12.4.1 压缩索引

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oracle_third3
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【ubuntu24.04】GTX4700 配置安装cuda
突围
11-27 630
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PostgreSQL学习笔记(下)
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08-11 1296
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oracle 12.1.0.2 新特性高级索引压缩
Brighter_Xiao的博客
05-30 722
oracle 12.1.0.2 新特性高级索引压缩 1 高级的索引压缩    1.1  创建前缀压缩索引 (该方法应用于索引列重复值比较多、非唯一性的情形 非12c 新功能) 1.1.1  创建索引 SQL> create  index ind_MT_AS_MSG_30_spnumber on MT_AS_MSG_30(Spnumber) ; 1.1.2  修改索引为压缩
oracle 索引压缩
08-03 359
oracle 索引压缩 oracle 索引压缩（key compression）是oracle 9i 中引入的一项新特性。该特性可以压缩索引或者索引组织表中的重复键值，从而节省存储空间。非分区的unique 索引和no...
oracle 压缩索引
天元喜羊羊的博客
04-14 2410
创建数据：
oracle压缩索引
weixin_30609287的博客
03-29 163
今天看了简单的了解了一下压缩索引，写写，为了以后更好的学习，当然肯定写的不是很全面，还得继续努力了 压缩索引顾名思义就是对索引进行压缩，对组合索引，特别是重复率高的进行压缩，那么它能带来什么好处呢？首先它占用的磁盘空间少，其次了缓冲区就可以存放更多的索引条目了，而且缓冲命中率较高，并且物理I/O 较少。也就是可以使用更少的叶块，但是同样也有缺点的，不正确的压缩会带来很大的麻烦，它需要更多的从cp...
SQLyog Ultimate v12.4.1 注册版：MySQL数据库管理利器
1. **图形化界面**：SQLyog提供了一个直观的图形用户界面，方便用户执行各种数据库操作，如数据的增删改查、表结构设计、索引管理等。 2. **快速而简洁**：由于优化了内部代码，SQLyog在进行数据库操作时可以提供更...
Oracle SQL高级编程(资深Oracle专家力作，OakTable团队推荐)--随书源代码
02-04
12.4.1 压缩索引 348 12.4.2 基于函数的索引 350 12.4.3 反转键索引 353 12.4.4 降序索引 354 12.5 管理问题的解决方案 355 12.5.1 不可见索引 355 12.5.2 虚拟索引 356 12.5.3 位图联结索引 357 12.6 小结...
从前慢-MySql高级
unique_perfect的博客
01-17 4861
MySql高级高级 1. MYSQL用户管理 修改密码 方法1： 用SET PASSWORD命令 首先登录MySQL。 格式：mysql> set password for 用户名@localhost = password('新密码'); 例子：mysql> set password for root@localhost = password('123'); 方法2：用mysqladmin 格式：mysqladmin -u用户名 -p旧密码 password 新密码 例子：mysq
oracle索引压缩
敖尔其楞的专栏
02-24 644
有的时候索引占用的空间很大，cpu使用不是很高的情况下，可以考虑压缩索引 “` create table tmp_tables as select * from dba_tables; create index idx_table_name on tmp_tables(table_name) online nologging; SQL> create table tmp_tables...
oracle 对表或者索引进行压缩
SuperCrrazy的博客
06-08 545
对分区表的某分区压缩语法为：对普通表压缩：对于索引也需要进行压缩，索引也是表：
oracle index压缩,Oracle索引3--索引键压缩
weixin_29585583的博客
04-04 628
Oracle索引3--索引键压缩索引键压缩的是可以减小索引的大小，从而减少IO量，使扫描索引时效率更高，压缩的条件是索引的前导列或者前几个索引字段是有重复的(当然这个索引肯定是多键值索引)。比如我在这篇博客中创建的索引：http://blog.csdn.net/chuan_day/article/details/60606480。在记录行数比较大的情况下，索引键压缩是提高sql语句性能的很有效的手...
oracle index压缩,oracle表及索引压缩
weixin_33658509的博客
04-04 242
系统内发现应用人员备份的两张历史表，通过压缩释放了近30GB的空间。Connected to:Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.2.0 - 64bit ProductionWith the Partitioning, OLAP and Data Mining optionsSQL> alter table TB_CNB...
Oracle中10个索引优化，实用技巧
架构师专栏
12-10 1349
Oracle数据库的索引优化是一个复杂但重要的主题。通过上述10个技巧的应用，可以有效提升Oracle数据库的性能。不断的监控、评估和调整是优化过程中不可或缺的环节。通过实践这些技巧，你将能更好地掌握如何在Oracle数据库中高效地使用索引。最近无意间获得一份阿里大佬写的刷题笔记，一下子打通了我的任督二脉，进大厂原来没那么难。这是大佬写的，7701页的BAT大佬写的刷题笔记，让我offer拿到手软。
使用Oracle索引压缩技术,减少空间占用,并提高大数据量访问情况下的速度.
weixin_30644369的博客
04-02 240
索引压缩仅用于复合索引,即多个字段建立一个索引的情况,通过compress参数指定压缩哪些字段.虽然压缩后的索引,相对来说需要花费更多的CPU时间来处理,但是,这样做后,可以在高速缓冲区中缓存更多的索引块,当大范围的扫描时,能够减少物理IO的数量. 压缩索引特别那些需要节省存储空间的情况,以下那些单次查询的范围比较大的情况. 不适合的情况,举例:1.保险支付项目_IX_项目编码 on 保险支付...
Oracle索引3--索引键压缩
chuan_day的专栏
03-07 1151
Oracle索引3--索引键压缩 索引键压缩的是可以减小索引的大小，从而减少IO量，使扫描索引时效率更高，压缩的条件是索引的前导列或者前几个索引字段是有重复的(当然这个索引肯定是多键值索引)。比如我在这篇博客中创建的索引：http://blog.csdn.net/chuan_day/article/details/60606480。在记录行数比较大的情况下，索引键压缩是提高SQL语句性能
oracle压缩机制
Du.的博客
06-17 2845
oracle压缩
cuda12.4.1
最新发布
05-12
### CUDA 12.4.1 可行性分析及相关要求 #### 系统级别 CUDA 支持 尽管系统可能安装了较低版本的 CUDA 工具包（如引用中提到的 CUDA 11.4），但这并不影响通过 Conda 创建独立环境来使用更高版本的 CUDA，例如 CUDA 12.4.1。Conda 环境允许开发者隔离其项目所需的特定依赖项，而不受全局系统配置的影响[^1]。 #### NVIDIA 驱动程序需求 要成功运行 CUDA 12.4.1，必须确保系统的 NVIDIA 显卡驱动程序至少达到支持该版本 CUDA 的最低要求。根据官方文档，NVIDIA 驱动版本 525 或以上通常可以满足 CUDA 12.x 的需求。如果当前驱动已经是 525.85.12，则理论上已经具备执行 CUDA 12.4.1 所需的基础条件[^3]。 #### cuDNN 兼容性考量 除了基础 CUDA 运行时外，在深度学习领域还需要关注 cuDNN 加速库的支持情况。最新版 cuDNN 往往会针对最新的 CUDA 发布做出适配调整。因此，在计划采用 CUDA 12.4.1 前也应核查是否有匹配版本的 cuDNN 提供给所使用的框架（比如 TensorFlow, PyTorch 等）。一般情况下，只要遵循各框架推荐的组合表就不会出现问题[^2]。 #### 实际应用中的验证流程 当准备就绪之后，可以通过编写简单的测试脚本来检验整个链条是否正常工作。下面给出一段 Python 测试代码片段作为示范： ```python import torch if not torch.cuda.is_available(): raise SystemError('No CUDA device detected') device = torch.device("cuda") # a CUDA device object print(f"CUDA Device Count: {torch.cuda.device_count()}") print(f"Current CUDA Device Name: {torch.cuda.get_device_name(device)}") # Create some tensors and move them to GPU. x = torch.rand(5, 5).to(device) y = torch.rand(5, 5).to(device) z = x + y # Perform addition on GPU. print(z.cpu()) # Move result back to CPU before printing. ``` 此段代码首先检查是否存在可用的 CUDA 设备；接着打印设备数量与名称；最后演示基本张量运算并展示结果。 --- ### 总结 综上所述，CUDA 12.4.1 是可行的选择之一，前提是您的硬件及软件环境均达到了相应的要求标准——即拥有兼容性的 NVIDIA 显卡驱动以及正确设置好的 Conda 开发环境。同时也要注意配套资源诸如 cuDNN 的同步升级以保障整体功能发挥至最佳状态。
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