在这篇博文中，您将深入了解 PostgreSQL 16 查询计划程序中所做的 10 项改进。对于 PG16 优化器的每项改进，您还将获得 PG15 和 PG16 规划器输出之间的比较，以及更改内容的示例，以独立测试的形式，您可以自己尝试。

本文介绍了使用大模型针对检索场景和微调场景下进行数据合成，通过优化数据多样性和复杂性增强检索和微调的性能

随着云计算技术的发展，容器化技术已经成为现代云基础设施中不可或缺的一部分。容器化技术以其轻量级、可移植性强、易于管理等优势，正在逐渐改变软件开发、部署和运维的方式。本文将探讨容器化技术在云服务器上的应用，包括容器化的概念、优势、挑战以及实际应用案例。

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在数据库管理系统中，用户的查询请求可以采用不同的方案来执行。尽管不同方案返回给用户的结果相同，但执行效率却存在差异，查询优化就是根据系统收集的统计信息，进行代价模型估算，选择一种代价最小的执行方案。因此，查询优化在数据库的查询性能方面起着举足轻重的作用，称为数据库的大脑。本文从三个方面介绍PostgreSQL的查询优化，首先从优化器的产物查询计划进行介绍数据库中有哪些计划节点，什么样的SQL会生成什么计划节点，然后再介绍统计信息有哪些以及统计信息的作用，最后介绍优化器的整体处理流程以及如何使用统计信息估算代价，选择最小代价的查询计划。

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