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大数据量多表查询优化 求解~~
xuexinghen
2009-10-26 10:55:23
我们公司是个制造厂 数据流量相当大
现在需要从不同的三张表里取出 工单(就是每批生产的单号) 设备(使用什么设备进行生产) 机台(在哪一个机器的那一条产线的哪一个机台进行加工的) 这几个字段
要求尽可能高效的取出有一定的扩展性(增加与当前字段相关连的其他字段进来)
需要从哪些方面考虑这个事情
高效是不是就体现在优化SQL查询语句 建立索引
那扩展性应该从哪些地方来考虑呢?
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大数据量多表查询优化 求解~~
我们公司是个制造厂 数据流量相当大 现在需要从不同的三张表里取出 工单(就是每批生产的单号) 设备(使用什么设备进行生产) 机台(在哪一个机器的那一条产线的哪一个机台进行加工的) 这几个字段 要求尽可能高效的取出有一定的扩展性(增加与当前字段相关连的其他字段进来) 需要从哪些方面考虑这个事情 高效是不是就体现在优化SQL查询语句 建立索引 那扩展性应该从哪些地方来考虑呢?
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xuexinghen
2009-10-26
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[Quote=引用楼主 xuexinghen 的回复:]
我们公司是个制造厂 数据流量相当大
现在需要从不同的三张表里取出 工单(就是每批生产的单号) 设备(使用什么设备进行生产) 机台(在哪一个机器的那一条产线的哪一个机台进行加工的) 这几个字段
要求尽可能高效的取出有一定的扩展性(增加与当前字段相关连的其他字段进来)
需要从哪些方面考虑这个事情
高效是不是就体现在优化SQL查询语句 建立索引
那扩展性应该从哪些地方来考虑呢?
[/Quote]
LEADER说要易于维护 要有扩展性
说现在查出来的只是3个字段 以后也许会添加新的字段
那是不是意味着我要新建一张表出来
而不仅仅是查询
如果是新建一张表
那还需要考虑哪些问题?
小灰狼W
2009-10-26
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数据量大可能需要使用分区表,索引优化也很重要
查询语句尽量优化
扩展性指的是什么,增加与当前字段相关连的其他字段进来?不明白
xuexinghen
2009-10-26
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[Quote=引用 1 楼 wildwave 的回复:]
数据量大可能需要使用分区表,索引优化也很重要
查询语句尽量优化
扩展性指的是什么,增加与当前字段相关连的其他字段进来?不明白
[/Quote]
LEADER说要易于维护 要有扩展性
说现在查出来的只是3个字段 以后也许会添加新的字段
那是不是意味着我要新建一张表出来
而不仅仅是查询
如果是新建一张表
那还需要考虑哪些问题?
面对数据
量
大的情况如何进行
优化
?
分治算法是一种递归式的算法思想,它将一个大问题分解成若干个小问题,然后递归地解决每个小问题,最后将所有小问题的解合并起来得到大问题的解。在实现分治算法时,需要注意递归的终止条件和子问题的规模。如果子问题的规模太小,则递归的效率会变得很低,甚至可能导致栈溢出等问题。因此,需要根据具体问题的规模和复杂度来确定递归的终止条件和子问题的规模。哈希算法是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的算法。它将输入数据(也称为消息)映射到固定长度的哈希值,通常是一个固定长度的二进制字符串。BitMap 算法是一种基于位运算。
MATLAB人工蜂群算法
求解
数据拟合和多参数
优化
问题代码实例
MATLAB人工蜂群算法
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问题代码实例 MATLAB人工蜂群算法
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数据拟合和多参数
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问题代码实例 1.基本概念 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种
优化
方法,是集群智能思想的一个具体应用,它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息,只需要对问题进行优劣的比较,通过各人工蜂个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值突现出来,有着较快的收敛速度。为了解决多变
量
函数
优化
稀疏模型
求解
优化
算法
稀疏模型
求解
,是给定字典或固定基D,
求解
对图像或信号x的最逼近原始真实图像的稀疏系数α的过程。当前,关于稀疏
求解
问题的
优化
算法大致归纳为:针对范数最小化问题的贪婪算法,是直接对范数进行
求解
;针对范数最小化问题的最
优化
算法(其包括范数正则化算法,是范数
求解
法和范数
求解
法的折中),是把范数松弛到范数进行
求解
;统计
优化
算法,是从数学期望中估计图像的最稀疏解。 范数近似
求解
算法 ...
R语言投资组合
优化
求解
器:条件约束最
优化
、非线性规划
求解
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22853 本文将介绍R中可用于投资组合
优化
的不同
求解
器。 通用
求解
器 通用
求解
器可以处理任意的非线性
优化
问题,但代价可能是收敛速度慢。 默认包 包stats(默认安装的基本R包)提供了几个通用的
优化
程序。 optimize()。用于区间内的一维无约束函数
优化
(对于一维求根,使用uniroot())。 f <- function(x) exp(-0.5*x) * sin(10*pi*x) f(0.5) result &.
最
优化
方法总结:公式解、数值
优化
、
求解
思想
机器学习的目标是给出一个模型(一般是映射函数),然后定义对这个模型好坏的评价函数(目标函数),
求解
目标函数的极大值或者极小值,以确定模型的参数,从而得到我们想要的模型。 在这三个关键步骤(定义模型,目标函数,
求解
极值)中,前两个是机器学习要研究的问题,建立数学模型。第三个问题是纯数学问题,即最
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方法。 机器学习要
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的数学模型 1.有监督学习:目标函数的极值 对于有监督学习,我们要找到一...
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