相似图像搜索插件imgsmlr性能测试与优化方法是什么
发表于:2024-11-20 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月20日,这篇文章主要讲解了"相似图像搜索插件imgsmlr性能测试与优化方法是什么",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"相似图像搜索插件imgsmlr
千家信息网最后更新 2024年11月20日相似图像搜索插件imgsmlr性能测试与优化方法是什么
这篇文章主要讲解了"相似图像搜索插件imgsmlr性能测试与优化方法是什么",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"相似图像搜索插件imgsmlr性能测试与优化方法是什么"吧!
citus (8节点, 128 shard)
1、安装imgsmlr插件软件 (所有节点)
2、create extension imgsmlr
(所有节点)
3、生成随机img sig的函数 (cn, 因为只需要用于插入, 不需要下推)
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.gen_rand_img_sig(integer) RETURNS signature LANGUAGE sql STRICT AS $function$ select ('('||rtrim(ltrim(array(select (random()*$1)::float4 from generate_series(1,16))::text,'{'),'}')||')')::signature; $function$;
4、创建测试表 (cn)
create table t_img (id int primary key, sig signature);
5、创建索引 (cn)
create index idx_t_img_1 on t_img using gist (sig);
6、创建分片表(128 shard) (cn)
set citus.shard_count = 128; select create_distributed_table('t_img','id');
7、写入4.5亿随机图像特征值
vi test.sql \set id random(1,2000000000) insert into t_img values (:id, gen_rand_img_sig(10)) on conflict(id) do nothing;
pgbench -M prepared -n -r -P 1 -f ./test.sql -c 128 -j 128 -t 10000000
写入约4.5亿随机图像特征值
postgres=# select count(*) from t_img; count ----------- 446953185 (1 row)
postgres=# select * from t_img limit 10; id | sig -----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 47902935 | (5.861920, 1.062770, 8.318020, 2.205840, 0.202951, 6.956610, 1.413190, 2.898480, 8.961630, 6.377800, 1.110450, 6.684520, 2.286290, 7.850760, 1.832650, 0.074348) 174656795 | (2.165030, 0.183753, 9.913950, 9.208260, 5.165660, 6.603510, 2.008380, 8.117910, 2.358590, 5.466330, 9.139280, 8.893700, 4.664190, 9.361670, 9.016990, 2.271000) 96186891 | (9.605980, 4.395920, 4.336720, 3.174360, 8.706960, 0.155107, 9.408940, 4.531100, 2.783530, 5.681780, 9.792380, 6.428320, 2.983760, 9.733290, 7.635160, 7.035780) 55061667 | (7.567960, 5.874530, 5.222040, 5.638520, 3.488960, 8.770750, 7.054610, 7.239630, 9.202280, 9.465020, 4.079080, 5.729770, 0.475227, 8.434800, 6.873730, 5.140080) 64659434 | (4.860650, 3.984440, 3.009900, 5.116680, 6.489150, 4.224800, 0.609752, 8.731120, 6.577390, 8.542540, 9.096120, 8.976700, 8.936000, 2.836270, 7.186250, 6.264300) 87143098 | (4.801570, 7.870150, 0.939599, 3.666670, 1.102340, 5.819580, 6.511330, 6.430760, 0.584531, 3.024190, 6.255460, 8.823820, 5.076960, 0.181344, 8.137380, 1.230360) 109245945 | (7.541850, 7.201460, 6.858400, 2.605210, 1.283090, 7.525200, 4.213240, 8.413760, 9.707390, 1.916970, 1.719320, 1.255280, 9.006780, 4.851420, 2.168250, 5.997360) 4979218 | (8.463000, 4.051410, 9.057320, 1.367980, 3.344340, 7.032640, 8.583770, 1.873090, 5.524810, 0.187254, 5.783270, 6.141040, 2.479410, 6.406450, 9.371700, 0.050690) 72846137 | (7.018560, 4.039150, 9.114800, 2.911170, 5.531180, 8.557330, 6.739050, 0.103649, 3.691390, 7.584640, 8.184180, 0.599390, 9.037130, 4.090610, 4.369770, 6.480000) 36813995 | (4.643480, 8.704640, 1.073880, 2.665530, 3.298300, 9.244280, 5.768050, 0.887555, 5.990350, 2.991390, 6.186550, 6.464940, 6.187140, 0.150242, 2.123070, 2.932270) (10 rows)
查询性能
1、由于imgsmlr的一些类型没有写对应的send, recv函数接口,所以需要使用TEXT交互。CN设置参数如下
set citus.binary_master_copy_format =off;
未设置时报错
WARNING: 42883: no binary output function available for type signature LOCATION: ReportResultError, remote_commands.c:302
2、创建生成随机图像特征值stable函数,便于测试。(所有节点)
create or replace function get_rand_img_sig(int) returns signature as $$ select ('('||rtrim(ltrim(array(select (random()*$1)::float4 from generate_series(1,16))::text,'{'),'}')||')')::signature; $$ language sql strict stable;
3、性能
postgres=# select * from t_img order by sig <-> get_rand_img_sig(10) limit 1; id | sig -----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 565459043 | (1.790420, 9.463960, 7.089370, 5.888980, 0.974693, 2.148580, 6.153310, 9.098670, 2.815750, 7.625620, 7.598990, 7.141670, 7.189410, 4.630740, 3.673030, 7.820140) (1 row) Time: 612.839 ms
4、执行计划
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_img order by sig <-> get_rand_img_sig(10) limit 1; QUERY PLAN --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Limit (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0) (actual time=823.235..823.237 rows=1 loops=1) Output: remote_scan.id, remote_scan.sig, remote_scan.worker_column_3 -> Sort (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0) (actual time=823.233..823.233 rows=1 loops=1) Output: remote_scan.id, remote_scan.sig, remote_scan.worker_column_3 Sort Key: remote_scan.worker_column_3 Sort Method: top-N heapsort Memory: 25kB -> Custom Scan (Citus Real-Time) (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0) (actual time=823.185..823.200 rows=128 loops=1) Output: remote_scan.id, remote_scan.sig, remote_scan.worker_column_3 Task Count: 128 Tasks Shown: One of 128 -> Task Node: host=172.24.211.224 port=1921 dbname=postgres -> Limit (cost=0.67..0.97 rows=1 width=72) (actual time=151.011..151.012 rows=1 loops=1) Output: id, sig, ((sig <-> get_rand_img_sig(10))) Buffers: shared hit=5769 -> Index Scan using idx_t_img_1_106940 on public.t_img_106940 t_img (cost=0.67..1052191.36 rows=3488100 width=72) (actual time=151.008..151.009 rows=1 loops=1) Output: id, sig, (sig <-> get_rand_img_sig(10)) Order By: (t_img.sig <-> get_rand_img_sig(10)) Buffers: shared hit=5769 Planning time: 1.021 ms Execution time: 156.785 ms Planning time: 2.364 ms Execution time: 823.577 ms (23 rows)
postgres=# select * from t_img order by sig <-> get_rand_img_sig(10) limit 1; id | sig ----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 30290963 | (4.656000, 7.143380, 7.738080, 1.971150, 4.294430, 4.397560, 7.121350, 8.629690, 2.768710, 2.715320, 0.358493, 0.486682, 5.985860, 8.319860, 2.560290, 3.384480) (1 row) Time: 612.783 ms postgres=# select * from t_img order by sig <-> get_rand_img_sig(10) limit 1; id | sig ------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 1632633492 | (6.969460, 5.835990, 0.629481, 7.621580, 0.171138, 2.586950, 1.483150, 5.526530, 3.835270, 2.275350, 3.470760, 4.934100, 0.442193, 1.843810, 0.561291, 0.647721) (1 row) Time: 610.960 ms
感谢各位的阅读,以上就是"相似图像搜索插件imgsmlr性能测试与优化方法是什么"的内容了,经过本文的学习后,相信大家对相似图像搜索插件imgsmlr性能测试与优化方法是什么这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
图像
性能
测试
插件
相似
方法
搜索
节点
函数
特征
特征值
学习
内容
生成
参数
就是
思路
情况
接口
文章
数据库的安全要保护哪些东西
数据库安全各自的含义是什么
生产安全数据库录入
数据库的安全性及管理
数据库安全策略包含哪些
海淀数据库安全审计系统
建立农村房屋安全信息数据库
易用的数据库客户端支持安全管理
连接数据库失败ssl安全错误
数据库的锁怎样保障安全
易游服务器密码一般是多少
帝国cms怎么刷新数据库
HAOZIP下载软件开发
税务软件开发费用
宁波房数据库
邮件服务器被攻击
个人怎么维护网络安全
网络安全工作总结和来年计划
移动免费提供云服务器
昊博集团软件开发工程师
计算机网络技术论文标题
威海女性网络安全
小学网络安全班会简讯
简述监所网络数据库的特点
服务器上的tomcat
恩施好的软件开发多少钱
dell服务器800
广东服务器防火墙设备
软件开发合同样本.doc
sql数据库显示大量登录错误
四川网络安全培训服务机构
软件开发定制服务商
耕地质量等别数据库字段是什么
进口串口通讯服务器厂家
FIFA22数据库王者
怎样同时操作多个数据库表
09s数据库技术
阳江网络安全培训
上海擎满网络技术
西安大学生网络安全