自定义需要进行静态缓存的文件。当您不需要加速动态资源时，可以...
新手指引
初识阿里云CDN 什么是阿里云CDN 为什么需要CDN 阿里云CDN的优势 加速原理 使用限制 CDN基本概念 购买指南 阿里云CDN的计费分为，基础服务计费（必选）+增值服务计费（可选），您可根据业务需要选择最优的计费方案。详情请参见 计费概述。...
ST_MosaicFrom
step 匀色计算步长 integer 0.1 color_balance 为true时有效，步长越大，可以更快地获得结果，但可能无法得到最优解。iteration 匀色计算迭代次数 integer 50000 color_balance 为true时有效，迭代次数越多匀色效果越好，但会增加耗时。...
ST_MosaicFrom
step 匀色计算步长 integer 0.1 color_balance 为true时有效，步长越大，可以更快地获得结果，但可能无法得到最优解。iteration 匀色计算迭代次数 integer 50000 color_balance 为true时有效，迭代次数越多匀色效果越好，但会增加耗时。...
ST_MosaicFrom
step 匀色计算步长 integer 0.1 color_balance 为true时有效，步长越大，可以更快地获得结果，但可能无法得到最优解。iteration 匀色计算迭代次数 integer 50000 color_balance 为true时有效，迭代次数越多匀色效果越好，但会增加耗时。...
预降采样
当查询请求指定的降采样粒度与预降采样数据的时间粒度不能精确匹配时，时序引擎会自动查询最优的预降采样粒度。推荐设置预降采样时间粒度为1m、10m、1h、1d，可以满足绝大多数的降采样查询场景。说明 最优的预降采样粒度是指能够整除查询...
全链路专家服务内容说明
使得用户能够合理部署云资源，选择最优的解决方案，提前规避潜在的云资源风险，保障业务稳定性。同时提供对用户技术人员针对重点问题的技术原理和实施方案的咨询，帮助提升用户运维团队的技术能力。2.服务范围 2.1.服务范围 服务范围 包含...
路径模型
概述 Ganos Networking是云原生关系型数据库PolarDB的一个扩展，提供了一系列的函数和存储过程，用于根据代价模型查找最快、最短甚至是最优的路径。如果代价是时间，则最佳路线为最快路线。如果代价是距离，则最佳路径为最短路径。路径模型...
调优原理和执行计划
对于无法下推的部分包含的物理算子，查询优化器会选择最优的方式来执行，例如选择合适的物理算子，选择合适的并行度策略以及使用MPP执行。说明 并行度指查询过程中数据并行执行的最大数目，对于CN来说就是利用多核能力多线程计算，对DN来说...
性能测试
配置测试是通过对被测系统的软/硬件环境的调整，了解各种不同方法对软件系统的性能影响的程度，从而找到系统各项资源的最优分配原则。可靠性测试是在给系统加载一定业务压力的情况下，使系统运行一段时间，以此检测系统是否稳定。适用场景 ...
数据类云产品专家服务
使得用户能够合理部署云资源，选择最优的解决方案，提前规避潜在的云资源风险，保障业务稳定性。同时提供对用户技术人员针对重点问题的技术原理和技术支持方案的赋能，帮助提升用户运维团队的技术能力。2.服务范围 2.1.服务范围 服务范围 ...
新建实验
best：以在任务运行过程中得到的最优指标作为整个Trial的最终指标。avg：以在任务运行过程中得到的全部中间指标的均值作为Trial的最终指标。指标权重 当需要同时考虑多个指标时，您可以通过配置指标名称和对应权重的方式来实现，系统将使用...
测试分析及调优
本文通过编写性能测试分析及调优的相关流程和方法，帮助研发人员、性能测试人员或者运维人员快速地进行性能测试、瓶颈定位及调优。系统的性能是由很多因素决定的，本文很难面面俱到，但是可以作为分析系统性能的一个指导。适用对象和范围 ...
上海博卡：借助云效+ACK实现3分钟快速发布
容器化部署 阿里云上最优选择 部署的最佳选择，自然是Flow流水线的最佳搭档ACK。容器服务Kubernetes版（ACK）是简化了集群的搭建和扩容等工作，整合了阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力，开箱即用的阿里云上最佳Kubernetes 容器化应用...
调优集群性能
那么就会在 分布式聚合的Final阶段 消耗较多的内存资源（Partial阶段因为不需要进行全局的聚合，各个节点完成部分数据的局部聚合就可以将数据发送到下游节点，所以Partial阶段消耗的内存不大）。TopN算子 云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL ...
结束语
企业的业务团队、CCoE团队、技术相关职能人员等必须要保持对新技术的洞悉，并勇于进行必要的实践，卓越架构不能成为一成不变的“完美架构”，而是时刻伴随业务和技术发展的“当前最优”架构。对于追求卓越架构的企业而言，构建基于或包含云...
Contextual Bandit 算法
在这种循环下，训练集和测试集与监督学习独立同分布的假设相去甚远，同时系统层面上缺乏有效探索机制的设计，可能导致模型更聚焦于局部最优。在用户行为稀疏的场景下，数据循环问题尤其显著。问题的本质：有限的数据无法获得绝对置信的预估...
专属解决方案
鉴于此，我们梳理出一套基于“五大统一”的FinOps基础设施治理方案，在具体执行降本之前，让工具、平台、流程、制度、文化先行，然后两者交替前行，互相迭代至最优。只有这样才能形成可累积的成本优化和效率提升的能力，从而能以科学精神和...
HTTPDNS 平台：域名返回的多个IP，哪个是最优IP？
首先说明，返回的IP是服务器这边筛选出的最佳IP列表，在服务器端权重是一样的，也就是没有顺序，具体到您需要客户端最优ip，是要结合客户端网络环境来确定的。另外需要关注：HTTPDNS 本身是递归域名解析服务，IP源来自权威DNS返回结果。...
阿里云云上成本管理解决方案白皮书
常见架构优化策略有：通过架构全面云原生化组建成本最优的云服务使用模式；通过离在线混部技术提升资源整体利用率降低成本；通过Serverless化架构提升应用研发效率收获良好的成本效益。持续运营：云上成本管理是一个反复迭代和持续运营的...
JOIN优化和执行
给定N个表的JOIN，PolarDB-X 采用自适应的策略生成最佳JOIN计划：当（未下推的）N较小时，采取Bushy枚举策略，会在所有JOIN顺序中选出最优的计划。当（未下推的）表的数量较多时，采取Zig-Zag（锯齿状）或Left-Deep（左深树）的枚举策略，...
基本概念
算法 基于训练数据集，根据学习策略，以及从假设空间中选择的最优模型，求解最优模型的计算方法。训练 机器在模拟人类大脑思维方式的过程中高度依赖于过往解决问题的经验数据，要把这种解决问题的规律告诉机器就需要进行训练，而在真实业务...
工业视觉智能基本概念
算法 基于训练数据集，根据学习策略，及从假设空间中选择的最优模型，来求解最优模型的计算方法。模型 在工业视觉智能产品中，模型特指能完成视觉分类、检测、分割等智能化识别工作的工具。是基于算法学习的成果，是最终应用于工业场景中的...
httpDns iOS：接口返回的是最优的IP?
返回的是最优的IP？需要怎样处理？回复：在SDK 1.6.12+的版本上增加 IP优选 功能的接口：(void)setIPRankingDatasource:(NSDictionary*,NSNumber*>*)IPRankingDatasource;示例：NSDictionary*IPRankingDatasource={@"www.aliyun.com" : @80...
GPU拓扑感知调度概述
在训练过程中，选择不同的GPU组合，会得到不同的训练速度，因此在GPU的调度过程中，选择最优的GPU组合可以得到最优的训练速度。Kubernetes对节点的GPU拓扑信息不感知，调度过程中对GPU的选择比较随机，选择不同的GPU组合训练速度会存在较大...
查询改写
查询改写组件的主要功能是将用户输入的SQL语句，基于关系模型的等价变换，转换为执行效率更优的形式，从而减少优化器查找最优执行计划的时间，并大幅提升查询的执行效率。一些最为常见的查询变换发生在这个阶段，如"子查询展开"，"谓词下推...
JOIN与子查询的优化和执行
给定N个表的JOIN，PolarDB-X 1.0 采用自适应的策略生成最佳JOIN计划：当（未下推的）N较小时，采取Bushy枚举策略，会在所有JOIN顺序中选出最优的计划。当（未下推的）表的数量较多时，采取Zig-Zag（锯齿状）或Left-Deep（左深树）的枚举...
应用场景
公司首先把从车间实时采集到的上千个生产参数传入工业大脑，通过人工智能算法，对所有关联参数进行深度学习计算，精准分析出与生产质量最相关的30个关键参数，并搭建参数曲线模型，在生产过程中实时监测和调控变量，最终将最优参数在大规模...
用云成本需求分析
在计划阶段，通过对用云成本进行需求分析，确保相关人员的业务需求都被识别和跟踪，并在规划和实施阶段有针对性的采取措施，使资源利用率达到最优，进而使用云成本在组织内部做到可管可控、可持续经营。捕获成本需求 企业级客户主要从以下...
自适应优化
传统查询优化器基于静态的统计...为了解决这些无法提前预料的变化因素可能导致的性能回退问题，PolarDB MySQL版 在查询优化器中引入了自适应能力，可以通过动态感知环境和执行相关因素来调整执行计划，保证执行效率的最优性。自适应执行能力
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