MIS开发

Kanfu 2000-03-14 10:39:00
最近要做一个多用户(仓库)的物料管理系统,各仓库所管辖的物料类别各不相同,由于物料品种特多,共有1万多种,按常规的方法生成收付存报表和明细帐速度就成了瓶颈,哪位高手请指点一二,本人不胜感激!
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dqj 2000-04-04
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Kanfu 2000-04-04
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Thank everyone!
zzyy 2000-04-03
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你问的是优化问题,可你问题的原因却在结构设计上。建议从新划分系统
fish007 2000-03-16
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不知你使用何种数据库?是否建立了单独的数据库服务器?后台数据库本身的速度、性能也很重要。
alanpower 2000-03-16
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是否能都建几个表?
ff 2000-03-15
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存储过程,分布式系统,共享数据窗口,过滤
none 2000-03-14
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对不起,上文中收据=数据
none 2000-03-14
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1万行物料不算多,不应该慢

另外由于物料主文件被频繁使用所以随后的访问速度更应该不慢(缓存)。是不是硬件资源太差劲?

如果你的物料主文件列太多,可以拆细,将经常被引用的列(物料号、物料名称、规格、型号、计量单位)单做成一个表,其余的列做成一个表,这样虽然收据冗余度增加了,但多数程序的响应速度会有改善。

还有一点,物料号一般是变长的,但是许多表都要用到物料号,而VARCHAR的存取速度比CHAR的慢,所以我倾向于设为定长,不知你的情况如何。

我反对将不同仓库管辖的物料设计成不同的表,虽然响应速度快,但有后患。
929 2000-03-14
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可考虑用存储过程和临时表来缩小记录的数目。能否再说详细些?
Kanfu 2000-03-14
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第一个事件应当为:时间
Kanfu 2000-03-14
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要实现能够浏览任意事件段的收付存报表,所以每次都要选出每种物料该时间段内最后一次出入库的记录,这个操作很费时间,而且用户月结没有规定日期,随意的,想什么时候结就什么时候结.以前的系统是单用户的所以速度不成问题.也许是表结构就有问题了,大家帮我出出主意
一. 课程介绍本课程结合Python进行统计与数据分析的原理讲解与实战,涵盖了大部分统计&数据分析模型,特别是当前比较主流的算法:参数估计、假设检验、线性回归、广义线性回归、Lasso、岭回归、广义可加模型、回归样条等;机器学习经常用到的主成分分析、因子分析、典型相关分析、聚类分析等;各种非参数统计模型,包括非参数统计推断、尺度推断、位置推断、非参数核密度估计、非参数回归等。本课程主要针对有一定Python编程基础、即将毕业参加工作的的大三大四学生,或者已经参加工作需要提升自己数据分析能力以及转行从事IT行业尤其是数据&大数据分析工作的初入职场者,或者正在攻读硕博士学位需要学习和掌握量化研究方法的研究生。本课程对于即将从事机器学习、深度学习&人工智能相关工作的程序员也有很大帮助,有利于打好坚实的理论基础。二. 课程目录第0章 课程导学第1章 数据描述性分析1.1 描述统计量1.2 数据的分布1.3 概率分布函数的图形1.4 直方图、经验分布函数与QQ图1.5 多元数据的数据特征与相关性分析1.6 多元数据的基本图形表示第2章 参数估计2.1 点估计2.2 区间估计第3章 假设检验3.1 基本原理3.2 参数检验第4章 回归分析4.1 回归分析的概念与一元线性回归4.2 多元线性回归及统计量解析4.3 逐步回归与模型选择4.4 回归诊断4.5 广义线性回归4.6 非线性回归第5章 方差分析5.1 单因素方差分析5.2 双因素方差分析第6章 判别分析与聚类分析6.1 判别分析6.2 聚类分析第7章 主成分分析、因子分析与典型相关分析7.1 主成分分析7.2 因子分析7.3 典型相关分析第8章 非参数统计8.1 经验分布和分布探索8.2 单样本非参数统计推断8.3 两独立样本的位置与尺度判断8.4 多组数据位置推断8.5 分类数据的关联分析8.6 秩相关与分位数回归8.7 非参数密度估计8.8 一元非参数回归三. 讲师简介主讲人李进华博士,本、硕、博皆就读于武汉大学信息管理学院,2005年获博士学位进入211高校任教,2012年受聘为教授。从事信息管理与数据分析方面的教学、科研与系统开发工作20余年,具备深厚理论修养和丰富实战经验。是中国最早从事Java开发的程序员和Oracle数据库的DBA之一。曾带领团队开发《葛洲坝集团三峡工程指挥中心三期工程施工管理系统》、《湖北省财政厅国有企事业单位资产管理系统》等大型MIS

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