Science Dynamic Model in TVM AWS AI© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Models with dynamism ● Control flow (if, loop, etc) ● Dynamic shapes ○ Dynamic inputs: Limitation of TVM/graph runtime ● Cannot compile and run dynamic models© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Support dynamic model in TVM ● Support Any-dim in typing ● Use Use shape function to compute the type at runtime ● Virtual machine as a new runtime for Relay ● Dynamic codegen (WIP) ○ Kernel dispatch for a single op ○ Graph dispatch for a (sub-)graph In collaboration

Distributed eXecution Framework (DXF) · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6723 17.4.7 Dynamic Pruning· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · import task. • Starting from v6.3.0, partitioned tables use dynamic pruning mode by default. Com- pared with static pruning mode, dynamic pruning mode supports features such as IndexJoin and plan cache E E E REORGANIZE PARTITION Y Y Y Y Y Y N N N N N N COALESCE PARTITION Y Y Y Y Y Y N N N N N N Dynamic pruning Y Y Y Y Y Y Y Y E E E E Range COLUMNS partitioning Y Y Y Y Y Y Y N N N N N Range INTERVAL

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6701 17.4.1 Dynamic Pruning· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · import task. • Starting from v6.3.0, partitioned tables use dynamic pruning mode by default. Com- pared with static pruning mode, dynamic pruning mode supports features such as IndexJoin and plan cache E E E REORGANIZE PARTITION Y Y Y Y Y Y N N N N N N COALESCE PARTITION Y Y Y Y Y Y N N N N N N Dynamic pruning Y Y Y Y Y Y Y Y E E E E Range COLUMNS partitioning Y Y Y Y Y Y Y N N N N N Range INTERVAL

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6545 17.4.1 Dynamic Pruning· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · can �→ solve the problem of slow startup of TiDB instances, and increase the �→ success rate of dynamic loading of statistics. This improvement �→ reduces performance rollbacks caused by statistics loading balancing policies. In addition to status-based and connection count-based policies, TiProxy sup- ports dynamic load balancing based on health, memory, CPU, and location, improving the stability of the TiDB cluster

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6602 17.4.1 Dynamic Pruning· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · E E E E E REORGANIZE PARTITION Y Y Y Y Y N N N N N N COALESCE PARTITION Y Y Y Y Y N N N N N N Dynamic pruning Y Y Y Y Y Y Y E E E E Range COLUMNS partitioning Y Y Y Y Y Y N N N N N Range INTERVAL partitioning 8.1 7.5 7.1 6.5 6.1 5.4 5.3 5.2 5.1 Automatically up- date statis- tics Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Dynamic prun- ing Y Y Y Y Y Y Y E E E E Collect statis- tics for PREDICATE �→ �→ COLUMNS �→ Y E E E E

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6475 17.4.1 Dynamic Pruning· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · Y Y Y Y E E E E E REORGANIZE PARTITION Y Y Y N N N N N N COALESCE PARTITION Y Y Y N N N N N N Dynamic pruning Y Y Y Y Y E E E E Range COLUMNS partitioning Y Y Y Y N N N N N Range INTERVAL partitioning back N N N N DeprecatedDeprecatedE E E Automatically up- date statis- tics Y Y Y Y Y Y Y Y Y Dynamic prun- ing Y Y Y Y Y E E E E 65 Statistics 8.1 7.5 7.1 6.5 6.1 5.4 5.3 5.2 5.1 Collect statis-

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5089 17.4.7 Dynamic Pruning · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 首先，创建一个表来存储机场航线数据： 388 ##### 创建表格以存储飞行计划数据。 vector_store.tidb_vector_client.execute( """CREATE TABLE airplan_routes ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, airport_code VARCHAR(10), airline_code VARCHAR(10), destination_code DECIMAL(10, 2), layover TEXT );""" ) ##### 在 airplan_routes 和向量表中插入一些样本数据。 vector_store.tidb_vector_client.execute( """INSERT INTO airplan_routes ( airport_code, airline_code, destination_code, route_details

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5069 17.4.1 Dynamic Pruning · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 首先，创建一个表来存储机场航线数据： 384 ##### 创建表格以存储飞行计划数据。 vector_store.tidb_vector_client.execute( """CREATE TABLE airplan_routes ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, airport_code VARCHAR(10), airline_code VARCHAR(10), destination_code DECIMAL(10, 2), layover TEXT );""" ) ##### 在 airplan_routes 和向量表中插入一些样本数据。 vector_store.tidb_vector_client.execute( """INSERT INTO airplan_routes ( airport_code, airline_code, destination_code, route_details

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4984 17.4.1 Dynamic Pruning · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · filter-rules: ["store-filter-rule", "sale-filter-rule"] block-allow-list: "log-bak-ignored" ### 分表合并配置 routes: sale-route-rule: schema-pattern: "store_*" # 合并 store_01 和 store_02 库到下游 �→ store 库 table-pattern: log-bak-ignored: do-dbs: ["store_*"] 以上内容为执行迁移的最小任务配置。关于任务的更多配置项，可以参考DM 任务完整配置文件介绍。 若想了解配置文件中 routes、filters 等更多用法，请参考： • Table routing • Block & Allow Table Lists • 如何过滤 binlog 事件 • 如何通过 SQL 表达式过滤

kind: IngressRoute metadata: name: traefik-webui namespace: kube-system spec: entryPoints: - web routes: - match: Host(`traefik.k8s.local`) kind: Rule services: - name: traefik port: 8080开启 ACME args: kind: IngressRoute metadata: name: traefik-webui namespace: kube-system spec: entryPoints: - web routes: - match: Host(`traefik.k8s.local`) kind: Rule services: - name: traefik port: 8080 middlewares: IngressRoute metadata: name: traefik-webui-tls namespace: kube-system spec: entryPoints: - websecure routes: # 需要在公网做域名解析 - match: Host(`traefik.k8s.local`) kind: Rule services: - name: traefik port: 8080