❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_194

🔠 Какие типы индексов можно создавать в базе данных ? (Часть_2)

Некластерный индекс (Non-clustered Index): Некластерный индекс создается на одном или более столбцах таблицы. В отличие от кластерного индекса, некластерный индекс не определяет физический порядок хранения данных. Вместо этого он создает отдельную структуру данных, содержащую ключи индекса и ссылки на соответствующие записи таблицы. Некластерные индексы облегчают поиск, сортировку и фильтрацию данных.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_194

🔠 Какие типы индексов можно создавать в базе данных ? (Часть_3)

Уникальный индекс (Unique Index): Уникальный индекс гарантирует уникальность значений в индексируемых столбцах. Как кластерный, так и некластерный индексы могут быть уникальными. Уникальный индекс может быть полезен для обеспечения целостности данных и ускорения операций поиска.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_194

🔠 Какие типы индексов можно создавать в базе данных ? (Часть_4)

Полнотекстовый индекс (Full-Text Index): Полнотекстовый индекс создается на столбце, содержащем текстовые данные, и позволяет эффективно выполнять полнотекстовый поиск. Полнотекстовый индекс анализирует текст на ключевые слова и создает индекс, который позволяет выполнить поиск по словам, фразам, синонимам и другим текстовым параметрам.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_194

🔠 Какие типы индексов можно создавать в базе данных ? (Часть_5)

Составной индекс (Composite Index): Составной индекс создается на нескольких столбцах таблицы. Он позволяет эффективно выполнять операции поиска, сортировки и фильтрации, основываясь на комбинации значений в указанных столбцах.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_194

🔠 Какие типы индексов можно создавать в базе данных ? (Часть_6)

Битовый индекс (Bitmap Index): Битовый индекс используется для индексации столбцов, содержащих ограниченное количество дискретных значений (например, да/нет или мужской/женский). Битовый индекс представляет каждое возможное значение в виде битовой маски, что обеспечивает эффективный поиск и фильтрацию по таким столбцам.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_195

🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ?

Нет, в обычных реляционных базах данных нельзя создать несколько кластерных индексов в одной таблице. Кластерный индекс определяет физический порядок хранения данных в таблице, и каждая таблица может иметь только один кластерный индекс.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_195

🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_2)

Однако в некоторых базах данных, таких как Microsoft SQL Server с функциональностью под названием "строковая сегментация" (table partitioning), можно создать разделенный кластерный индекс (partitioned clustered index). В этом случае таблица разбивается на отдельные сегменты, и в каждом сегменте может быть свой кластерный индекс. При этом общая структура таблицы остается единым целым.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_195

🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_3)

Если вам требуется иметь несколько различных физических порядков данных в одной таблице, то можно использовать некластерные индексы. Некластерные индексы позволяют создавать отдельные структуры данных для эффективного выполнения операций поиска, сортировки и фильтрации, не затрагивая физический порядок хранения записей в таблице.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_196

🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_1)

В PostgreSQL не существует встроенной функциональности "строковой сегментации" (table partitioning) для создания разделенных кластерных индексов, как в Microsoft SQL Server. В PostgreSQL можно создавать только один кластерный индекс на таблицу.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_196

🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_2)

Однако PostgreSQL предоставляет другие возможности для организации данных и оптимизации производительности. Вместо разделения таблицы на сегменты с разными кластерными индексами, можно использовать следующие подходы:

1. Некластерные индексы (Non-clustered Indexes): Создание некластерных индексов на таблице позволяет эффективно выполнять операции поиска, сортировки и фильтрации данных. Некластерные индексы не определяют физический порядок хранения данных, но предоставляют отдельную структуру данных для ускорения запросов.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_196

🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_3)

Частичное индексирование (Partial Indexing): PostgreSQL поддерживает частичное индексирование, которое позволяет создавать индексы только для подмножества данных в таблице. Это может быть полезно, если вам требуется оптимизировать выполнение запросов только для определенного диапазона значений или условий.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_196

🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_4)

Горизонтальное разделение данных (Horizontal Partitioning): Вместо создания разделенных кластерных индексов можно разделить данные на отдельные таблицы или схемы в зависимости от некоторого критерия, такого как временной период, регион или другие атрибуты. Затем можно создать кластерные индексы на каждой отдельной таблице или схеме для оптимизации запросов в пределах каждого раздела.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_196

🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_5)

Горизонтальное и вертикальное масштабирование (Sharding): Если вам требуется масштабирование базы данных на несколько узлов, можно использовать горизонтальное разделение данных (sharding), при котором данные разбиваются на несколько физических узлов. В этом случае каждый узел может иметь свою собственную копию таблицы с кластерным индексом.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_197

🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_1)

Декодер в архитектуре Transformers используется в задачах генерации текста, машинного перевода и других подобных задачах. Он выполняет обратную операцию по сравнению с энкодером и помогает генерировать последовательности на основе закодированного контекста.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_197

🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_2)

Декодер в Transformers состоит из нескольких блоков декодирования, которые могут быть идентичными или схожими с блоками кодирования в энкодере. Каждый блок декодирования обычно состоит из нескольких слоев самовнимания (self-attention) и позиционно-сетевой передачи (feed-forward).

Слои самовнимания позволяют декодеру фокусироваться на различных частях входной последовательности, а слои позиционно-сетевой передачи позволяют модели агрегировать информацию и генерировать последовательность на выходе.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_197

🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_3)

В отличие от энкодера, декодер также использует дополнительное самовнимание, называемое "маскированным самовниманием" (masked self-attention). Маскированное самовнимание гарантирует, что модель не имеет доступа к будущим токенам во время генерации и может использовать только текущие и предыдущие токены для прогнозирования следующего.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_197

🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_4)

В процессе генерации декодер применяет блоки декодирования последовательно к входной последовательности с маскированным самовниманием, чтобы генерировать выходную последовательность.

Обычно декодер также использует эмбеддинги токенов на входе и включает механизм внимания (attention), который помогает модели сконцентрироваться на важных частях контекста при генерации каждого токена.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_197

🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_5)

Кроме того, в декодере может быть добавлен механизм генерации (generation mechanism), такой как softmax или beam search, для выбора следующего токена на основе вероятностей, предсказанных моделью.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_198

🔠 Что такое TransformerXL ? (Часть_1)

TransformerXL (или Transformer-XL) - это модификация архитектуры Transformer, предложенная в 2019 году разработчиками из OpenAI. TransformerXL был разработан для решения проблемы ограниченной длины контекста, с которой сталкиваются стандартные модели Transformer при обработке длинных последовательностей.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_198

🔠 Что такое TransformerXL ? (Часть_2)

В стандартной архитектуре Transformer, как правило, используется фиксированный размер контекста, который ограничивает способность модели учитывать более длинные зависимости в данных. TransformerXL вводит два новых механизма для расширения контекста и улучшения моделирования длинных последовательностей:

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage