17、自适应和学习索引：在线物理设计调整的新维度

最新推荐文章于 2025-07-04 15:48:30 发布
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分类专栏： 多臂老虎机助力数据库索引优化 文章标签： 自适应索引 数据库裂解 学习模型
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自适应和学习索引：在线物理设计调整的新维度

1. 数据库裂解和自适应索引的概念

在现代数据库管理系统中，索引的创建和维护是一个复杂且关键的任务。传统的索引创建方法通常

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云数据库索引设计：提升查询性能的黄金法则
AI天才研究院
07-03 858
本文系统解析云数据库索引设计的核心逻辑，覆盖从理论原理到工程实践的全生命周期。通过第一性原理推导揭示索引优化的本质规律，结合云原生特性（弹性扩展、多租户、分布式架构）分析传统索引结构的演进与创新。内容包含多层次知识体系：面向专家的理论模型与分布式挑战、面向中级开发者的架构设计与实现技巧、面向入门者的类比教学与案例解析。最终提炼12条黄金法则，为云数据库索引设计提供可落地的技术指南。索引的本质是用存储与写入性能换取查询性能查询性能。
OceanBase全局索引：分布式环境下的高效索引（实战篇）
专注Java开发与国产数据库技术分享，涵盖达梦DM8/OceanBase/GaussDB核心原理与实战，兼及DeepSeek大模型部署、YOLOv11训练等AI技术，为开发者提供从基础到进阶的技术干货。
06-06 168
全局索引(Global Index)是OceanBase数据库在分布式环境中提供的一种跨分区、跨服务器的索引结构，它允许用户创建跨越多个分区的索引，为分布式查询提供高效的数据访问路径。与局部索引(Local Index)不同，全局索引不是与表分区一一对应的，而是作为一个独立的逻辑结构存在。 在分布式数据库系统中，全局索引解决了以下几个关键问题： 跨分区查询性能：当查询条件不包含分区键时，全局索引可以避免全表扫描 唯一性约束维护：全局索引能够保证索引键在全局范围内的唯一性 分布式事务支持：全局索引与主表数
22、强盗学习的机会：数据库性能调优的新前沿
go5gopher的博客
06-29 6
本文探讨了多臂老虎机（MAB）在数据库性能调优中的应用前景，特别是在处理复杂和动态工作负载时的优势。重点分析了其在索引选择、物化视图、统计信息收集等物理设计优化任务中的潜力，并讨论了在多租户和HTAP环境中的应用场景。同时提出了未来研究方向，包括对异质‘臂’和无界/无限数量‘臂’的处理，以及冷启动问题的解决方案。
Tiny Machine Learning: Progress and Futures——微型机器学习：进展与未来
Together_CZ的博客
11-16 2824
Tiny Machine Learning: Progress and Futures——微型机器学习：进展与未来
AI算力网络中的异常检测：机器学习方法全攻略
AI天才研究院
07-04 684
随着AI算力网络规模呈指数级增长，其复杂性与脆弱性同步提升，传统监控方法已无法应对新型异常模式。本分析系统性探讨了机器学习在AI算力网络异常检测中的理论基础、架构设计与实现路径。通过将第一性原理与工程实践相结合，构建了从数据采集到智能响应的完整技术体系，涵盖统计学习、深度学习与图神经网络等前沿方法。特别针对算力网络的异构性、动态性和大规模性特征，提出了分层检测架构与自适应学习策略，为构建弹性、安全、高效的下一代AI基础设施提供了全面技术蓝图。物理层异常硬件故障：计算节点崩溃、内存错误、存储故障。
数据库索引优化：从原理到实践的完整指南
AI天才研究院
06-18 741
索引的核心价值是降低查询的I/O与计算开销写放大：每次数据插入/更新/删除需同步更新索引，增加写操作延迟（如InnoDB中，二级索引更新需额外的B+树操作）。存储膨胀：索引通常占用表空间的10%-50%（复合索引更甚），需考虑存储成本。维护复杂度：冗余索引导致查询优化器选择错误路径（如“索引争用”），反而降低性能。根节点至少2个子节点（m≥2）；非根非叶节点至少⌈m/2⌉个键值，最多m-1个键值；所有叶节点在同一层，通过指针链表连接；
数据仓库在数据库领域的索引设计原则
AI天才研究院
06-30 759
数据仓库作为企业级数据分析的核心基础设施，其索引设计直接决定了复杂查询的性能边界。本文以数据仓库的OLAP工作负载特征为起点，通过第一性原理推导索引设计的本质目标（降低数据访问成本），系统解析传统索引结构（B-tree、位图索引）与新型列存索引（如块索引、投影索引）的适用场景，结合星型/雪花模型的典型架构，提出"维度-事实表差异化索引策略""高基数-低基数列索引选型矩阵"等实践框架，并覆盖索引维护、自动调优、未来演化等高级议题。
MySQL索引：7大类型+4维分类
2301_80652249的博客
06-08 1512
索引是数据库高效查询的基石。理解MySQL的索引类型及其适用场景，是优化数据库性能的关键一步。本文将系统剖析MySQL支持的7大索引类型，结合底层原理、使用示例和选型建议，助你彻底掌握索引设计精髓。
25、探索多臂老虎机在数据库索引优化中的应用
go5gopher的博客
07-02 14
本文探讨了基于多臂老虎机（MAB）的学习框架在数据库在线索引选择中的应用。传统方法依赖于数据库管理员提供的离线训练工作负载，难以适应动态环境的需求。通过将索引选择问题建模为不确定性下的序列决策问题，并采用C2UCB等上下文组合多臂老虎机算法，文章展示了如何在无需查询优化器和人工干预的情况下实现高效的在线索引优化。实验结果表明，该方法在静态和动态工作负载下均能显著提升性能，尤其在变化和临时工作负载场景中表现出色，相比现有工具实现了高达75%的速度提升。
自适应频偏校正：数字通信中的创新技术揭秘
本文首先介绍了频偏的概念和分类，以及其产生的物理和电子原因，并详细探讨了频偏对数字信号同步和解调的具体影响。随后，文章深入分析了自适应频偏校正技术的理论基础、校正算法及其性能评估。通过实验结果与性能...
基于多串变压器LLC控制技术的高功率LED照明驱动解决方案设计：提高效率与降低成本
07-08
内容概要：文章介绍了采用多串变压器 LLC控制技术的新型离线式 LED照明驱动解决方案，该方案基于TI的UCC25710多串变压器 LLC谐振控制器，实现了高效率、低成本、高可靠性和良好EMI性能的两级拓扑结构。与传统三级拓扑结构相比，新方案省去了多个非隔离DC/DC变换环节，减少了元件数量，提升了系统效率至92%以上。文中详细描述了多串变压器的设计原理、LLC谐振控制器的工作机制，并展示了100W四串LED负载的参考设计PMP4302A的实际性能，包括输出电流匹配、效率、调光波形及EMI测试结果。 适合人群：从事LED照明系统设计的研发工程师和技术人员，尤其是对高功率LED驱动器设计感兴趣的读者。 使用场景及目标：①适用于户外和商业领域的高功率LED照明系统；②用于需要高效能、低成本、可靠性和良好EMI性能的LED照明应用；③支持PWM和模拟调光功能，适用于需要调光接口的LED照明系统。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论分析和技术细节，还包括了具体的应用实例和测试数据，为实际工程应用提供了有力支持。建议读者结合实际需求，深入研究多串变压器LLC谐振控制器的设计原理和实现方法，并关注其在不同应用场景下的表现。
【毕业论文】网络个人信息安全问题研究.doc
07-09
【毕业论文】网络个人信息安全问题研究.doc
基于PLC的电梯控制系统设计中英文翻译部分---副本.doc
07-08
基于PLC的电梯控制系统设计中英文翻译部分---副本.doc
这篇文章主要探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在保证性能方面的应用 以下是文章的主要内容和结构：
07-08
内容概要：本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法，结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想，解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛，还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外，书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题，并提出了新的冗余解析方法，验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群：研究生及以上学历的研究人员，特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标：①研究非线性系统的最优控制问题，特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下；②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题；③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用；④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明：本书分为七章，每章内容相对独立，便于读者理解。书中不仅提供了理论分析，还通过实际应用（如欠驱动船舶、冗余机械臂）验证了所提方法的有效性。此外，作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
基于MSP430的单电池供电LED照明系统设计：低功耗便携式照明设备的硬件与软件实现
07-08
内容概要：本文介绍了基于超低功耗单片机MSP430F2011和升压转换器TPS61200设计的单电池供电LED照明系统。系统针对低功耗、便携性和较低成本的要求，通过TPS61200将单节电池电压0.6~1.5V升压至3.6V，以实现LED的恒流驱动。系统具备低电压启动、超低待机功耗（<1uA）、恒流驱动（48mA±2mA）、按键控制、状态记忆等功能。硬件设计包括LED驱动电路、按键及电池电压检测电路；软件设计涵盖按键检测、电池电压检测、Flash读写等模块，最终实现低功耗和稳定照明。 适合人群：从事嵌入式系统开发的工程师，尤其是对低功耗、便携式设备设计感兴趣的电子工程师。
网站域名合作伙伴热门协议书.doc
最新发布
07-09
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stm32f103ze+hcsr04实现简单的测距
07-08
注意该工程用vscode+eide开发，没试过keil能否正常编译，下载编译好以后，连接好板子和超声测距模块，PB7连triger口，PB6连echo口，模块需要5v供电
AM3517/05高效率集成式PMIC电源参考设计：3.6V至6.3V输入5路输出解决方案
07-08
内容概要：本文档是关于AM3517和AM3505处理器的高效电源管理集成电路(PMIC)设计方案，适用于3.6V至6.3V的输入电压范围。TPS650732集成了多个电源管理模块，包括三个DC/DC降压转换器、两个低压差稳压器(LDO)、电池充电器、触摸屏接口和WLED升压转换器。该PMIC支持多种输入源如DC、USB或锂电池，并提供了详细的电源要求及时序控制方案。文中还列出了不同电源轨的具体参数，确保满足AM3517/05处理器的严格电源需求。 适用人群：电子工程领域的设计工程师和技术人员，特别是那些从事嵌入式系统和移动设备电源设计的专业人士。 使用场景及目标：①为AM3517和AM3505处理器提供高效的电源管理解决方案；②减少外部元件数量并缩小整体设计尺寸；③确保各个电源轨按照正确的时序启动，避免潜在的电气问题；④支持多种输入电源方式，提高系统的灵活性和适应性。 其他说明：文档由德州仪器公司发布，包含了详细的电路图和设计指南，有助于工程师快速理解和实施该电源管理系统。此外，文档还强调了德州仪器对产品质量的承诺以及对知识产权保护的态度。
浅析网络财务管理(王延峰).doc
07-08
浅析网络财务管理(王延峰).doc
oracle和pgsql区别
03-08
<think>好的，我现在需要回答用户关于Oracle和PostgreSQL区别的问题。首先，用户之前询问了MySQL的面试题，现在转向比较两个不同的数据库系统，Oracle和PostgreSQL。这说明用户可能在准备数据库相关的面试，或者希望了解不同数据库的特点以便选择合适的技术栈。 首先，我需要回顾自己关于Oracle和PostgreSQL的知识。Oracle是一个商业的关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用，以高性能、高可用性和强大的功能著称。PostgreSQL则是开源的对象关系型数据库，强调标准兼容性和扩展性，支持复杂查询和多种数据类型。 用户可能想知道这两个数据库的主要区别，包括许可和成本、功能特性、性能、生态系统等方面的对比。同时，用户可能关注它们在事务处理、并发控制、扩展性、高可用性解决方案等方面的差异。此外，作为面试准备，用户可能希望了解在实际应用场景中的选择考量，比如企业级应用更适合Oracle，而初创公司或需要灵活性的项目可能倾向PostgreSQL。 接下来需要组织回答的结构。通常，对比类的问题可以分点列出，每个点涵盖一个方面，比如许可与成本、功能特性、性能、扩展性、高可用性、生态系统等。同时，给出实际应用场景的建议，帮助用户理解如何选择。 需要注意的是，要确保信息准确，比如Oracle的许可费用确实较高，而PostgreSQL是开源的。此外，提到Oracle的优化器高级特性，如自适应查询优化，而PostgreSQL支持JSONB和GIS扩展等。还要提到两者在事务隔离级别、复制机制等方面的不同。 可能还需要指出两者在某些方面的相似性，比如都支持ACID事务，但实现方式可能不同。比如Oracle使用多版本并发控制（MVCC）和回滚段，而PostgreSQL也使用MVCC，但实现机制不同，可能导致性能差异。 另外，用户可能对扩展性和定制化感兴趣，PostgreSQL的扩展性较好，支持多种插件，而Oracle虽然功能强大，但定制化可能需要更高的成本。 还需要考虑用户可能的后续问题，比如迁移成本、学习曲线等，但当前问题主要聚焦在区别上，所以回答应集中在主要区别点上。 最后，总结两者的适用场景，帮助用户根据需求做出选择。例如，大型企业需要高可靠性和支持服务，可能选择Oracle；预算有限且需要灵活性的项目可能选择PostgreSQL。 在回答过程中，要注意用词准确，避免技术错误，比如正确描述两者的MVCC实现差异，或者分区表的不同处理方式。同时，使用用户易懂的语言，避免过于专业的术语，必要时进行解释。 现在，我需要验证一些信息，比如PostgreSQL的JSONB类型确实优于Oracle的JSON支持，Oracle的RAC集群是否还是主要的高可用解决方案，以及PostgreSQL的流复制和逻辑复制的特点。同时，确认Oracle的分区表功能是否在最新版本中有改进，以及PostgreSQL的分区表实现方式。 此外，需要检查是否存在过时的信息，例如Oracle的最新版本是否引入了更多开源特性，或者PostgreSQL在某些性能方面是否有了提升。确保提供的信息是基于当前最新的稳定版本。 总结来说，回答应该结构清晰，分点对比，涵盖用户关心的主要方面，并提供实际应用的建议，确保内容准确且易于理解。</think>以下是 Oracle 和 PostgreSQL 的核心区别对比，从架构设计、功能特性到适用场景的全面解析： --- ### **一、基础定位对比** | **维度** | **Oracle** | **PostgreSQL** | |-----------------|--------------------------------|--------------------------------| | **类型** | 商业数据库（闭源） | 开源数据库（BSD协议） | | **开发目标** | 企业级高可靠、高并发场景 | 强调标准兼容性与扩展性 | | **典型用户** | 金融、电信等大型企业 | 互联网企业、初创公司、GIS领域 | --- ### **二、核心特性差异** #### **1. 事务与并发控制** - **Oracle** - 使用 **UNDO 段** + **多版本并发控制 (MVCC)** - 默认隔离级别：**读已提交 (Read Committed)** - 支持 **Flashback Query**（数据闪回） - **PostgreSQL** - 纯 **MVCC 实现**（无UNDO段，通过可见性规则控制） - 默认隔离级别：**读已提交 (Read Committed)**，但 **可重复读 (Repeatable Read)** 无幻读（通过快照隔离） - 支持 **事务嵌套**（通过SAVEPOINT） #### **2. 数据类型扩展** - **Oracle** - 内置 **XMLType**、**JSON**（12c+） - 支持 **LOB**（大对象存储） - 提供 **VARCHAR2**（最大32KB）和 **CLOB** - **PostgreSQL** - 原生支持 **JSONB**（二进制存储，高效查询） - 丰富扩展类型：**数组**、**HStore**（键值对）、**GIS地理数据**（PostGIS） - 自定义类型：CREATE TYPE 支持复合类型 #### **3. 分区与分片** - **Oracle** - **分区表**（Range/List/Hash/Composite） - **Sharding**（需额外购买选项，基于全局目录） - 支持 **自动分区**（Interval Partitioning） - **PostgreSQL** - **声明式分区**（11+版本原生支持） - 通过 **FDW（外部数据包装器）** 实现分片 - 社区方案：**Citus**（分布式扩展） --- ### **三、性能与优化** #### **1. 查询优化器** - **Oracle** - **CBO（基于成本优化器）** 高度成熟 - 自适应执行计划（12c+ 动态调整） - 提供 **SQL Plan Management**（计划稳定性控制） - **PostgreSQL** - **CBO** 较完善，但对复杂查询优化有限 - 支持 **并行查询**（9.6+） - 依赖 **扩展统计信息**（CREATE STATISTICS） #### **2. 索引类型** | **索引类型** | Oracle 支持 | PostgreSQL 支持 | |------------------|---------------------------|------------------------------| | B-Tree | ✔️ | ✔️ | | 位图索引 | ✔️（OLAP场景） | 通过扩展实现 | | 全文检索 | Oracle Text | TSVector/TSQuery | | 空间索引 | Spatial | GIST/GIN（PostGIS扩展） | | 函数索引 | ✔️ | ✔️ | --- ### **四、高可用与容灾** #### **1. Oracle 方案** - **Data Guard**：物理/逻辑备库（最大保护模式） - **RAC（实时应用集群）**：多节点共享存储（需ASM） - **GoldenGate**：跨平台数据同步 #### **2. PostgreSQL 方案** - **流复制**：异步/同步物理复制（WAL日志同步） - **逻辑复制**（10+）：表级数据同步 - **Patroni** + **etcd**：自动化故障切换 - **PgPool-II**：连接池与负载均衡 --- ### **五、开发与管理** #### **1. SQL 方言差异** ```sql -- 分页查询 -- Oracle SELECT * FROM (SELECT t.*, ROWNUM rn FROM table t) WHERE rn BETWEEN 11 AND 20; -- PostgreSQL SELECT * FROM table LIMIT 10 OFFSET 10; -- 时间处理 -- Oracle SELECT SYSDATE FROM DUAL; -- PostgreSQL SELECT NOW(); ``` #### **2. 存储过程** - **Oracle**：PL/SQL（强类型，紧密集成） - **PostgreSQL**：PL/pgSQL（类似PL/SQL），支持 Python/Perl 等语言扩展 --- ### **六、成本与生态系统** | **维度** | **Oracle** | **PostgreSQL** | |-----------------|--------------------------------|--------------------------------| | **许可费用** | 高昂（按CPU核心计费） | 免费（商业支持可选） | | **工具链** | Enterprise Manager、SQL Developer | pgAdmin、DBeaver、Metabase | | **云支持** | Oracle Cloud 深度集成 | AWS RDS/Aurora、Azure DB等主流云 | --- ### **七、选型建议** - **选择 Oracle 的场景**： - 需要企业级 SLA 支持 - 处理超高并发 OLTP（如银行核心系统） - 已有大量 Oracle 历史资产 - **选择 PostgreSQL 的场景**： - 需要高度定制化（如扩展数据类型） - 预算有限但需强事务支持 - GIS 地理数据处理（配合 PostGIS） --- **补充说明**：近年来 PostgreSQL 在企业级特性（如并行查询、JIT编译）快速演进，而 Oracle 也在拥抱云原生（Autonomous Database）。实际选型需结合 **团队技术栈** + **业务规模** + **长期成本** 综合评估。
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