我有一张简单但很大的table。id_tickINTEGEReg:1622911priceDOUBLEeg:1.31723timestampDATETIMEeg:'2010-04-2809:34:23'对于1个月的数据，我有230万行(150MB)我的查询旨在返回给定时间的最新价格。我首先建立了一个SQLite表并使用了查询:SELECTmax(id_tick),price,timestampFROMEURUSDWHEREtimestamp它在1.6秒内运行。因为我需要运行此查询数千次，所以1.6秒太长了...然后我建立了一个MySQL表并修改了查询(max函数与MySQL和SQLit
以下查询使用临时和文件排序。如果可能的话，我想避免这种情况。SELECTlib_name,description,count(seq_id),floor(avg(size))FROMlibrarieslJOINsequencesON(l.lib_id=s.lib_id)WHEREs.is_contig=0andforeign_seqs=0GROUPBYlib_name;EXPLAIN说:id,select_type,table,type,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra1,SIMPLE,s,ref,libseq,contigs,conti
我有一个复杂的查询需要在MySQL服务器上运行。在我的家庭测试箱，一台mac上，查询需要0.00秒并立即返回结果。然而，在我的服务器上，一个ubuntubox，使用相同的数据，相同的查询大约需要3.30分钟。数据库使用InnoDB表。ubuntubox有64位内核，mysql就是为此编译的。为什么ubuntu服务器执行查询需要这么长的时间？这些是来自ubuntu-box的配置变量:mysql>showvariables;+---------------------------------+-----------------------------+|Variable_name|Valu
我在下面有一个连接4个表的查询。我添加了索引，使用索引后解释输出看起来不错(见下文)。我可以进一步优化查询吗？modelXml在某些记录上相当大。对于一个大项目，我返回22条记录，每条记录大约有2.5-3MB的modelXml数据，查询时间很长(返回的数据总数为69MB)。我怀疑这是问题所在，但不确定如何处理。我正在阅读调整内部mysql变量，例如key_buffer_size和table_cache。这有什么帮助吗？key_buffer_size当前设置为8384512(~8MB)和table_cache为64我应该把它增加到什么程度？我还应该关注哪些其他变量来设法加快此类大数据的返
我正在用Python和MySQL构建一个视频推荐网站(想想音乐视频的潘多拉)。我的数据库中有三个表:video-视频表格。数据不变。列是:CREATETABLE`video`(idint(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,website_idsmallint(3)unsignedDEFAULT'0',rating_globalvarchar(128)DEFAULT'0',titlevarchar(256)DEFAULTNULL,thumb_urltext,PRIMARYKEY(`id`),KEY`websites`(`website_id`),KEY`id`(`id`)
我有一个存储过程，它可以在本地主机上正常工作，但是当我尝试在我的vps服务器上执行它时，我给出了一个空结果。CREATEPROCEDURE`sp_contest_selectContestId`(IN_uniquetitleVARCHAR(300))BEGINSELECT`id`FROM`contest`WHERE`uniquetitle`=_uniquetitleLIMIT0,1;END当我使用这部分而不使用具有相同数据的程序进行测试时，我没有任何问题:SELECT`id`FROM`contest`WHERE`uniquetitle`=_uniquetitleLIMIT0,1
下面是有关查询的解释..mysql>EXPLAINSELECTorders_0.id,orders_0.created_at,orders_0.total_amount,orders_0.delivery_date,orders_0.customer_id,orders_0.items_summary,orders_0.site_id,orders_0.depot_id,orders_0.region_id,addresses_0.country,orders_0.payment_status,orders_0.created_by,orders_0.status,orders_0.d
类(class)(cid、cname、描述)教授(pid，pname)教学(tid、cid、pid、年、学期、系)学生(sid、lname、fname、b_date、系)Enrolled_stud(sid,tid,enrollment_date,grade,grade_date)问题:查询平均分最高的所有学生姓名:SELECTa.sname,a.avgFROM(SELECTs1.sname,avg(e.grade)ASavgFROMStudentss1NATURALJOINEnrolledStudentseGROUPBYs1.sid)asawherea.avg=(selectmax(a
要点我想执行一个SQL查询，该查询依赖于我的GET中可变数量的参数，而不会受到SQL注入(inject)的攻击。参数我的URL可以这样构成:https://www.example.com/index.php?param1=blah1,param2=blah2,param3=a,b,c或者像这样:https://www.example.com/index.php?param1=blah1,param2=blah2,param3=a,b,c,d,e,f,g换句话说，param3可以有可变数量的逗号分隔参数a、b、c等。白名单我检查以确保a、b、c等中的所有参数都正确。在我执行查询之前在批准
在算力为王的时代，你的GPU可以顺畅的运行大模型（LLM）吗？对于这一问题，很多人都难以给出确切的回答，不知该如何计算GPU内存。因为查看GPU可以处理哪些LLM并不像查看模型大小那么容易，在推理期间（KV缓存）模型会占用大量内存，例如，llama-2-7b的序列长度为1000，需要1GB的额外内存。不仅如此，模型在训练期间，KV缓存、激活和量化都会占用大量内存。我们不禁要问，能不能提前了解上述内存的占用情况。近几日，GitHub上新出现了一个项目，可以帮你计算在训练或推理LLM的过程中需要多少GPU内存，不仅如此，借助该项目，你还能知道详细的内存分布情况、评估采用什么的量化方法、处理的最大上
