Заглавная страница
КАТЕГОРИИ: Археология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Техника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ? Влияние общества на человека Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 5Следующая ⇒ Внутренняя память состоит из оперативной и постоянной. В оперативной памяти хранятся программы, работающие в данный момент. При выключении содержимое оперативной памяти стирается. От емкости оперативной памяти зависит быстродействие компьютера и разнообразие программ, с которыми можно работать на данном компьютере. Главной характеристикой ОП является емкость. Емкость может быть 256, 512 Мб. В постоянной памяти хранятся данные, занесенные при ее изготовлении. Данные не могут быть изменены, их можно только считать. При выключении не стираются. В постоянной памяти находятся: — программы инициирования загрузки компьютера и др. — программы проверки оборудования компьютера; — программы управления основными устройствами;
Северный мост. Системный контроллерчипсета на материнской плате, к которому в рамках организации взаимодействия подключены: микропроцессор, если в составе процессора нет контроллера памяти, то через шину контроллера памяти —оперативная память, через шину графического контроллера — видеоадаптер. Южный мост. Назначение Также известен как контроллер-концентратор ввода-вывода. Обычно это одна микросхема, которая связывает «медленные» взаимодействия на материнской плате с ЦПУ через Северный мост, который, в отличие от Южного, обычно подключён напрямую к центральному процессору.
Устройства ввода-вывода Устройство ввода-вывода — компонент типовой архитектуры ЭВМ, предоставляющий компьютеру возможность взаимодействия с внешним миром и, в частности, с пользователями. Устройства ввода: клавиатура, мышь и тачпад, планшет, джойстик, сканер, цифровые фото, видеокамеры, веб-камеры, микрофон. Устройства вывода: монитор, графопостроитель, принтер, акустическая система.
11. Аппаратный порт — специализированный разъём в компьютере, предназначенный для подключения оборудования определённого типа. Обычно портами называют разъёмы, предназначенные для работы периферийного оборудования, существенно разделённого от архитектуры компьютера (например, сетевые разъёмы не называют портами, так же, как не называют портами разъёмы PCI/ISA/AGP/VLB/PCI-E-шин, разъёмы для оперативной памяти и процессора). К аппаратным портам относят: Параллельный порт Последовательный порт USB-порт PATA/SATA IEEE 1394 (FireWire) PS/2 12. Слот расширения — разъём, обычно в компьютере, соединённый с системной шиной и предназначенный для установки дополнительных модулей (карт расширения), расширяющих конфигурацию устройства. Через слот обычно подключаются: Видеокарты; Звуковые карты; Сетевые карты; POST-карты; редко — оперативная память (Apple II). Могут быть как универсальными (PCI, PCI-HYPERLINK «https://ru. 13. Компьютерная шина в архитектуре компьютера — подсистема, служащая для передачи данных между функциональными блоками компьютера. В устройстве шины можно различить механический, электрический (физический) и логический (управляющий) уровни.Шины бывают параллельными (данные переносятся по словам, распределенные между несколькими проводниками) и последовательными (данные переносятся побитово). Большинство компьютеров имеет как внутренние, так и внешние шины. Внутренняя шина подключает все внутренние компоненты компьютера к материнской плате (и, следовательно, к процессору и памяти). Такой тип шин также называют локальной шиной, поскольку она служит для подключения локальных устройств. Внешняя шина подключает внешнюю периферию к материнской плате. ⇐ Предыдущая12345Следующая ⇒ Читайте также: Как правильно слушать собеседника Типичные ошибки при выполнении бросков в баскетболе Принятие христианства на Руси и его значение Средства массовой информации США |
Последнее изменение этой страницы: 2016-12-30; просмотров: 1812; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia. |
Основные вопросы | OrangeFox Recovery wiki
Основные вопросы | OrangeFox Recovery wiki Нажмите Меню, и нажмите на значок настроек в верхней части экрана. Вы увидите множество разнообразных настроек.- Перейдите в Меню -> Управление разделами -> Data -> Очистить Data и введите «yes».
- По завершении форматирования Data, перезагрузите OrangeFox перед сделайте что-нибудь еще.
- Форматирование данных также удалит содержимое вашей внутренней памяти — так что неплохо было бы сделать резервную копию личных файлов (например, фото, музыки и т. д.) перед форматированием. Если вы не сделаете резервную копию ваших файлов, восстановить их после форматирования будет невозможно.
- Посмотрите на экран входа в OrangeFox и посмотрите, какие там сообщения.
Выполните все рекомендации, которые вы видите там.
- Получите логи через «adb» (см. ниже) и ищите такие строки, как «
Android Rescue Party trigger
- Предположив, что другие люди могут загрузить OrangeFox правильно (что определенно будет в случае, если вы используете официальный релиз) и что вы пытаетесь загрузить OrangeFox правильно, тогда проблема
в вашем устройстве
— либо в ROM, либо в версии прошивки, либо в конкретной версии устройства. Поэтому вам нужно будет предоставитьполные сведения
о ситуации. - Предоставьте всю информацию, указанную на странице Отчёта о проблемах.
Нажмите на «Очистка«, установите флажок Dalvik/Art Cache, Cache, Data и свайпните для очистки.
Нет.
Нет.
Есть различные пути:
- Нажмите «Меню -> Больше -> Копировать журнал на SD» и подтвердите операцию.
Это скопирует журналы во внутреннюю память
/sdcard/Fox/
. - Подключите ПК к вашему устройству через adb и выполните команду:
adb pull /tmp/recovery.log
- Отправьте содержимое папки /sdcard/Fox/logs/ (поместите всё в один zip-архив)
К сожалению, ни вы, ни мы не сможем ничего сделать, пока кто-то не решит обновить проект Aroma. Это также относится и к Aroma GAPPs.
- Предоставьте логи и скриншоты
- Предоставьте полное объяснение того, что произошло, и того, как вы добрались до этой проблемы.
- Если вы не предоставите всё это, мы просто проигнорируем любой отчет о проблеме. Таким образом, рекомендуется (а) узнать, как снимать логи, прежде чем пытаться что-нибудь сделать, и (б) всегда снимать логи перед перезагрузкой после использования рекавери.
- Замечание: просто размещать скриншот совершенно бесполезно — и просто говорить, что это «не работает» совершенно бесполезно. Вы
Нажмите на Меню -> (значок настроек) -> Информация
Смотрите здесь
Простое хранение данных навсегда | Компания по хранению данных
Выберите свой регион
Выберите свой регион
9 лет подряд*
Компания Pure Storage названа лидером Gartner® Magic Quadrant™ 2022 года в категории основных систем хранения.
Получить отчет
Отчет Gartner®
Pure Storage снова признан лидером
В Gartner® Magic Quadrant™ 2022 года для распределенных файловых систем и объектных хранилищ.
В Gartner® Magic Quadrant™ 2022 года для распределенных файловых систем и объектных хранилищ.
Получить отчет
Pure экономит энергию
Система хранения данных Оптимизирована для повышения производительности и эффективности
Экономьте до 80 % затрат на электроэнергию для хранения данных с помощью Pure Storage.
Экономьте до 80 % энергии при хранении данных с помощью Pure Storage.
Учить больше
По запросу
Pure//Accelerate® techfest22
Не успели на мероприятие или хотите еще раз? Следите за основными докладами, секционными заседаниями — по запросу.
Не успели на мероприятие или хотите еще раз посмотреть? Следите за основными докладами, секционными заседаниями — по запросу.
Смотри
Простое хранилище данных, навсегда
Положитесь на инновационные, готовые к работе в облаке решения и передовой технологический опыт, чтобы превратить узкие места в прорывы, а данные — в важные результаты.
Почему чистый?
Pure Technology для
Все
ИТ-лидеры
Специалисты по обработке данных
Pure Technology для
- Каждый
- ИТ-лидеры
- Специалисты по данным
ЗАКРЫТЬ И ВЫЙТИ
FlashArray//X
100 % NVMe для прорывных результатов
Откройте для себя производительность, надежность и доступность предприятия для поддержки критически важных бизнес-сервисов.
Откройте для себя FlashArray//X Читать отчет
FlashBlade//S™
Упростите свои неструктурированные данные
FlashBlade//S — единственная масштабируемая платформа хранения, которая эффективно удовлетворяет ваши современные потребности в неструктурированных данных, предоставляя передовые возможности без сложности.
Откройте для себя FlashBlade//S
Evergreen//Flex™
Инновационная, гибкая система хранения данных
Evergreen//Flex предлагает подписку с возможностью гибкого реагирования на изменения спроса и использования.
Откройте для себя Evergreen//Flex
Evergreen//One™
Самая надежная в отрасли услуга по потреблению ресурсов хранения
Получите гибкость и гибкость общедоступного облачного хранилища с безопасностью и производительностью инфраструктуры на основе флэш-памяти.
Откройте для себя Evergreen//One
Portworx® by Pure
Самая совершенная платформа Kubernetes Data Services
Запустите любую облачную службу данных в любом облаке, используя любую платформу Kubernetes.
Откройте для себя Портворкс Попробуйте Портворкс
FlashArray//C
Консолидируйте и защитите свои данные с помощью системы хранения с оптимизированной емкостью
Pure Storage FlashArray//C позволяет консолидировать рабочие нагрузки благодаря производительности all-flash NVMe, беспрецедентной защите данных и низкой совокупной стоимости владения.
Откройте для себя FlashArray//C Посмотреть вебинар
Evergreen//Forever™
Подпишитесь на Innovation, Forever
Купите хранилище один раз и плавно масштабируйте его без прерывания работы — практически навсегда, без штрафных санкций.
Откройте для себя Evergreen//Навсегда
FlashArray//XL
Надежная система хранения данных предприятия без сложности предприятия
Новейший член семейства FlashArray, обеспечивающий производительность следующего уровня в масштабируемой платформе хранения высокой емкости и высокой плотности 5U, созданной для отказоустойчивости.
Откройте для себя FlashArray//XL Тест-драйв FlashArray//XL
AIRI//S™
Современная инфраструктура искусственного интеллекта
Упростите развертывание искусственного интеллекта, а также быстро и легко масштабируйте его, чтобы ваши группы обработки данных могли сосредоточиться на предоставлении ценных сведений, а не на управлении ИТ.
Откройте для себя AIRI//S
Pure1®
Интеллектуальные операции с данными на основе искусственного интеллекта
Возьмите под свой контроль Pure1, чтобы кардинально изменить способы приобретения, управления и оптимизации вашей ИТ-командой инфраструктуры.
Узнайте о Pure1 Посмотреть вебинар
Pure Fusion
Самообслуживание, автономность, возможность безграничного масштабирования
Предоставление, управление и использование корпоративного хранилища с помощью простого предоставления по запросу, легкого масштабирования и самостоятельного управления в облаке.
Откройте для себя чистый сплав
проиграть видео
Рон Томпсон
Директор по данным и заместитель директора по цифровым преобразованиям
«В недалеком будущем нам потребуются вычислительные ресурсы для хранения данных за пределами Земли — на Луне или Марсе. Нам понадобятся возможности, подобные тем, которые предоставляет Pure».
Кимберли Лагрю
Директор по информационным технологиям
«Наши инвестиции в Pure более чем доказали свою краткосрочную ценность, но мы вкладываем в них долгосрочную ценность, которую они приносят нашим гражданам».
проиграть видео
Адам Раснер
Вице-президент по технологическим операциям
«Когда клиенты взаимодействуют с нами, мы хотим, чтобы их опыт был лучше, чем где-либо еще. Pure Storage является важным партнером в нашей способности продолжать расширять наши цифровые услуги и предоставлять непревзойденный опыт нашим клиентам».
Джефф Бетке
Вице-президент по обслуживанию ИТ-инфраструктуры, Sirius XM
«Нашей целью было незаметно перейти на Pure. Мы добились этого блестяще, добившись беспрецедентной производительности, отказоустойчивости и наглядности».
Нью-Йоркская фондовая биржа: PSTG
Объем:
Цена задерживается на 20 минут.
Ваш браузер больше не поддерживается!
Старые браузеры часто представляют угрозу безопасности. Чтобы обеспечить наилучшие возможности при использовании нашего сайта, обновите любой из этих последних браузеров.
сафари
хром
фаерфокс
край
Расчет внутреннего PageRank Википедии
Введение
Википедия — крупнейшая в мире онлайн-энциклопедия, содержащая миллионы страниц и ссылок между страницами. Он также выдает все эти данные в удобном для обработки формате посредством периодических дампов базы данных. Что произойдет, если мы возьмем этот набор данных и запустим классический алгоритм PageRank на каждой отдельной странице?
PageRank — это метод определения важности каждого документа в сети связанных документов. Имея набор документов и набор направленных ссылок между ними, мы можем вычислить PageRank каждого документа, используя простую арифметику (или линейную алгебру).
Меня побудило рассчитать PageRank каждой страницы Википедии по нескольким причинам:
В программном обеспечении MediaWiki, на котором работает Википедия, инструмент «На что здесь ссылаются» показывает список страниц в произвольном, не очень полезном порядке. Я хотел посмотреть, даст ли сортировка этого списка по убыванию PageRank лучшие результаты.
Википедия является одним из немногих интересных сайтов, которые публикуют дампы своей базы данных, поэтому можно загрузить необходимые данные, не выполняя грязный веб-скрапинг (который медленный, требует много специальной обработки и, как правило, запрещен большинством веб-сайтов).
У меня нет опыта работы с «большими данными» (а также с MapReduce и т. д.), и я впервые работаю с набором данных из ста миллионов элементов, используя только низкоуровневые операции. Здесь я воочию увидел бы, как разумно использовать память и какие соображения необходимы для работы с большими данными.
(Хотя эта идея расчета PageRank в Википедии не нова, и опубликованные работы других людей можно легко найти в Интернете, конкретный подход и детали достаточно интересны, и я хотел бы поделиться тем, как я это сделал.)
Результаты
- Лучшие страницы
PageRank документа — это вероятность того, что посетитель попадет в этот документ после равномерного случайного просмотра. Таким образом, сумма всех PageRank в наборе документов должна равняться 1. Поскольку вероятности могут быть очень малыми, вместо исходной вероятности будет показан логарифм PageRank по основанию 10.
Список первых 10 000 страниц англоязычной Википедии вместе с журналом 10 PageRanks в порядке убывания: wikipedia-top-pageranks.
txt
Древовидная карта (линейных) вероятностей первых 1000 страниц (на них приходится 7,3% от общей вероятности):
- Сортировка «Какие здесь ссылки»
Как упоминалось во введении, моей первоначальной мотивацией для вычисления рейтинга PageRank была сортировка списка страниц «На что здесь ссылаются» по PageRank. Для произвольно выбранной страницы Telescope (по состоянию на 08 февраля 2014 г.) здесь приведены ссылки в порядке MediaWiki (с различной очисткой данных) и в порядке убывания PageRank.
Мы видим, что первоначальный порядок начинается в алфавитном порядке, а затем превращается в беспорядок из малоизвестных людей, мест и понятий со случайными кластерами. Напротив, список PageRanked показывает знакомые общие понятия для первой сотни результатов, как и следовало ожидать. Этот упорядоченный список полезен для игры «Шесть степеней Википедии» на основе человеческой памяти, потому что мы можем научиться лучше предсказывать, откуда приходят входящие ссылки на страницу.
- Статистика вычислений
- Количество страниц (отфильтровано): 10 703 129
- Количество ссылок (отфильтровано): 320 320 061
- Время на итерацию PageRank: 5,2 секунды
(работает на процессоре Intel Core i5-2450M 2,50 ГГц, Windows 7 Pro SP1, 64-разрядная версия Java 1.7.0_25) - Итераций до сходимости: приблизительно 250
- Общее время процессора: около 30 минут (в основном затрачивается на синтаксический анализ значений данных SQL, меньше затрачивается на вычисление PageRank)
(Все мои результаты вычислены на основе дампа от 2 января 2014 г.)
Реализация программы
Выбор языка
Обработка набора данных о ссылках на страницы Википедии потребовала бы хранения и манипулирования десятками или сотнями миллионов элементов в памяти, поэтому это соображение сильно повлияло на то, какой язык программирования я буду использовать для решения проблемы:
Python (CPython) медленный для арифметических операций (примерно в 1/30 раза быстрее, чем C/C++) и неэффективно использует память (например, список целых чисел использует гораздо больше 4 байтов на элемент).
Python можно было бы использовать для этой задачи, только если бы я использовал NumPy, который эффективно упаковывает числа в память и выполняет быстрые векторные операции. Но, тем не менее, пользовательские невекторные операции могут быть вычислены только на скорости Python, а не на скорости C. Положительным моментом является то, что код Python является кратким и мощным, а его интерактивный интерпретатор (REPL) позволяет сохранять данные загруженными в память во время тестирования нового кода (без длительного цикла компиляции-повторного выполнения).
C/C++ хорошо обрабатывает большие наборы данных — существует точный контроль над тем, сколько памяти использует каждый элемент данных, а компилятор генерирует код, который быстро выполняется. Однако писать безопасный для памяти код сложно (тщательная явная проверка границ и т. д.), отладка неопределенного поведения может сбить с толку, обработка ошибок/исключений (особенно ввода-вывода) неуклюжа, внешние библиотеки должны быть скомпилированы и связаны для такой функциональности, как gzip, и написание переносимого кроссплатформенного кода — головная боль.
Кроме того, C/C++ плохо поддерживает Unicode и UTF-8, что требует сознательных усилий для использования библиотек, поддерживающих Unicode, для обработки строк.
По моему взвешенному мнению, Java обеспечивает правильное решение этой проблемы. Он хранит массивы чисел в эффективном упакованном представлении точно так же, как C/C++, а байт-код, скомпилированный JIT , работает достаточно быстро, примерно в 1/2 раза быстрее, чем C/C++ (без SIMD ). Программы могут работать в 32-битных и 64-битных системах без каких-либо усилий со стороны программиста. Он имеет точную проверку границ массива, поставляется с бесплатными трассировками стека для анализа сбоев и имеет чистый механизм исключений. Более того, в Java есть встроенная библиотека для распаковки gzip, что в данном случае оказывается чрезвычайно удобным.
Выбрав Java и написав программу, я заметил некоторые недостатки этого подхода. Хранение сопоставления заголовков страниц (строк) с идентификаторами (целые числа) требовало больших объемов памяти, примерно 500 байт на запись (для 10 миллионов записей). На этапе загрузки данных было много всплесков высокой загрузки ЦП и зависания выполнения программы из-за сборки мусора. Обычно сборщик мусора Java отходит на второй план, но при работе с миллионами объектов, хранящихся в гигабайтах памяти, сборщик мусора начинает проявлять свою неприглядную сторону. Однако после анализа текста SQL и предварительной обработки данных остальная часть программы выполняется гладко. Хотя высокое использование памяти и паузы GC были нежелательными, это не было достаточными причинами, чтобы предпочесть Python, C или C++ вместо Java для реализации этого приложения PageRank.
Архитектура программы
Вот общий вид того, как работает моя программа:
Прочтите файл enwiki- yyyymmdd -page.sql.gz, распакуйте gzip на лету, проанализируйте текст SQL , чтобы извлечь кортежи (строка заголовка страницы, идентификатор страницы int), отфильтруйте записи, которые не в пространстве имен #0 и сохраните их в памяти в виде
Map
.Прочитать файл enwiki- ггггммдд -pagelinks.sql.gz, распаковать gzip на лету, проанализировать текст SQL для извлечения кортежей, отфильтровать кортежи, целью которых не является известная страница или не в пространстве имен #0, представить каждую ссылку как (целая исходная страница ID, int ID целевой страницы) и сохранить их в памяти в виде
long[]
.Отсортируйте список ссылок на страницы, чтобы доступ к памяти осуществлялся в более удобном для кэша порядке, и переупакуйте их в более компактный формат. Сначала отсортируйте по идентификатору цели ссылки, затем сгруппируйте записи вместе, используя своего рода кодирование длин серий.
Например, если у нас есть список ссылок на страницы [(5,0), (1,0), (3,2), (4,0)], то сортировка его по идентификатору целевой страницы (разрыв связей по источнику ID) дает [(1,0), (4,0), (5,0), (3,2)]. Группировка ссылок по идентификатору цели в формате (идентификатор целевой страницы, количество входящих ссылок, идентификаторы исходной страницы.
..) дает [(0,3,1,4,5), (2,1,3)] (т.е. на странице 0 есть 3 входящие ссылки {1,4,5}, а на странице 2 есть 1 входящая ссылка {3}).
Выполните 1000 итераций вычисления PageRank. На каждой итерации печатайте кучу страниц с самым высоким рейтингом. Также распечатайте количество изменений за итерацию, чтобы пользователь мог вручную отслеживать прогресс и видеть, сходятся ли числа. Арифметическая формула расчета PageRank хорошо известна и лучше объясняется в Википедии и других источниках, поэтому я не буду описывать ее на этой странице.
Записать все рейтинги страниц в файл (начиная с идентификатора страницы 0, затем 1, 2, 3 и т. д.). Это позволяет загружать данные из этих дорогостоящих вычислений для последующего анализа.
Примечания:
Файлы SQL (после распаковки из gzip) представляют собой простые текстовые файлы, содержащие комментарии и команды SQL. Есть команда
CREATE TABLE
, которая определяет схему таблицы, и есть огромная кучаINSERT INTO
(по одной в строке, примерно 1 МБ текста в строке), которые заполняют новую таблицу данными.Вот превью этих файлов SQL, если вы хотите получить представление о формате входящих данных: enwiki-20140102-page-preview.sql, enwiki-20140102-pagelinks-preview.sql
Размер распакованного файла составляет 3,04 ГБ для enwiki-20140102-page.sql и 27,66 ГБ для enwiki-20140102-pagelinks.sql.
Пространство имен #0 предназначено для статей. Другие — для разговора, пользователя, справки и т. д.
Возможности улучшения
Эта программа отвечает моим потребностям в решении данной проблемы и правильно обрабатывает данные и большинство пограничных случаев. Тем не менее, есть еще возможности для улучшения, когда речь идет о гибкости и эффективности использования времени/пространства.
Вместо использования FSM с ручным кодированием сделайте синтаксический анализ SQL менее ломким и закодируйте его на более высоком уровне. Возможно, используйте настоящую библиотеку синтаксического анализатора SQL или, по крайней мере, иметь правильный лексер и анализатор грамматики без контекста.
Упакуйте карту string/int в гораздо более компактный формат, потому что это самый большой объем памяти. В основном это означает написание пользовательского класса, реализующего интерфейс
Map
.Проверка целочисленных переполнений, выделений памяти, превышающих предельный размер 32-разрядного числа со знаком, деления на ноль и т. д.
Многопоточные вычисления для разбора SQL и итераций PageRank.
Исходный код и инструкции
Исходный код Java:
- WikipediaPagerank.java (основная программа)
- Pagerank.java (основной числовой алгоритм)
- PageIdTitleMap.java (скучный ввод-вывод)
- PageLinksList.java (скучный ввод-вывод)
- SqlReader.java (уродливый FSM )
- SortPageTitlesByPagerank.java (дополнительная программа)
Дампы данных английской Википедии: https://dumps. wikimedia.org/enwiki/
Из снимка по вашему выбору загрузите два файла enwiki- ггггммдд -page.sql.gz (~1 ГБ) и enwiki- ггггммдд -pagelinks.sql.gz (~5 ГБ). Обновите имена файлов вверху WikipediaPagerank.java и скомпилируйте.
Чтобы запустить эту программу в наборе данных Википедии, вы должны использовать 64-разрядную JVM и иметь около 12 ГиБ свободной оперативной памяти на вашем компьютере. Поместите файлы классов Java и файлы .sql.gz в один и тот же каталог. Запустить командой java -mx12G WikipediaPagerank
. Если при выполнении программы заканчивается память, увеличьте «12G» еще больше.
Когда каждый файл .sql.gz загружается в первый раз, данные анализируются и фильтруются, а затем программа кэширует данные, записывая временный файл .raw. При последующих запусках кэшированная версия загружает намного на быстрее, чем исходный файл .sql.gz, потому что данные (строки и int32) загружаются напрямую — без необходимости распаковывать gzip, анализировать текст SQL (самая медленная часть) или отфильтровать ненужные данные.