并行查询
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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。
Oracle
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2024-08-14
优化SQL查询性能排序合并连接与并行查询的最佳实践
排序合并连接通常涉及对整个表执行全表扫描，因此适合执行大型结果集的查询。这种技术尤其适用于大表连接，例如没有where子句或无法利用索引进行连接的情况。通过排序合并连接，可以实现最优化的并行查询效果。
Oracle
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2024-08-26
优化SQL查询性能并行化散列连接技巧
Oracle在执行并行化散列连接时，将驱动表加载到RAM队列中的hash_area_size，然后使用专用的散列方法与较大的表进行连接。对于等值连接，散列连接常优于嵌套循环连接，特别是在驱动表小于hash_area_size时。但若驱动表过大，可能导致临时段写入TEMP表空间，影响查询速度。全表扫描和并行查询对表连接同样重要。
Oracle
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2024-08-22
并行结构
H.T.关于并行结构的论文
算法与数据结构
2
2024-07-18
PostgreSQL并行问题
PostgreSQL并行控制机制：MVCC、2PL、封锁。
PostgreSQL
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2024-05-13
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。
Matlab
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2024-05-16
MPI并行WARSHALL算法
MPI并行实现WARSHALL算法
算法与数据结构
3
2024-05-25
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。
算法与数据结构
2
2024-07-17
GreenplumDB：大规模并行处理利器
GreenplumDB是一款开源大规模并行数据仓库，具备以下特性：- 基于MPP架构，实现海量数据加载和分析- 优化查询，支持大数据超高性能分析- 多态数据存储和执行，提升数据处理效率- 集成Apache MADLib，提供高级机器学习功能GreenplumDB与PostgreSQL、PostGIS等工具协同，构建一体化数据架构。
数据挖掘
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2024-05-01
CUDA并行编程架构术语解析
SP (流式多处理器)：CUDA设备上执行指令的处理单元。
SM (流式多处理器簇)：一个包含多个SP的集群，负责执行线程块。
线程：CUDA程序中最小的可执行单元，由一个内核函数实例化。
线程块：一组线程，在SM上并行执行。
网格：一组线程块，在所有SM上执行。
Warp：线程块中的32个连续线程组成的子组，在SM上一起执行指令。
算法与数据结构
3
2024-05-31