频繁的数据库计算关闭  内容精选
  • 基于向量数据库VDB实现音乐推荐 千帆社区

    基于向量数据库进行歌曲推荐具有多方面的优势,主要体现在以下几个方面: 高效的数据检索与匹配 快速相似性查询:向量数据库采用高效的向量索引技术,能够迅速计算向量之间的相似性,从而快速找到与给定查询向量相似的歌曲数据。这种能力在处理大规模音乐库时尤为重要,可以大幅提升推荐系统的响应速度和效率。 降低查询时间:相比传统数据库,向量数据库通过优化存储结构和查询算法,能够显著降低查询时间,提升用户体验。

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  • 定期维护任务 - 云数据库FusionDB | 百度智能云文档

    随着不断的更新数据,数据库中不可用的数据会越来越多,造成系统性能下降,并占用大量磁盘空间,因此需要定期进行空洞回收。 VACCUM Vacuum都会将空洞重新标记为可用,而且不会锁表,表进行Vacuum期间不影响读写。由于Vacuum对数据库其他操作影响不大,所以建议对于频繁更新的表最好两个小时执行一次;如果更新是每天一次批量进行的,可以在每天批量更新后做一次。

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  • 百度 Redis 多模数据库建设 - 原生支持 JSON 数据类型 | 百度智能云

    在数据实时存储和计算方面,像 Redis 这类的内存数据库必将在其中扮演重要的角色。 2 百度 Redis 多模数据库建设方案 BDRP 作为公司级 Redis 服务,为手百、Feed、地图、度秘、安全实验室等多个核心业务提供存储服务,不仅有内存版本 Redis,还提供了磁盘型 Redis 存储服务。

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  • 目的数据库待迁入的数据库是否可用检查 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档

    目的数据库待迁入的数据库是否可用检查 问题描述 数据传输任务开始之前,在预检查阶段需要检查目的数据库待迁入的数据库是否可用,如果不可用的情况下,会报预检查失败。 问题原因 目的数据库待迁入的数据库不可用时,可能的原因如下: 目的数据库中的DB不存在 问题的处理方法 创建目的数据库的DB后重新预检查。 create database dest_db;

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  • 数据库DocDB for MongoDB版_文档数据库_兼容MongoDB托管数据库

    并行文件存储PFS 数据湖缓存加速工具RapidFS 云数据库 RDS 云数据库 Redis 云数据库 DocDB for MongoDB 云数据库 HBase 云数据库 GaiaDB 分布式数据库 GaiaDB-X 数据传输服务 DTS 云数据库 TableStorage 消息服务 for RabbitMQ 函数计算 CFC 容器实例BCI 容器镜像服务CCR DDoS防护服务 应用防火墙 WAF

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  • 变更配置 - 云数据库RDS | 百度智能云文档

    每次变更配置操作仅支持修改计算规格,磁盘大小其中一个属性 存储空间 支持调大存储空间。

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  • 函数计算CFC-价格详情

    并行文件存储PFS 数据湖缓存加速工具RapidFS 云数据库 RDS 云数据库 Redis 云数据库 DocDB for MongoDB 云数据库 HBase 云数据库 GaiaDB 分布式数据库 GaiaDB-X 数据传输服务 DTS 云数据库 TableStorage 消息服务 for RabbitMQ 函数计算 CFC 容器实例BCI 容器镜像服务CCR DDoS防护服务 应用防火墙 WAF

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  • 为什么mysql的ibdata1文件会不断增大 - 云数据库RDS | 百度智能云文档

    修改程序访问数据库的配置,使用新的RDS实例。 总结建议 通过以上分析,既然清楚了引起ibdata1文件增大的各种因素,那么如何避免ibdata1增大的风险呢? 确保访问数据库的程序代码中对每个事务都有配对的打开和关闭操作,避免大事务产生。 使用LOAD DATA批量导入数据时,控制单次导入的数据量,避免一次性导入的数据量过大。

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  • 产品特性 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档

    数据开发 数据库变更 SQL 审核 :您只需预先配置 SQL 开发规范和审批流程,自动化的流程规范将确保 SQL 变更经过适当的审查和授权,拦截不符合规范的 SQL 语句,降低错误引入的风险。 统一数据库管理平台 :DBSC 为您和您的团队提供了一个统一的数据库管理平台,无论您使用哪种数据库,都可以在同一个界面中进行操作,无需频繁切换工具,节省了学习和适应不同工具的时间。

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  • FlashCkpt:大模型训练高性能ckpt保存 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档

    Checkpoint间隔时间较短会使训练任务频繁暂停,GPU算力严重浪费;Checkpoint间隔时间较长,一旦发生中断,之前损失的迭代次数在恢复时需要重新计算。以1千卡为例,假设每4小时Checkpoint一次,单次保存耗时10分钟,那么每天因Checkpoint损失的GPU算力接近1000卡时。

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