举个例子,比如我们要处理一段码率为1000kbps、分辨率为1920x1080、帧率为25fps的视频文件,那么设置buffer_size参数的大小应该在2-3MB之间。如果buffer_size参数太小,可能会导致视频帧丢失或数据阻塞;如果buffer_size参数太大,会增加内存占用和数据传输延迟。 3、适当增大buffer_size参数的大小 在某些情况下,我们需要适...
那BNLJ 比 NLJ 来说,中间多了一块 BUFFER 来缓存外表的对应记录从而减少了外表的循环次数,也就减少了内表的匹配次数。还是那上面的例子来说,假设 join_buffer_size 刚好能容纳外表的对应 JOIN KEY 记录,那对表 p2 匹配次数就由 1000 次减少到 1 次,性能直接提升了 1000 倍。 我们看下用到 BNLJ 的执行计...
import tensorflow as tf def shuffle(): ds = list(range(0,1000)) dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(ds) dataset=dataset.shuffle(buffer_size=500) dataset = dataset.batch(batch_size=1) iterator = dataset.make_initializable_iterator() next_element=iterator.get_next()...
那BNLJ 比 NLJ 来说,中间多了一块 BUFFER 来缓存外表的对应记录从而减少了外表的循环次数,也就减少了内表的匹配次数。还是那上面的例子来说,假设 join_buffer_size 刚好能容纳外表的对应 JOIN KEY 记录,那对表 p2 匹配次数就由 1000 次减少到 1 次,性能直接提升了 1000 倍。我们看下用到 BNLJ 的执行计划...
块嵌套循环,简称 BNLJ,这个看起来比普通的Nested-loop 多了一个block,没错就是块,通俗来讲就是每次别一条条的去内表遍历了,每次整个1000条去遍历多好,我们如果每次是1000条那么上面的的sql语句的遍历次数就会从1000次直接降低到1次,理论上性能提高了将近1000倍,但是决定你去内表迭代的条数可不是随心所欲的,...
那BNLJ 比 NLJ 来说,中间多了一块 BUFFER 来缓存外表的对应记录从而减少了外表的循环次数,也就减少了内表的匹配次数。还是那上面的例子来说,假设 join_buffer_size 刚好能容纳外表的对应 JOIN KEY 记录,那对表 p2 匹配次数就由 1000 次减少到 1 次,性能直接提升了 1000 倍。
还是那上面的例子来说,假设 join_buffer_size 刚好能容纳外表的对应 JOIN KEY 记录,那对表 p2 匹配次数就由 1000 次减少到 1 次,性能直接提升了 1000 倍。我们看下用到 BNLJ 的执行计划, 1.mysql> explain format=json select * from p1 inner join p2 as b using(r1)\G...
key_buffer_size指定索引缓冲区的大小,它决定索引处理的速度,尤其是索引读的速度。通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads,可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads /key_read_requests应该尽可能的低,至少是1:100,1:1000更好(上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’获得)。
A. 正确 B. 错误 查看完整题目与答案 参考解析: 1~1000 AI解析 重新生成最新题目 【单选题】如果将人眼比作照相机的话,则相当于暗盒的是( )。 查看完整题目与答案 【单选题】道德是人类社会生活中依据社会舆论、( )和内心信念,以善恶评价为标准的意识、规范、行为和活动的总称。 查看完整题目与...
块嵌套循环,简称 BNLJ,这个看起来比普通的Nested-loop 多了一个block,没错就是块,通俗来讲就是每次别一条条的去内表遍历了,每次整个1000条去遍历多好,我们如果每次是1000条那么上面的的sql语句的遍历次数就会从1000次直接降低到1次,理论上性能提高了将近1000倍,但是决定你去内表迭代的条数可不是随心所欲的,...