其他优化器选项 explain_dna_file explain_perf_mode analysis_options cost_param enable_partitionwise rewrite_rule enable_pbe_optimization enable_light_proxy enable_global_p...

表下推优化器规则 表下推优化器规则 openLooKeng支持Table下推优化器规则，以改善符合条件的查询延迟。 用户须执行以下命令为SQL查询中的所有表生成stats，以便根据表的大小对连接源重新排序- ANALYZE tableName ; User Hint Comment- 用户还可以添加以下格式的特别注释，通过指定表名及其不...

基于成本的优化 Join枚举 Join分布选择 动态过滤生成 连接器实现 基于成本的优化 openLooKeng支持多种基于成本的优化，如下所述。 Join枚举 在查询中执行join的顺序会对查询的性能产生重大影响。join排序方面对性能影响最大的是网络处理和传输的数据的大小。如果一个产生大量数据的join在早期执行，那么后续的阶段需要...

表下推优化器规则 表下推优化器规则 openLooKeng支持Table下推优化器规则，以改善符合条件的查询延迟。 用户须执行以下命令为SQL查询中的所有表生成stats，以便根据表的大小对连接源重新排序- ANALYZE tableName ; User Hint Comment- 用户还可以添加以下格式的特别注释，通过指定表名及其不重...

为尺寸优化构建 解释 禁用3D 禁用高级GUI节点 禁用不需要的模块 针对大小而不是速度优化 编译时使用连接时间优化 剥离二进制文件 为尺寸优化构建 解释 有时,需要针对大小而不是速度来优化构建.这意味着不编译引擎上的未使用的函数,以及使用特定的编译器标志来帮助减小构建大小.常见情况包括为移动和Web平台创建构建. 本教程旨在概述...

解释 注解 引用 允许空的基类子对象大小为零。 解释 为保证同一类型的不同对象地址始终有别，要求任何对象 或成员子对象（除非为 [[no_unique_address]] ——见下文） (C++20 起)的大小至少为 1，即使该类型是空的类类型 （即没有非静态数据成员的 class 或 struct）也是如此。 然而，基类子对象不受这种制约，...

亚线性内存优化 亚线性内存优化 使用大 batch size 通常能够提升深度学习模型性能。然而，我们经常遇到的困境是有限的 GPU 内存资源无法满足大 batch size 模型训练。为了缓解这一问题， MegEngine 提供了亚线性内存 ( sublinear memory ) 优化技术用于降低网络训练的内存占用量。该技术基于 grad...

1.2 优化器模型 1.2.1 常见逻辑优化规则简介 1 基本逻辑算子介绍 2 常见逻辑优化规则 例子 1：外连接消除 例子 2：Max / Min 优化 1.2.2 物理优化原理 1.2.3 统计信息的收集与维护 1 手动搜集 2 自动更新 3 统计信息查看 4 删除统计信息 5 统计信息导入导出 统计信息导出 统计信息导入 ...

8.5 diff算法优化 8.5 diff算法优化 前面有个分支，当四种比较节点都找不到匹配时，会调用findIdxInOld 找到旧节点中和新的比较节点一致的节点。节点搜索在数量级较大时是缓慢的。查看Vue 的源码，发现它在这一个环节做了优化，也就是我们经常在编写列表时被要求加入的唯一属性key ，有了这个唯一的标志位，我们可以对旧节点建立简单的字...

13.8 缓存优化 - LRU 13.8 缓存优化 - LRU 程序的内存空间是有限的，所以我们无法无节制的对数据进行存储，这时候需要有策略去淘汰不那么重要的数据，保持最大数据存储量的一致。这种类型的策略称为缓存优化策略，根据淘汰的机制不同，常用的有以下三类。 1.FIFO： 先进先出策略，我们通过记录数据使用的时间，当缓存大小即将溢出时，优先清除...