BlinkDB

　BlinkDB是一个用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。 它允许用户通过在查询准确性和查询响应时间之间做出权衡，完成近似查询。 其数据的精度被控制在允许的误差范围内。 为了达到这个目标，BlinkDB的核心思想是：通过一个自适应优化框架，随着时间的推移，从原始数据建立并维护一组多维样本；通过一个动态样本选择策略，选择一个适当大小的示例，然后基于查询的准确性和响应时间满足用户查询需求。

在某些情况下，需要多次查询数据库，为了减少用户的等待时间，bugu-mongo提供了并行查询机制。 比如：一个网页上要展示3部分数据，需要查询3次数据库，假设每个查询所需要的时间分别是500ms、600ms、700ms，如果依次执行3个查询，总共需要1800ms时间；如果使用bugu-mongo的并行查询机制，3个查询同时执行，则只需要700ms就能返回全部数据。 要实现并行查询，需要使用Para

问题内容： 我有几个查询，其中大多数是： 和 由于它们都是一个范围，因此在col和date上使用未聚类的b +树索引会是加快查询速度的一个好主意吗？还是哈希索引？还是没有索引会更好？ 问题答案： 在 过滤谓词上 用作 日期范围条件 的列上创建 INDEX 应该很有用，因为它将执行 INDEX RANGE SCAN 。 这是有关如何在Oracle中创建，显示和阅读EXPLAIN PLAN 的演示。

问题内容： 在大约2011年3月，我测试了GAE（Java版本）作为大规模并行计算的潜在平台。该日期很重要，因为GAE一直在发展。我发现该应用程序被有效地限制在大约43.2倍的计算吞吐量上。 是否有人成功使用GAE进行大规模并行计算或获得了更高的计算增益？ 出于这个问题的目的，我将任意定义大规模并行计算，以表示大于1000倍的计算吞吐量。 我使用了一个桌面客户端，该客户端实例化了多个线程来访问UR

本文向大家介绍Oracle并行操作之并行查询实例解析，包括了Oracle并行操作之并行查询实例解析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Oracle数据库的并行操作特性，其本质上就是强行榨取除数据库服务器空闲资源（主要是CPU资源），对一些高负荷大数据量数据进行分治处理。并行操作是一种非确定性的优化策略，在选择的时候需要小心对待。目前，使用并行操作特性的主要有下面几个方面： Parallel

问题内容： 我有以下方法： 在这里，我依次调用三种方法，这依次命中数据库并获取我的结果，然后对从数据库命中获得的结果进行后处理。我知道如何通过使用并发调用这三种方法。但是我想用Java 8 来实现。有人可以指导我如何通过并行流实现相同目标吗？ 编辑 我只想通过Stream并行调用方法。 问题答案： 您可以利用这种方式：