Informix Dynamic Server分段 存储 ,也称之为分片存储,其原理是对数据表中的记录或索引有规则地分散存储在磁盘不同的区域,达到将数据存储在多个磁盘上,通过减少对磁盘I/O的竞争,来提高数据库的效率。与此相反的是基本存储原则,其鼓励将数据库表中的数
Informix Dynamic Server分段 存储 ,也称之为分片存储,其原理是对数据表中的记录或索引有规则地分散存储在磁盘不同的区域,达到将数据存储在多个磁盘上,通过减少对磁盘I/O的竞争,来提高的效率。与此相反的是基本存储原则,其鼓励将表中的数据尽量连续地存放在一个存储设备上,在Informix Dynamic Server读出数据时,将数据批量读出,以提高数据库的效率。
分段存储主要是通过均衡磁盘 I/O,实现内部查询的并行操作、并行地扫描多个磁盘上的数据来提高查询效率,其使数据库性能的提高主要来自于I/O并行度的提高,而不是I/O性能的提高。实际上分段存储是对一些数据量较大的表在存储时提供的一个方法,用户可以选择分段存储也可以不选择分段存储。一个好的分段存储工具可以很好地提高查询效率。否则,不但数据库的查询效率得不到提高反而会降低。在实际应用中,Informix Dynamic Server并不会在意数据放在哪个具体的物理盘上,而是具体到相应的dbspace上,因为Informix Dynamic Server查询可并发执行的最小单位就是dbspace。
分段存储的原理
分段存储可以分为轮转法和基于表达式的方法。轮转法是使用Informix Dynamic Server内部定义的规则将表分段存储。在建表时,可以指定对数据的存储采用轮转法,其语法是:
<p>CREATE TABLE tablename (aa integer …) </p><p>FRAGMENT BY ROUND ROBIN IN dbspace1,dbspace2, ……dbspaceN。 </p> |
基于表达式的方法是使用用户定义的规则将表或索引分段存储在不同的dbspace中。基于表达式的方法又可以分为范围规则和绝对规则,范围规则是用SQL的关系(>、=、
<p>CREATE TABLE tablename (a1integer....) </p><p>FRAGMENT BY EXPRESSION </p><p>a1 a1 >= 0 AND a1 REMAINDER IN dbspace3; </p>
绝对规则是用关系操作符(>、=、
<p>CREATE TABLE tablename (a1 integer....) </p><p> FRAGMENT BY EXAMPLE </p><p> a1 = 100000 or a1=200000 IN dbspace1, </p><p> a1 = 300000 or a1=400000 IN dbspace2, </p><p> REMAIDER IN dbspace3; </p>
由于轮转法采用的是Informix Dynamic Server内部定义的规则,所以在使用的过程中,比较简单和方便。基于表达式的方法,使用的是用户定义的规则,为了提高查询效率,就要减轻CPU的负荷,均衡磁盘的I/O操作。因此,用户在使用表达式定义分段规则时,应该遵循以下原则:
1.要使表达式尽可能的简单明了,避免在表达式中使用数据类型的转换,以便在informix Dynamic Server写入或读出数据时尽可能快地解析表达式;
2.为了减少表达式的计算量,在表达式中应该把限制性最强的部分放在前面;
3.在分段表达式中要避免有经常更新的字段,使得分段存储的数据有一个相对固定的位置;
4.对所存储的数据、查询语句进行分析,明确查询输出的结果,使被频繁访问的数据能均衡地分布在多个磁盘上。
分段存储设计的目标是为了给用户提供更好的响应时间,更好的并发性,更好而且更快的备份和恢复,还具有较好的可用性。但是分段存储无形中给数据库增加了管理成本,而且数据库的转移也不太方便。为了达到这样地目标,在对数据库进行分段设计时,就要考虑主机的硬件特性,如CPU个数、速度、磁盘的数目、磁盘控制器的数目、每个磁盘控制器连接的磁盘数目等,及操作系统的性能。在硬件特性和操作系统性能满足分段存储时,可以对一些数据存储量大的表进行分段存储,这样其性能将会有所提高。

译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前,没有用于构建和管理机器学习(ML)应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好,缺乏可重复性,而且从长远来看容易彻底失败。因此,我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程(CRISP-ML(Q))是CRISP-DM的升级版,以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML(Q)有六个单独的阶段:1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型

功能特性:支持数据源分组,适用于多种场景纯粹多库读写分离一主多从混合模式。支持无数据源启动,支持配置懒启动数据源(3.3.2+)。支持数据库敏感配置信息加密ENC()。支持每个数据库独立初始化表结构schema和数据库database。支持自定义注解,需继承DS(3.2.0+)。提供对Druid,Mybatis-Plus,P6sy,Jndi的快速集成。简化Druid和HikariCp配置,提供全局参数配置。配置一次,全局通用。提供自定义数据源来源方案。提供项目启动后动态增加移除数据源方案。提供M

人工智能(AI)在流行文化和政治分析中经常以两种极端的形式出现。它要么代表着人类智慧与科技实力相结合的未来主义乌托邦的关键,要么是迈向反乌托邦式机器崛起的第一步。学者、企业家、甚至活动家在应用人工智能应对气候变化时都采用了同样的二元思维。科技行业对人工智能在创建一个新的技术乌托邦中所扮演的角色的单一关注,掩盖了人工智能可能加剧环境退化的方式,通常是直接伤害边缘人群的方式。为了在应对气候变化的过程中充分利用人工智能技术,同时承认其大量消耗能源,引领人工智能潮流的科技公司需要探索人工智能对环境影响的

WindowsServerBackup是WindowsServer操作系统自带的一个功能,旨在帮助用户保护重要数据和系统配置,并为中小型和企业级企业提供完整的备份和恢复解决方案。只有运行Server2022及更高版本的用户才能使用这一功能。在本文中,我们将介绍如何安装、卸载或重置WindowsServerBackup。如何重置Windows服务器备份如果您的服务器备份遇到问题,备份所需时间过长,或无法访问已存储的文件,那么您可以考虑重新设置WindowsServer备份设置。要重置Windows

Wav2vec 2.0 [1],HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型,通过在多达上万小时的无标注语音数据(如 Libri-light )上的自监督学习,显著提升了自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),语音合成(Text-to-speech, TTS)和语音转换(Voice Conversation,VC)等语音下游任务的性能。然而这些模型都没有公开的中文版本,不便于应用在中文语音研究场景。 WenetSpeech [4] 是

在发布WindowsServer的build26040版本之际,微软公布了该产品的官方名称:WindowsServer2025。一同推出的,还有Windows11WindowsInsiderCanaryChannel版本的build26040。有些朋友可能还记得,多年前有人成功将WindowsNT从工作站模式转换为服务器模式,显示微软操作系统各版本之间的共性。尽管现在微软的服务器操作系统版本和Windows11之间有明显区别,但关注细节的人可能会好奇:为什么WindowsServer更新了品牌,

条形统计图用“直条”呈现数据。条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量,根据数量的多少画成长短不同的直条,然后把这些直条按一定的顺序排列起来;从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图分为:单式条形统计图和复式条形统计图,前者只表示1个项目的数据,后者可以同时表示多个项目的数据。

arXiv论文“Sim-to-Real Domain Adaptation for Lane Detection and Classification in Autonomous Driving“,2022年5月,加拿大滑铁卢大学的工作。虽然自主驾驶的监督检测和分类框架需要大型标注数据集,但光照真实模拟环境生成的合成数据推动的无监督域适应(UDA,Unsupervised Domain Adaptation)方法则是低成本、耗时更少的解决方案。本文提出对抗性鉴别和生成(adversarial d


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SecList
SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

안전한 시험 브라우저
안전한 시험 브라우저는 온라인 시험을 안전하게 치르기 위한 보안 브라우저 환경입니다. 이 소프트웨어는 모든 컴퓨터를 안전한 워크스테이션으로 바꿔줍니다. 이는 모든 유틸리티에 대한 액세스를 제어하고 학생들이 승인되지 않은 리소스를 사용하는 것을 방지합니다.

에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음

mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.
