7、数据库性能优化之基础设施与部署模型

数据库性能优化之基础设施与部署模型

1. 核心硬件考虑

在设计用于处理大规模数据和请求的系统时,主要的硬件考虑因素包括存储、CPU(核心)、内存(RAM)和网络接口。每一项都可能是内部数据库延迟的潜在瓶颈:从数据库(或数据库中的一个节点)接收到请求到数据库提供响应之间的时间延迟。

1.1 存储

存储系统的选择对数据库性能有着至关重要的影响。尽管最近的技术进步大大提升了存储设备的性能,但磁盘仍然是计算机系统中最慢的组件。从性能角度来看,磁盘性能通常从两个维度来衡量:

  • 带宽 :可用于顺序读写的带宽
  • IOPS :随机读写操作的IOPS

数据库工程师致力于优化磁盘访问模式以适应这两个维度。选择、管理和使用数据库的人应该关注存储技术和磁盘大小。例如,本地连接的NVMe固态硬盘(SSD)在延迟至关重要的情况下已成为标准。与其它总线接口相比,连接到外围组件互连扩展(PCIe)接口的NVMe SSD通常会比串行高级技术附件(SATA)接口提供更低的延迟。

接口类型 优点 缺点
NVMe 低延迟、高带宽 成本较高
SATA 成本较低 较高
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值