并行度

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SQL优化最佳并行度设置策略
在服务器上设置SQL查询的最佳并行度时,需要考虑CPU数量、存储表所在磁盘数以及基于分区划分的分区访问数。对于并行DML操作,全局索引的维护也是关键,需注意事务处理空闲表的最小更新需求。建议将最佳并行度安全设置为处理器数量的N-1,其中N指SMP或MPP簇中的处理器数量,以优化全表扫描和并行查询。
遗传算法特点分析并行搜索与适应度函数
3. 遗传算法的特点 (1)GA搜索群体中的点是并行, 而不是单点;(2)GA使用概率变换规则, 而不是确定的变换规则;(3)适应度函数不受连续、可微等条件的约束,适用范围很广。只需要影响搜索方向的目标函数和相对应的适应度函数;(4)GA使用编码参数集,而不是自身的参数集。
并行结构
H.T.关于并行结构的论文
PostgreSQL并行问题
PostgreSQL并行控制机制:MVCC、2PL、封锁。
MPI并行WARSHALL算法
MPI并行实现WARSHALL算法
并行电阻计算工具
rparallel3 m文件函数,用于并行计算n个电阻器的总电阻。
算法与并行计算
今天的软件并行程序开发工具与硬件潜力之间存在着一个巨大的软件鸿沟。这些工具需要程序员手动干预以实现代码的并行化。编写并行计算程序需要对目标算法或应用程序进行深入研究,比传统的顺序编程更为复杂。程序员必须了解算法或应用程序的通信和数据依赖关系。本书提供了探索为特定应用程序编写并行计算程序的技术。
Oracle SQL并行查询笔记
Oracle SQL 的并行查询笔记还挺实用的,尤其是对性能卡顿比较敏感的项目来说,手动控制并行度比交给优化器靠谱多了。你可以直接在语句里加 /*+parallel(table_name, n)*/ 来指定线程数,用起来也蛮灵活,像查表、插入、多表联查全都能加速。还有一些小技巧,比如 NVL 系列函数、NULLS LAST 排序选项,日常开发中用得也不少。嗯,如果你是经常写 SQL 的前端或者后端,这份整理真值得收藏一下。
MapReduce并行处理框架
MapReduce 的并行机制挺适合搞大数据的,是在 Hadoop 环境下用 Java 来写那套流程,虽然一开始有点门槛,但搭配 Maven 其实也不复杂。像Mapper和Reducer这两个核心类,你写过一次就知道套路了。要注意字符编码问题,中文数据时常会碰到乱码,记得下 byte 到字符串的转换。嗯,还有,依赖管理交给 Maven 挺省心的,配置好pom.xml,各种 Hadoop 相关包都能拉得稳稳的。
优化Oracle并行查询的技巧
详细解析如何优化Oracle10g的并行查询,内容涵盖全面且深入。