近期，生产环境出现不同库下的同一表名（小表-几十条数据）的占用size已达近G,频繁修改，删除记录，但是空间一直未释放，是何原因？原因就在于vacuum，而vacuum怎么存储，清理数据的可参考官方文档进行查看。PG vacuum官方文档 https://www.postgresql.org/docs/current/routine-vacuuming.html操作数据时，PostgreSQL会为
首先，我们先启用一个数据库自带的控件方便对数据情况进行分析 create extension pgstattuple; 然后，还需要一个存储过程方便快速的制造数据 create function f1(looptime numeric) returns void as $$
begin
for i in 1..looptime loop
insert into t1 v
一、表膨胀查询与处理
1、创建扩展create extension pgstattuple;2、表膨胀查询pgstattuple提供了pgstatetuple()和pgstatindex()两个统计表和索引的方法，较系统表pg_class的表统计信息，pgstatetuple()还统计了表中的dead tuples。如下查询出来表的怕膨胀系数为81%。select *, 1.0 - tuple_l
转载
2024-04-09 12:00:36
589阅读
Hive 膨胀率是指在使用 Hive 数据仓库的过程中，数据的体积突然增加的现象。这种情况如果不加以控制，可能会导致查询性能下降、存储成本上升，甚至系统的稳定性受到影响。因此，妥善解决 Hive 膨胀率问题对业务的持续运转至关重要。
### 问题背景
在一个大型的金融数据处理系统中，我们使用 Hive 作为数据仓库，管理着数 TB 的历史交易数据。随着数据量的不断增加，原本每月新增的数据量仅为
膨胀系数学习笔记膨胀系数（inflation factor）是多元线性回归中解决自变量共线性问题的工具之一，可以用来判断自变量之间是否存在共线性。本文将介绍膨胀系数的概念、计算方法以及如何应用膨胀系数来解决共线性问题。什么是膨胀系数？膨胀系数是用于判断多元线性回归模型中自变量共线性程度的指标。通常情况下，我们用方差膨胀因子（VIF）来表示膨胀系数。VIF是一种广义的方差膨胀因子，表示一个自变量的方
转载
2023-11-07 04:11:53
115阅读
hbase数据膨胀率减小的描述
在大数据环境中，HBase作为一种高效的分布式 NoSQL 数据库，经常被广泛应用于实时大数据分析和存储。然而，随着数据量的不断增长，我们在使用 HBase 时出现了数据膨胀率的问题，这不仅对存储资源造成困扰，还严重影响了查询效率。理清这个问题，有助于我们更好地管理 HBase 数据。
## 问题背景
HBase 数据库的用户在使用过程中发现，数据膨胀率逐渐增
一、基础知识增加输出单元的感受野，一般可以通过三种方式实现：增加卷积核的大小增加层数（比如两层3 × 3 的卷积可以近似一层5 × 5 卷积的效果）在卷积之前进行池化操作其中第1，2种方法会引入额外参数，第三种方法会丢失信息。 膨胀卷积是一种不增加参数数量，同时增加输出单元感受野的一种方法。空洞卷积通过给卷积核插入“空洞”来变相地增加其大小（跳过部分）．如果在卷积核的每两个元素之间插入? − 1
转载
2023-11-20 09:01:26
666阅读
Hadoop性能优化思路_数据膨胀&数据倾斜MapReduce执行过程基本概念处理流程1. 数据输入2. map过程3. shuffle过程4. reduce阶段数据倾斜数据倾斜的原因数据倾斜的优化办法开启参数数据仓库设计层面join倾斜优化group by倾斜优化multi distinct倾斜优化数据膨胀 MapReduce执行过程基本概念mapreduce是一种适合大数据处理的编程
转载
2024-07-05 14:33:14
86阅读
在hadoop集群中，当有新节点增加或者删除原有节点时，如果不启用数据均衡服务（负载均衡），则会造成数据在集群中分布不均匀。由此而带来的问题是无法有效的利用MR本地化计算的优势，通俗来说就是A节点上运行的map任务所需数据不在A节点上，在B节点上。这就避免不了跨节点进行数据读取，造成了网络带宽的不必要消耗。为了解决这样的问题，引入数据均衡机制，也就是使用该服务达到集群中数
转载
2023-11-10 23:35:15
53阅读
一，关于vacuum 进行delete操作之后，表和索引的大小没有发生变化 vacuum 表名字 不能回收空间,运行时可以正常访问数据表（共享锁）。执行效率高 作用是把表中的dead tuples进行删除标记变成可以使用的状态，并没有真正的物理删除，并且会更新统计信息和相关系统表 vacuum full 表名字 可以回收空间，运行时不允许访问数据表（排他锁）。执行效率低 作用是物理删除dead t
转载
2024-07-12 00:27:10
83阅读
背景最近处理了几起线上实例表膨胀的问题。表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间，在有效数据量并未发生大的变化的情况下，不断增大。PG使用过程中需要特别关注这方面，我们来给大家解析一下表膨胀的原因。表膨胀的直接触发因素是表上的大量更新，如全表的update操作、大量的insert+delete操作等。而我们知道，PG在更新数据时，是不直接删除老数据的。一个update操作执行后，被更改的数据的旧
转载
2024-02-29 13:20:04
92阅读
背景： 最近系统生产环境上实例表出现快速膨胀的问题。表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间，在有效数据量并未发生大的变化的情况下，不断增大。PG使用过程中需要特别关注这方面. 通过SQL查表的空间大小： SELECT relname, age(relfrozenxid) as xid_age, pg_size_pretty(pg_table_s
转载
2024-03-25 10:22:21
160阅读
背景最近处理了几起线上实例表膨胀的问题。表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间，在有效数据量并未发生大的变化的情况下，不断增大。PG使用过程中需要特别关注这方面，我们来给大家解析一下表膨胀的原因。表膨胀的直接触发因素是表上的大量更新，如全表的update操作、大量的insert+delete操作等。而我们知道，PG在更新数据时，是不直接删除老数据的。一个update操作执行后，被更改的数据的
转载
2024-04-08 12:33:53
57阅读
为什么会有表膨胀--多版本并发控制机制多版本并发控制机制（MVCC）的原理在于，当它需要更改某块数据的时候，它不会直接去更改，而是会创建这份数据的新版本，在新版本进行更改，所以会存储多份版本，每个事务能看见哪一份版本的数据，由事务隔离级别控制。MVCC引入了一个问题，如何消除老旧的、没有使用的无用数据（版本），目前主流上有3种处理实现方式：来看看各种数据库的解决方式：第一种：以Oracle为代表的
转载
2024-03-20 20:31:23
102阅读
1.什么是表膨胀
表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间，在有效数据量并未发生大的变化的情况下，不断增大。久而久之，关系文件被大量空洞填满，浪费了大量的磁盘空间。甚至某些特殊场景下。一个表中只有一条简单的数据，但是表对应的物理文件可能已经达到M级甚至G级。2.表膨胀危害
·空间持续上涨，到达某一个点后，需要执行一个高额代价的vacuum full(或者custer等可以重组表的命令)，但vac
原创
2023-11-17 13:33:41
391阅读
LeNet 神经网络是 Yann LeCun 等人在 1998 年提出的，该神经网络充分考虑图像的相关性。Lenet 神经网络结构为： ①输入为 的图片大小，为单通道的输入； ②进行卷积，卷积核大小为 ，个数为 6，步长为 1，非全零填充模式； ③将卷积结果通过非线性激活函数； ④进行池化，池化大小为 ，步长为 1，全零填充模式； ⑤进行卷积，卷积核大小为 ，个数为 16，步长为 1，非全零填充
转载
2023-12-25 19:06:08
80阅读
以前写过一些文章，都是说明如何避免膨胀，以及如何处理膨胀的。PG中的膨胀是由于MVCC机制和存储引擎决定的，偶然看到一篇文章，非常简单明了，今天做实例说明一下，PG中膨胀的原理。#创建测试表
CREATE TABLE tbl_bloat ( c1 int primary key);
#插入5条数据
INSERT INTO tbl_bloat values (1);
INSERT INTO tbl
转载
2024-06-28 14:50:43
273阅读
PostgreSQL数据库表在删除数据后磁盘空间未释放，该怎么办？主流的压缩表工具有哪些？
原创
2022-01-04 14:13:38
905阅读
磨砺技术珠矶，践行数据之道，追求卓越价值回到上一级页面：PostgreSQL内部结构与源代码研究索引页 回到顶级页面：PostgreSQL索引页索引膨胀，主要是针对B-tree而言。索引膨胀的几个来源：1 大量删除发生后，导致索引页面稀疏，降低了索引使用效率。2 PostgresQL 9.0之前的版本，vacuum full 会同样导致索引页面稀疏。3 长时间运行的事务，禁止vacuum对表的清理工作，因而导致页面稀疏状态一直保持。如何找出 膨胀的索引，参见：https://wiki.postgresql.org/wiki/Index_Maintenance#Index_BloatCREAT.
转载
2013-08-19 08:54:00
737阅读
2评论
目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷，如Spark，Hive，Presto等，因其友好的SQL语法，被广泛应用于各领域分析，公司内部也有优秀的ODPS SQL供用户使用。 主要分为以下三个部分： 第一部分，会引入数据倾斜与数据膨胀问题。 第二
转载
2024-08-26 07:43:00
61阅读
