拆解生成式AI平台:基础组件、功能及实现
构建时间:构建索引所需的时间。如果需要频繁更新索引(例如数据发生变化),这个指标非常重要。索引大小:算法创建的索引大小,这对于评估其可扩展性和存储需求至关重要。这种方法不仅适用于文本文档,还适用于图像、视频、音频和代码。许多团队甚至尝试总结SQL表和Dataframe,然后使用这些摘要生成用于检索的嵌入。基于术语的...
从一个简单的SQL查询搞懂Sharding-Proxy核心原理
词法解析器用于将SQL拆解为不可再分的原子符号(比如select,from,t_order,还有*,=,10),之后语法解析器将SQL转换为抽象语法树。有了这个语法树之后,通过对其遍历,就可以提炼出分片所需的上下文,并标记有可能需要改写的位置。比如user_id和order_id的值要取出来,他们是分片键,决定路由的结果。表t_orde...
对话数据虚拟化之父 Angel Vi??a:未来查询数据的过程将不再需要...
以往,用户需通过SQL(结构化查询语言)这种专业编程语言来提取Denodo中的数据,而今,即便不具备SQL知识的用户,也能通过自然语言(如英语、汉语等)提出问题,如询问“去年在中国谁是我们的最盈利客户?”,生成式AI即可将其转化为SQL查询,执行后返回所需数据。这意味着,用户无需求助于程序员编写查询语句,直接...
ETL原罪是什么?NoETL怎么搞?
其次,数据能够保持实时更新,因为所有查询都是直接针对基础数据层进行的,因此可及时获取数据。再次,总体成本较低,因为它避免了大量源端数据重复存储和同步的成本。此外,逻辑数据平台支持异构数据源的统一接入,提供了一个通用的SQL查询和分析能力。用户无需了解底层数据是否存储于MySQL、HBase、Mongo、ES或GaussDB...
如何设计真正的实时数据湖?|数据源|数据流|元数据|数据仓库|...
以上便是数仓常要面对的业务需求自身的矛盾冲突。直到Hadoop兴起,Pentaho公司(一家开源BI公司)首次提出“数据湖”理论,大家开始尝试用大数据技术来解决这一数仓困境,汽车行业的数据湖时代由此开启。在这一时期,业界的主论调更倾向于“数据湖是数据仓库的替代品”。基于这一观点,彻底推掉数仓,改建数据湖也成了当时...
蔚来汽车 TiDB丨单表超 20 亿从 MySQL 到 TiDB 迁移思考与实践
5.DDL执行缓慢:在MySQL中,由于单表数据量过大,执行数据定义语言(DDL)操作变得非常缓慢,有时需要数小时才能完成(www.e993.com)2024年10月18日。为了解决这些问题,可能需要考虑以下策略:优化查询:重写查询逻辑,减少不必要的联接和数据扫描。索引优化:为常用于联接和查询的字段创建索引,提高查询效率。
我们从过去一年的大模型构建过程中学到的经验
最后,考虑文档中提供的详细程度。假设我们正在构建一个RAG系统来从自然语言生成SQL查询。我们可以简单地用带有列名的表模式作为上下文。但是,如果我们加入列描述和一些代表性的值呢?额外的细节可以帮助LLM更好地理解表的语义,从而生成更正确的SQL。
MaxCompute 近实时增全量处理一体化新架构和使用场景介绍
只需要设置主键PrimaryKey(PK),以及表属性transactional为true,就可以创建一张dt。PK用来保障数据行的unique属性,transactional属性用来配置ACID事务机制,满足读写快照隔离。关键的表属性配置详细属性配置参考官网[3],简单示例:此属性非常重要,表示每个partition或者非分区表的分桶数量,默认值为16,所有写入的记录会根...
理解Mysql索引原理及特性|磁盘|主键|hash|mysql_网易订阅
2)使用平衡二叉树结构索引的情况下访问数据:第一张图没有使用索引我们会进行顺序查找,依照数据顺序逐个进行匹配,进行了5次寻址才查询出所需数据,第二张图用了一个简单的平衡二叉树索引之后我们只用了3次,这还是数据量小的情况下,数据量大了效果更明显,所以总结来说创建索引就是为了加快数据查找速度;...
手把手教您如何进行数据质量管理
从根本上解决数据质量问题。当数据流经质量保证监控检查点时,监控数据以确保高质量的输出。洞察力:在整个数据管道中正确应用数据质量维度将产生卓越的业务决策。数据流的任何阶段都可能发生数据质量问题。防止数据质量差的连锁效应数据是数据驱动型组织决策的基础。