memorize something for the long term, you need to improve recall by repetition (i.e., increase the weight of that connection). Can we do the same with neural networks? Can we optimally prune the network latency gains with a minimal performance tradeoff. Next, the chapter goes over weight sharing using clustering. Weight sharing, and in particular clustering is a generalization of quantization. If you that lie within the same quantization bin, are mapped to the same quantized weight value. That is an implicit form for weight sharing. However, quantization falls behind in case the data that we are quantizing

the issue that plan cache cannot detect changes of unsigned flags #28254 – Fix the wrong partition pruning when the partition function is out of range #28233 – Fix the issue that planner might cache invalid fails if NO_UNSIGNED_SUBTRACTION is set #26765 – Avoid expressions with side effects in column pruning and aggregation pushdown #27106 – Remove useless gRPC logs #24190 – Limit the valid decimal length Experimental N EXCHANGE PARTITION Experimental Experimental Experimental Experimental N Dynamic Pruning Experimental Experimental Experimental N N 2.3.8 Statistics Statistics 5.3 5.2 5.1 5.0 4.0 CMSketch

due to wrong estimation. User document, #26085 • Improve index selection of the optimizer Add pruning rules for index selection. Before using the statistics for comparison, TiDB uses these rules to narrow Experimental Experimental N EXCHANGE PARTITION Experimental Experimental Experimental N Dynamic Pruning Experimental Experimental N N 2.3.8 Statistics Statistics 5.2 5.1 5.0 4.0 CMSketch Deprecated SQL • List Partition (Introduced in v5.0) • List COLUMNS Partition (Introduced in v5.0) • Dynamic Pruning Mode for Partitioned Tables. (Introduced in v5.1) • The expression index feature. The expression

Specifies whether to enable dynamic pruning mode for partitioned tables. This feature is experimental. The default value of this variable is static, which means the dynamic pruning mode for partitioned tables when using UNION ALL to join a large number of SELECT statements #21441 – Optimize the dynamic pruning mode of partitioned tables to improve performance and stability #24150 – Fix the Region is Unavailable building the plan for queries that contain the HAVING clause #24045 – Fix the issue that the column pruning improvement causes the Apply and Join operators’ results to go wrong #23887 – Fix a bug that the

EXCHANGE PARTITION Experimental Experimental Experimental Experimental Experimental N Dynamic Pruning Experimental Experimental Experimental ExperimentalN N 2.3.8 Statistics Statistics 5.4 5.3 5.2 3) • List Partition (Introduced in v5.0) • List COLUMNS Partition (Introduced in v5.0) • Dynamic Pruning Mode for Partitioned Tables. (Introduced in v5.1) • The expression index feature. The expression GiB", # The available capacity. "leader_count": 17, "leader_weight": 1, "leader_score": 17, "leader_size": 17, "region_count": 17, "region_weight": 1, "region_score": 17, "region_size": 17, "start_ts": "

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4484 17.4.1 Dynamic Pruning· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4484 COLUMNS partitioning become GA, compatible with MySQL 5.7 • TiFlash partitioned table (dynamic pruning) becomes GA • Support user-level lock management, compatible with MySQL • Support non-transactional #4678, #4677 • TiFlash supports partitioned tables in dynamic pruning mode. To enhance performance in OLAP scenarios, dynamic pruning mode is supported for partitioned tables. If your TiDB is upgraded

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6119 17.4.1 Dynamic Pruning· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6119 N REORGANIZE PARTITION Y Y Y N N N N N N N N COALESCE PARTITION Y Y Y N N N N N N N N Dynamic pruning Y Y Y Y Y E E E E N N Range COLUMNS partitioning Y Y Y Y N N N N N N N Range INTERVAL partitioning component. Currently, tidb-loadbalance supports the following policies: roundrobin, random, and weight. Note: tidb-loadbalance must be used with mysql-connector-j. If you are using Maven, add the following

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5278 17.4.1 Dynamic Pruning· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5278 E E E N List COLUMNS partitioning Y Y E E E E E N EXCHANGE PARTITION Y E E E E E E N Dynamic pruning Y Y E E E E N N Range COLUMNS partitioning Y N N N N N N N Range INTERVAL partitioning E N N N E E Automatically update statistics Y Y Y Y Y Y Y Y Y Fast Analyze E E E E E E E E E Dynamic pruning Y Y E E E E E N N Collect statistics for PREDICATE COLUMNS E E E E N N N N N Control the memory

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6016 17.4.1 Dynamic Pruning· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6016 E E N REORGANIZE PARTITION Y Y N N N N N N N N COALESCE PARTITION Y Y N N N N N N N N Dynamic pruning Y Y Y Y E E E E N N Range COLUMNS partitioning Y Y Y N N N N N N N Range INTERVAL partitioning component. Currently, tidb-loadbalance supports the following policies: roundrobin, random, and weight. Note: tidb-loadbalance must be used with mysql-connector-j. If you use Maven, add the following

eXecution Framework (DXF) · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6723 17.4.7 Dynamic Pruning· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6723 dynamic pruning mode by default. Com- pared with static pruning mode, dynamic pruning mode supports features such as IndexJoin and plan cache with better performance. Therefore, static pruning mode will 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 partitioning