TC hdb参数设置


    hdb->bnum 设置成实际key条目数的0.4到4倍  这样可以减少btree的搜索 这个搜索是在文件里面的搜索 搜索性能很低下 保证大部分的数据在hash后不会冲突

    hdb->apow power of record alignment 默认值是4也就是16(2^4)位对齐

    hdb->fpow 根据删除和插入的实际情况去设置 默认是10就是最大free block pool的大小是1024个 如果多于这个数目 就会做一次free block pool整理 这个整理是要耗时间的 所以可以根据删除插入的比例估计下在运行中这个值是多大 而设置

    hdb->opts `opts' specifies options by bitwise-or: `HDBTLARGE' specifies that the size of the database

   can be larger than 2GB by using 64-bit bucket array, `HDBTDEFLATE' specifies that each record

   is compressed with Deflate encoding, `HDBTBZIP' specifies that each record is compressed with

   BZIP2 encoding, `HDBTTCBS' specifies that each record is compressed with TCBS encoding.

   If successful, the return value is true, else, it is false.

    hdb->rcnum record cache number可以说是读缓存中record的条目 默认这个值是0 也就是关闭读缓存的 当然这个值越大读的效率越好 实际值可以根据实际可以使用的内存 来作合理的分配

    hdb->xmsiz the size of the extra mapped memory of a hash database object 最小要保证hdb的头信息能够完全被map到内存中 如果太小 tc会做合理的调整 默认是64M可以合理的调节这个hdb->xmsiz和hdb->rcnum

    hdb->dfunit unit step number of auto defragmentation默认值是0 也就是从来不做defragmentation

 

 要指出的是每次读取record和record body的时候 都会判断读取边界 如果整块数据刚好映射在hdp->map中那么 读取只是一次memcpy操作 所以这个时候 如果存储数据的条目不是很多 比如100M以内 那么rcnum可以设置为0 xmsiz设置为数据库文件的最大大小或者接近

 

同样向数据库文件写数据的时候也会判断数据buf的边界 如果在hdb->map内的就做一次memcpy否这调用pwrite写入文件

 

内容概要:本文介绍了DeepSeek在职场中的应用,从提示语技巧到多场景应用,涵盖了DeepSeek的基础模型(V3)、深度思考模型(R1)及其联网搜索功能。文中详细描述了DeepSeek的模型对比,包括操作规范、结果导向、路径灵活性、响应模式和风险特征等方面。此外,还探讨了DeepSeek在制作可视化图表、PPT、海报、视频以及批量生成新媒体文案等具体应用场景中的使用方法和技巧。最后,文章展示了DeepSeek在市场调查、AI应用开发等方面的应用实例,强调了其在人机协同和共生领域的潜力。 适用人群:适用于希望提升工作效率和创新能力的职场人士,特别是从事数据分析、内容创作、市场营销、AI开发等领域的专业人士。 使用场景及目标:①通过DeepSeek的基础模型(V3)和深度思考模型(R1)进行高效的任务处理和复杂推理;②利用DeepSeek制作可视化图表、PPT、海报和视频,提高内容创作的质量和效率;③通过DeepSeek进行市场调查和AI应用开发,优化业务流程并推动创新。 其他说明:DeepSeek不仅提供了强大的AI工具,还强调了人机协同的重要性。用户在使用过程中应注意操作规范,结合实际需求选择合适的模型,并充分利用DeepSeek的各项功能来实现高效的职场应用。文中还提到了多个国际竞赛中的获奖情况,展示了DeepSeek团队在AI领域的卓越实力。
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