【sql调优之执行计划】query transformer

最新推荐文章于 2025-07-04 19:10:10 发布

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基于AI大模型实现自然语言转SQL、SQL解释、SQL优化和SQL转换

AI天才研究院

06-28

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随着大数据和人工智能技术的发展，数据分析和数据挖掘在各行各业中的应用越来越广泛。SQL（Structured Query Language）作为关系数据库的查询语言，是数据分析的重要工具。然而，SQL语言的复杂性和专业性使得许多非技术背景的用户难以直接使用，阻碍了数据的广泛利用。为了降低SQL的使用门槛，许多研究者和企业开始探索如何通过自然语言处理（NLP）技术，将自然语言转化为SQL查询语句，从而让用户可以通过自然语言与数据库进行交互。

transformer的qkv分别是什么

AI生成曾小健3

12-04

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在Transformer模型中，QKV是通过输入特征向量经过三个不同的线性变换得到的。具体来说，输入特征向量首先被映射为查询、键和值向量，这三个向量的维度通常由模型的参数设定。这三个概念是自注意力机制的核心部分，用于计算注意力权重并实现信息的传递和处理。），在这种机制下，会为每个头生成一组独立的QKV向量，然后将这些头的结果拼接起来作为最终输出。QKV在Transformer模型中扮演着至关重要的角色，它们不仅帮助模型理解输入数据的上下文关系，还通过自注意力机制提高了模型的计算效率和准确性。

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Oracle's Query Transformer

我的Oracle DBA之路

08-01

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在自注意力机制（self-attention）中，查询（query）、键（key）和值（value）是通过对输入特征进行线性变换得到的。对于输入特征序列（例如文本序列或图像特征图），每个位置都有一个对应的原始特征向量。然后，通过乘以权重矩阵来将原始特征向量映射到查询、键和值向量空间。那么这个权重矩阵是怎么来的呢？对于每个位置的输入特征向量，通过与对应的查询矩阵、键矩阵和值矩阵进行矩阵乘法操作，从而分别得到查询向量、键向量和值向量。

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如何对 OceanBase 进行 SQL 诊断和调优

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03-03

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作者简介：田逸飞（义博）：OceanBase高级开发工程师一、SQL 执行流程 SQL发送到OBServer后，会先由 OBServer 对其进行快速参数化，参数化后的SQL进入 Plan Cache 尝试命中计划缓存。如果找到一个可以使用的计划，则直接将计划交由 SQL的执行引擎去执行，并将执行完成后的结果返回给用户；如果没有找到可以使用的计划，则会重新为此 SQL生成计划，完整地执行SQL的Parser、Resolver、Transformer、Optimizer...

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执行计划是指示 Oracle 如何获取和过滤数据、产生最终的结果集，是影响SQL 语句执行性能的关键因素。在深入了解执行计划之前，首先需要知道执行计划是在什么时候产生的，以及如何让 SQL 引擎为语句生成执行划。先了解 SQL 语句的处理执行过程。当一条语句提交到 Oracle 后，SQL 引擎会分为三个步骤对其处理和执行：解析（Parse）、执行（Execute）和获取（Fetch），分别由 SQL 引擎的不同组件完成。

首届中文NL2SQL挑战赛数据集

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【首届中文NL2SQL挑战赛数据集】是一个专注于自然语言处理与数据库查询的竞赛，其主要目标是将中文的自然语言问题（NL）转化为结构化的SQL（Structured Query Language）查询，以此来解决表格数据的问题。...

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Transformer梳理与总结

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其实transformer的成功也是源于对注意力机制的应用，其本质上还是可以归因于注意力机制，首先我们先来了解一下什么是注意力机制。在注意力机制的背景下，自主性提示被称为查询（query）,给定任何查询，注意力机制通过注意力汇聚（attention pooling）将选择引导至感官输入（sensory inputs，例如中间特征表示）

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在深度学习和张量操作中，“连续”（contiguous）是指张量在内存中的存储方式。具体来说，一个张量是连续的，如果它的元素在内存中是按顺序存储的，并且没有间隔或跳跃。这种存储方式对于许多张量操作是高效的，因为它们可以利用内存的局部性来加速计算。

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