[劳驾zjcxc解答]SQL2005缓存问题!!!!!!!!!

net_net 2008-05-29 03:54:06
运行环境
win2003+SQLSERVER2005 做的服务器群集
同一个存储过程第一次执行需要1分多钟,第二次只有20多秒,第二次肯定运行的缓存。
但是这个存储过程里有5个表经常用到的,当存储过程执行时或其他应用程序调用同样的表时,是重新加载还是直接从内存读取??
另外请教一下,如果存储过程不用游标,临时表怎么用??循环怎么处理??
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hery2002 2008-05-30
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[Quote=引用 15 楼 perfectaction 的回复:]
他那就是exec(@sql)和sp_executesql 在有参数的情况下之差别,sp_executesql比exec更有效
[/Quote]
这个联机丛书上说的很详细的,sp_executesql比exec更有效
nzperfect 2008-05-30
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他那就是exec(@sql)和sp_executesql 在有参数的情况下之差别,sp_executesql比exec更有效
关于这个,我也写过 http://www.dmblogs.com/nzBlog/article.asp?id=59
net_net 2008-05-30
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select ID,num,deal From ypbm where id='+@id

set @sql='select ID,Num,Deal From ypbm where id=@i'
Exec sp_executesql @sql,'@num int output,@i int',@num output,@i

arrow_gx 有篇文章说这两种语句执行效率差别很大
nzperfect 2008-05-30
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第一条>=第二条
个人认为差别甚微
net_net 2008-05-30
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select ID,Num,Deal From ypbm

set @sql='select ID,Num,Deal From ypbm'
Exec sp_executesql @sql
上面两条语句哪条效率高些????
nzperfect 2008-05-30
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不会受影响
net_net 2008-05-30
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Set @sql='select @yzbh=yzbh,@sl=sl from #tmpYP AutoID=@j'
Exec sp_executesql @sql,N'@yzbh varchar(20) output,@sl decimal(18,2) output,@j int',@yzbh output,@sl output,@j

Set @SQLQUERY=N'select @ypmc=ypmc,@ggxh=ggxh,@qmkcl=qmkcl from yfview_'+@bmbh+' where ypbm='+@yzbh+' and qmkcl>='+@slExec sp_executesql @SQLQUERY,N'@ypmc varchar(200) output,@ggxh varchar(20) output,@qmkcl decimal(8,2) output',@ypmc output,@ggxh output,@qmkcl output

@bmbh是存储过程的一个参数
第二句的WHERE条件是动态,效率会不会受影响??如果有影响应该怎么写??
hery2002 2008-05-29
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[Quote=引用 8 楼 perfectaction 的回复:]
我记得两年前还没有人关心执行计划,现在好像大家都知道了. sql 优化越来越透明了
[/Quote]
呵呵,主要是现在应用越来越复杂,业务变化快,数据量也上去了,所以优化提上来了~~
nzperfect 2008-05-29
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我记得两年前还没有人关心执行计划,现在好像大家都知道了. sql 优化越来越透明了
nzperfect 2008-05-29
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ruihuahan 正解.
logical read 是数据总页数.包含物理读.
ruihuahan 2008-05-29
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如果 set statistics io on 的话
通常 logical read 会大于 physical read,差值部分就是从数据缓存中读取的。
hery2002 2008-05-29
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.....
nzperfect 2008-05-29
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举个例子,如果一个表里的数据在某个时间段内A和B先后读取表里数据
A先读取了数据的一半
那么B要读数据的3/4的话,那么,他会先从缓存内取到A已经读取一半,再去物理表里取1/4,而不是从表里取3/4

事实上是你对一个表的i u d操作,并不是实时写到物理表里的,而且缓存在内存里的一个表
sql server会在某个时间点一次性写入硬盘.


nzperfect 2008-05-29
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[Quote=引用 2 楼 hery2002 的回复:]
引用楼主 net_net 的帖子:
运行环境
win2003+SQLSERVER2005 做的服务器群集
同一个存储过程第一次执行需要1分多钟,第二次只有20多秒,第二次肯定运行的缓存。
但是这个存储过程里有5个表经常用到的,当存储过程执行时或其他应用程序调用同样的表时,是重新加载还是直接从内存读取??

另外请教一下,如果存储过程不用游标,临时表怎么用??循环怎么处理??


缓存只保存执行计划,数据应该是重新加载的, 如果是其它应用程序调用,肯定是重新加载的.
如果是SQL 2005的话,可以使用表变量,循环处理的话,设置一个id,然后每次取Id就可以了,
..........
[/Quote]

执行计划和数据都会被缓存的,不是只保存执行计划
hery2002 2008-05-29
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[Quote=引用楼主 net_net 的帖子:]
运行环境
win2003+SQLSERVER2005 做的服务器群集
同一个存储过程第一次执行需要1分多钟,第二次只有20多秒,第二次肯定运行的缓存。
但是这个存储过程里有5个表经常用到的,当存储过程执行时或其他应用程序调用同样的表时,是重新加载还是直接从内存读取??

另外请教一下,如果存储过程不用游标,临时表怎么用??循环怎么处理??
[/Quote]

缓存只保存执行计划,数据应该是重新加载的,
如果是其它应用程序调用,肯定是重新加载的.
如果是SQL 2005的话,可以使用表变量,循环处理的话,设置一个id,然后每次取Id就可以了,
declare @tb table(id int identity(1,1), col nvarchar(10),col2 nvarchar(10),col3 nvarchar(10))
declare @i int, @icount int
declare @str nvarchar(10)
set @i =1

insert into @tb
select 'col','col2','col3'
union all select 'col11','col12','col13'
union all select 'col111','col112','col113'
union all select 'col1111','col1112','col1113'
union all select 'col11111','col11112','col11113'

select @icount = max(id) from @tb
while (@i<=@icount)
begin
set @str =''
select @str = col from @tb where id = @i
print ' --> '+ @str
set @i = @i + 1
end

arrow_gx 2008-05-29
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SQL Server的内存占用之执行缓存
http://blog.csdn.net/arrow_gx/archive/2008/05/26/2481032.aspx
本系统提出了一套面向MRI全心脏分割任务的端到端深度学习解决方案,其核心创新在于将Swin Transformer作为编码器骨干网络,充分挖掘心脏MRI图像中的全局上下文信息与局部细节特征,同时引入4通道输入机制,在传统RGB三通道图像基础上额外拼接一个点提示编码通道,支持用户通过鼠标交互在图像上自由标注前景(心脏区域)与背景点,从而将先验空间信息显式地融入网络前向传播过程,实现基于稀疏标注引导的精准分割。在解码阶段,系统采用U型对称结构,通过逐步上采样与跳跃连接逐级恢复特征图分辨率,最终输出二值分割掩膜(前景/背景),有效区分心脏区域与其他组织。训练过程中,系统选用交叉熵损失函数,配合AdamW优化器与余弦退火学习率调度策略,确保模型在训练集和验证集上稳定收敛,并在每个epoch结束后自动计算全局像素准确率、平均交并比(mIoU)、平均Dice系数、平均精确率、平均召回率及平均F1分数等多项评估指标,全方位监控模型性能。系统内置了完整的训练日志保存、损失曲线与性能曲线绘制、学习率衰减可视化等功能模块,便于用户直观分析训练过程并调优超参数。在推理应用层面,系统封装了基于Tkinter框架的图形化交互界面,用户可上传任意MRI切片图像,通过鼠标左键/右键分别添加前景/背景点,点击“执行分割”按钮后即可实时生成叠加了红色半透明掩膜的分割结果图像,支持点集的增删与重置操作,交互响应灵敏,操作逻辑直观清晰。整体而言,本系统不仅实现了从多模态数据加载、交互式标注编码、基于Transformer的分割建模到图形化推理部署的全链路覆盖,更在算法层面通过点提示引导机制与Swin Transformer结构的高效结合,显著降低了对大规模标注数据的依赖,同时提升了模型对心脏边界模糊、形态变异及邻近组织干扰的鲁棒性,为心血管疾病的计算机辅助诊断、术前规划及定量分析提供了一种兼具精度与灵活性的智能
针对心脏MRI图像中边界模糊、器官形变复杂以及标注成本高昂等痛点,本研究构建了一套以Swin Transformer为编码基座、融合人机交互机制的轻量化分割系统。该方案跳出传统全自动分割的思维定式,转而采纳“模型推理+专家微调”的协同策略,在模型输入层开辟了一条额外的点提示通道,允许操作者通过鼠标标记少量前景或背景点,将这些位置信息与图像特征并行馈入网络,从而将抽象的空间先验转化为可微分的学习信号,使得分割结果能够灵活响应个体差异与局部歧义。编码端采用基于移位窗口注意力的Transformer结构,以分层递降的分辨率捕获全局感受野下的解剖结构关联,解码端则通过逐步上采样与跨层特征拼接恢复空间细节,最终输出逐像素的二分类概率图。训练数据来自心脏MRI多切片序列,每张样本不仅包含原始影像与对应金标准掩膜,还通过随机采样前景点的方式模拟真实交互场景,迫使模型学会如何从稀疏的点监督中推断完整器官轮廓。损失函数选用标准交叉熵,用以衡量预测概率与真实标签之间的分布差异,同时引入混淆矩阵模块对训练与验证阶段的像素精度、召回率、F1分数、Dice系数及平均交并比进行逐轮次追踪,所有评估曲线均自动落盘保存,便于横向对比不同超参数配置下的性能演变规律。在工具链末端,系统配套开发了一个基于Tkinter的事件驱动型图形界面,将模型推理、点标注、结果渲染与图像交互四个环节无缝串联。用户上传图像后,可通过左键与右键分别部署正负样本点,随后系统自动完成坐标缩放、通道拼接、前向传播与掩膜重采样,最终在原始影像上叠加半透明彩色蒙层,清晰勾勒出模型判定的心脏区域。整套代码逻辑紧密、模块边界清晰,既可作为医学影像分割领域的教学范例,亦可经过少量适配迁移至其他器官或模态的交互式标注任务中,具备良好的扩展潜力与实用价值。
内容概要:本文介绍了基于MATLAB实现的改进前推回代法在低压配电网潮流计算中的应用。该方法针对传统前推回代法在处理弱环网、分布式电源接入以及三相不平衡等复杂配电系统时存在的收敛性差、精度不足等问题,进行了算法层面的优化与改进。通过引入节点分层处理、支路阻抗修正、相序解耦建模及迭代加速策略,提升了算法的稳定性与计算效率。文中详细阐述了改进算法的核心思想、数学模型构建过程及MATLAB编程实现的关键步骤,并结合典型低压配电网算例进行仿真验证,展示了其在电压分布、功率损耗和节点电压幅值等方面的精确求解能力。; 适合人群:具备电力系统分析基础,熟悉MATLAB编程,从事配电网规划、运行或相关科研工作的研究生、工程师及科研人员(工作年限1-5年)。; 使用场景及目标:①用于低压配电网的稳态潮流分析,特别是在含分布式电源、不对称负荷的场景下进行电压特性评估;②为配电网自动化、电能质量分析、分布式能源接入规划等提供可靠的仿真支持;③作为教学与科研中潮流算法研究的参考实现平台。; 阅读建议:建议读者结合电力系统潮流计算的基本理论,对照MATLAB代码逐模块理解算法实现逻辑,重点关注节点编号优化、三相建模处理与收敛判据设置;可通过修改网络拓扑或参数进行仿真实验,加深对算法性能的理解与掌握。

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