Google Chrome 147 byl prohlášen za stabilní. Nejnovější stabilní verze 147.0.7727.55 přináší řadu novinek z hlediska uživatelů i vývojářů. Podrobný přehled v poznámkách k vydání. Vylepšeny byly také nástroje pro vývojáře. Přehled novinek v Chrome DevTools 145 až 147 také na YouTube.
Vývojáři z Laboratoří CZ.NIC vydali nové verze aplikací Datovka (Datovka 4.29.0, Mobilní Datovka 2.6.2). V případě desktopové verze přibyly možnosti projít všechny uložené zprávy, zkontrolovat časy expirací časových razítek a přerazítkovat datové zprávy, které lze v ISDS přerazítkovat. Novinkou je také možnost vytahovat myší ze seznamu ZFO soubory datových zpráv, tento úkon jde udělat i pomocí tlačítek Ctrl+C. Nová verze Mobilní Datovky přináší jen drobné úpravy.
MicroPython (Wikipedie), tj. implementace Pythonu 3 optimalizovaná pro jednočipové počítače, byl vydán ve verzi 1.28.0. Z novinek lze vypíchnout novou třídu machine.CAN.
Michael Meeks, CEO společnosti Collabora, na apríla oznámil, nebyl to ale apríl, že nadace The Document Foundation zastřešující vývoj kancelářského balíku LibreOffice vyloučila ze svých řad všechny zaměstnance a partnery společnosti Collabora, tj. více než třicet lidí, kteří po mnoho let přispívali do LibreOffice. Nadace The Document Foundation po několika dnech publikovala oficiální vyjádření. Přiznává pochybení při zakládání
… více »Protože je už po aprílu, můžou strahováci opět zveřejnit program další Virtuální Bastlírny, aniž by připravená témata působila dojmem, že jde o žert. Vězte tedy, že v úterý 14. dubna (změna!!!) od 20:00 proběhne VB, kde se setkají bastlíři, technici, učitelé i nadšenci do techniky a kde i vy se můžete zapojit do družného hovoru, jako by všichni seděli u pomyslného piva. Co mají bastlíři tento měsíc na srdci? Pravděpodobně by nás musel zasáhnout
… více »Byla vydána verze 26.1 aneb čtvrtletní aktualizace open source počítačového planetária Stellarium (Wikipedie, GitHub). Vyzkoušet lze webovou verzi Stellaria na Stellarium Web.
VOID (Video Object and Interaction Deletion) je nový open-source VLM model pro editaci videa, který dokáže z videí odstraňovat objekty včetně všech jejich fyzikálních interakcí v rámci scény (pády, kolize, stíny...) pomocí quadmaskingu (čtyřhodnotová maska, která člení pixely scény do čtyř kategorií: objekt určený k odstranění, překrývající se oblasti, objektem ovlivněné oblasti a pozadí scény) a dvoufázového inpaintingu. Za projektem stojí výzkumníci ze společnosti Netflix.
Design (GitHub) je 2D CAD pro GNOME. Instalovat lze i z Flathubu. Běží také ve webovém prohlížeči.
Příspěvek na blogu herního enginu Godot představuje aplikaci Xogot přinášející Godot na iPad a iPhone. Instalovat lze z App Storu. Za Xogotem stojí Miguel de Icaza (GitHub) a společnost Xibbon.
Na čem pracují vývojáři webového prohlížeče Ladybird (GitHub)? Byl publikován přehled vývoje za březen (YouTube).
Dobry den
Prosim o nasmerovani, jak zrychlit dotaz:
explain analyze select max(rodatum),server,vanview from van group by server,vanview;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=299861.68..299861.92 rows=24 width=16) (actual time=4396.250..4396.256 rows=24 loops=1)
-> Seq Scan on van (cost=0.00..238237.96 rows=8216496 width=16) (actual time=10.354..1658.701 rows=8216067 loops=1)
Total runtime: 4396.330 ms
(3 rows)
pro tabulku:
\d van
Table "public.van"
Column | Type | Modifiers
-----------------------------+-----------------------------+-----------
datum | timestamp without time zone | not null
rodatum | timestamp without time zone |
server | integer | not null
vanview | integer | not null
queries | bigint |
lookups | bigint |
proactive-lookups | bigint |
ignored-referral-lookups | bigint |
cache-misses | bigint |
id-spoofing-defense-queries | bigint |
requests-sent | bigint |
tcp-requests-sent | bigint |
rate-limited-requests | bigint |
noerror | bigint |
servfail | bigint |
nxdomain | bigint |
notimp | bigint |
Indexes:
"van_pkey" PRIMARY KEY, btree (datum, server, vanview)
"van_datum_idx" btree (datum)
"van_datum_server_idx" btree (datum, server)
"van_rodatum_idx" btree (rodatum)
"van_server_idx" btree (server)
"van_server_vanview_idx" btree (server, vanview)
"van_vanview_idx" btree (vanview)
Foreign-key constraints:
"van_server_fkey" FOREIGN KEY (server) REFERENCES server(id)
"van_vanview_fkey" FOREIGN KEY (vanview) REFERENCES vanview(id)
postupne jsem pridaval indexy, spoustel VACUUM FULL ANALYZE; ....
Stale mi to prijde priserne pomale.
dekuji
marek
--DROP TABLE IF EXISTS van;
CREATE TABLE van (
rodatum timestamp
, server integer NOT NULL
, vanview integer NOT NULL
);
-- populate with 10M of records with 25 distinct combinations of server & vanview
INSERT INTO van (server, vanview, rodatum)
SELECT (random() * 4)::int
, (random() * 4+5)::int
, ts + ((random() * 5000)::int || 'seconds')::interval
FROM generate_series('2000-01-01'::timestamp, now(), '1minute') AS x(ts)
;
SELECT count(*) FROM van;
-- 10095150
SELECT count(*) FROM van GROUP BY (server, vanview);
-- (25 rows)
Jednotlive stlpce vo viacstlpcovych indexoch je potrebne radit v poradi selektivity a znovupouzitelnosti. Ak query filtruje len podla niektorych stlpcov indexu zlava, vie ho pouzit. A preto sa pouzije index ix_van_server_vanview_rodatum na SELECT min(server), ale uz nie na SELECT min(vanview).
-- used by min(server), max(rodatum) per server&vanview CREATE INDEX ix_van_server_vanview_rodatum ON van (server, vanview, rodatum DESC NULLS LAST); -- used by min(vanview) CREATE INDEX ix_van_vanview ON van (vanview);Test tvojej query pre porovnanie casov:
EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE) select max(rodatum), server, vanview FROM van GROUP BY server, vanview; -- actual time=1791.880..1791.936 -- Parallel Seq Scan on vanPouzil sa Seq scan, napriek tomu, ze existuje ix_van_server_vanview_rodatum, skusim ho zakazat:
SET enable_seqscan = OFF; EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE) select max(rodatum), server, vanview FROM van GROUP BY server, vanview; -- actual time=218.738..3580.570 -- Parallel Index Only Scan using ix_van_server_vanview_rodatum...este pomalsie - zda sa, ze planner funguje spravne Kedze mame pomerne male mnozstvo kombinacii ((count(server)*count(vanview))==25), napadlo ma pouzit index ix_van_server_vanview_rodatum tak, ze mu podsuniem 25 roznych hodnot, co by bezalo so zlozitostou O(25 log 10^7). Takze potrebujem ziskat 25 unikatnych hodnot. Lenze SELECT DISTINCT je este pomalsi, nez SELECT server, vanview GROUP BY server, vanview:
SELECT DISTINCT server, vanview FROM van -- Time: 1878,862 ms (00:01,879) SELECT server, vanview FROM van GROUP BY server,vanview -- Time: 980,318 msKorelovana subquery je potom obmedzena pomalostou DISTINCT/GROUP-BY:
SELECT max(rodatum), server, vanview
FROM van
WHERE (server,vanview) IN (SELECT DISTINCT server, vanview FROM van)
GROUP BY server,vanview
;
-- Time: 5028,114 ms (00:05,028)
SELECT (
SELECT max(v.rodatum)
FROM van AS v
WHERE (v.server, v.vanview) = (vv.server, vv.vanview)
), server, vanview
FROM (SELECT server, vanview FROM van GROUP BY server,vanview) AS vv
GROUP BY server, vanview
;
--Time: 984,181 ms
...je vidiet mierne zrychlenie, ale stale sme v radoch sekund.
A tu prichadza trik s rekurzivnou CTE pre indexovany DISTINCT v kombinacii s horeuvedenou korelovanou subquery:
--EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE)
WITH RECURSIVE t AS (
SELECT min(server) AS s FROM van
UNION ALL
SELECT (SELECT min(server) FROM van WHERE server > t.s)
FROM t WHERE t.s IS NOT NULL
)
, tt AS (
SELECT min(vanview) AS v FROM van
UNION ALL
SELECT (SELECT min(vanview) FROM van WHERE vanview > tt.v)
FROM tt WHERE tt.v IS NOT NULL
)
SELECT (
SELECT max(rodatum)
FROM van
WHERE server = s
AND vanview = v
), s, v
FROM t, tt
WHERE s IS NOT NULL
AND v IS NOT NULL
;
-- Time: 1,679 ms
Pre vysvetlenie vid https://wiki.postgresql.org/wiki/Loose_indexscan
Tedy smekam.
Nebudu zastirat, ze vubec postupu nerozumim.
Na mych datech to dela 373.236 ms, coz je vyrazne zlepseni.
Ale uvazoval jsem:
graphs=# EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE)select server.id as ser,vanview.id as van from server,vanview where label like 'nom%' ;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Nested Loop (cost=0.00..2.49 rows=24 width=8) (actual time=0.018..0.031 rows=24 loops=1)
Buffers: shared hit=2
-> Seq Scan on server (cost=0.00..1.15 rows=8 width=4) (actual time=0.010..0.011 rows=8 loops=1)
Filter: (label ~~ 'nom%'::text)
Rows Removed by Filter: 4
Buffers: shared hit=1
-> Materialize (cost=0.00..1.04 rows=3 width=4) (actual time=0.001..0.001 rows=3 loops=8)
Buffers: shared hit=1
-> Seq Scan on vanview (cost=0.00..1.03 rows=3 width=4) (actual time=0.003..0.006 rows=3 loops=1)
Buffers: shared hit=1
Total runtime: 0.063 ms
(11 rows)
graphs=# EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE)SELECT max(datum),1,1 FROM van WHERE server=1 AND vanview=1;
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Result (cost=4.15..4.16 rows=1 width=0) (actual time=4.946..4.946 rows=1 loops=1)
Buffers: shared hit=559
InitPlan 1 (returns $0)
-> Limit (cost=0.00..4.15 rows=1 width=8) (actual time=4.941..4.942 rows=1 loops=1)
Buffers: shared hit=559
-> Index Only Scan Backward using van_pkey on van (cost=0.00..1854269.90 rows=447277 width=8) (actual time=4.939..4.939 rows=1 loops=1)
Index Cond: ((datum IS NOT NULL) AND (server = 1) AND (vanview = 1))
Heap Fetches: 1
Buffers: shared hit=559
Total runtime: 4.985 ms
(10 rows)
graphs=#
4.985*24+0.063=119.703 ms, takze kdybych to spustil v hloupem loopu z aplikace, jsem na tom lepe.
tak jsem napsal:
CREATE OR REPLACE FUNCTION max1 ()
RETURNS TABLE ( max timestamp,
s integer,
v integer)
AS $$
DECLARE row record;
BEGIN
FOR row IN SELECT server.id AS ser,vanview.id AS van FROM server,vanview WHERE label LIKE 'nom%' LOOP
RETURN QUERY SELECT
max(datum),row.ser,row.van FROM van WHERE server=row.ser AND vanview=row.van;
END LOOP;
END; $$
LANGUAGE 'plpgsql';
to kdyz spustim:
EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE)select * from max1();
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Function Scan on max1 (cost=0.25..10.25 rows=1000 width=16) (actual time=27.605..27.606 rows=24 loops=1)
Buffers: shared hit=3422
Total runtime: 27.625 ms
(3 rows)
Tato rychlost je pro mne dostatecna.
Ted si projdu jeste nekolikrat Vase reseni, snad to nakonec pochopim.
dekuji za inspiraci
marek
ps: stejne je skoda, ze si to postgres nenaplanuje podobne, jako ta funkce...
postgres (PostgreSQL) 9.2.24
CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)
marek
EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE)
SELECT (
SELECT max(rodatum)
FROM van
WHERE server = server.id
AND vanview = vanview.id
), server.id, vanview.id
FROM server, vanview
WHERE label LIKE 'nom%'
;
-- actual time=0.058..0.321
-- Index Only Scan using px_server_id_label_nom
-- Index Only Scan using ix_van_server_vanview_rodatum
...ten cas + index px_server_id_label_nom som nameral s pouzitim kodu nizsie.
Asi v tabulke servers nebude vela zaznamov, ale ak nahodou ano, ta WHERE (label LIKE 'nom%') sa da podporit parcialnym indexom px_server_id_label_nom:
CREATE TABLE server ( id int NOT NULL , label text NOT NULL ); CREATE INDEX px_server_id_label_nom ON server (id) WHERE (label LIKE 'nom%'); WITH RECURSIVE t AS ( SELECT min(server) AS s FROM van UNION ALL SELECT (SELECT min(server) FROM van WHERE server > t.s) FROM t WHERE t.s IS NOT NULL ) INSERT INTO server SELECT s, 'nomnom' AS label FROM t WHERE s IS NOT NULL ; INSERT INTO server SELECT s, 'omnom' AS label FROM generate_series(1,11111,1) AS x(s) ;Tu je vidno, ze sa pouzije parcialny index px_server_id_label_nom:
EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE) SELECT id FROM server WHERE label LIKE 'nom%'; -- actual time=0.019..0.020 -- Index Only Scan using px_server_id_label_nom EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE) SELECT id FROM server WHERE label LIKE 'nomn%'; -- actual time=0.008..1.060 -- Seq Scan on server...rozdiel oproti seq scanu nad takto malou tabulkou je sice v niekolkych radoch, ale aj ta milisekunda pre seq scan je nepatrna, takze sa to oplati hlavne pre vacsie tabulky (co do poctu riadkov aj stlpcov). Pre uplnost prikladam aj moj CREATE TABLE mock tabulky vanview:
CREATE TABLE vanview ( id int NOT NULL ); INSERT INTO vanview SELECT v AS label FROM generate_series(5,9,1) AS x(v) ;
Tiskni
Sdílej: