社区
疑难问题
帖子详情
巨难处理的问题
cn_kap
2011-08-24 10:50:43
某时间有基础数据A,通过X,Y,Z条件计算可以得到B
X,Y,Z条件存储在基础表里
B根据时间存储在数据表
因为X,Y,Z数据会经常变化
现在要查询某段时间B的变化趋势并显示对应的X、Y、Z的值
数据库怎么设计比较好?
...全文
90
10
打赏
收藏
巨难处理的问题
某时间有基础数据A,通过X,Y,Z条件计算可以得到B X,Y,Z条件存储在基础表里 B根据时间存储在数据表 因为X,Y,Z数据会经常变化 现在要查询某段时间B的变化趋势并显示对应的X、Y、Z的值 数据库怎么设计比较好?
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
10 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
Lyongt
2011-08-24
打赏
举报
回复
你这问题的描述让人看起来像标题所说的一样!
能否说的更清楚明了一些,或者举几个数值的例子。
geniuswjt
2011-08-24
打赏
举报
回复
对文字没好感,来数据吧。
X_0
2011-08-24
打赏
举报
回复
保存B的時候將X,Y,Z也保存在數據表,查詢的時候就直接有了當時的X,Y,Z(X,Y,Z很小,數據筆數不多)
或者
增加X,Y,Z基礎表的修改歷史表,每次修改保存一筆歷史(包括修改時間),查詢的時候根據時間關聯歷史表表取出當時的X,Y,Z(X,Y,Z很大,數據筆數比較多)
怪众生太美丽
2011-08-24
打赏
举报
回复
叶子
2011-08-24
打赏
举报
回复
不理解...
NBDBA
2011-08-24
打赏
举报
回复
举例吧,要不看不明白的当然巨难了
--小F--
2011-08-24
打赏
举报
回复
要实现什么功能 不如举例说明
Warren
2011-08-24
打赏
举报
回复
既然(X,Y,Z)-> B,难道还需要要对B数据进行存储吗?只要把X,Y,Z打上时间戳就可以了吧?
silentcross
2011-08-24
打赏
举报
回复
将条件视为一个对象,给它建立一个表,如ConditionHistory,包含字段ID,X,Y,Z,Time。条件每次变化时,都在这个表里插入一条新数据,根据这个条件计算出来的B通过外键关联到这条数据。
快溜
2011-08-24
打赏
举报
回复
[Quote=引用楼主 cn_kap 的回复:]
某时间有基础数据A,通过X,Y,Z条件计算可以得到B
X,Y,Z条件存储在基础表里
B根据时间存储在数据表
因为X,Y,Z数据会经常变化
现在要查询某段时间B的变化趋势并显示对应的X、Y、Z的值
数据库怎么设计比较好?
[/Quote]不是很明白。
NP难
问题
求解综述
摘要:定义NP
问题
及P类
问题
,并介绍一些常见的NP
问题
,以及NP
问题
的一些求解方法,最后最NP
问题
求解的发展方向做一些展望。 关键词:NP难
问题
P类
问题
算法 最优化
问题
正文: 一.NP难
问题
及P类
问题
为了解释NP难
问题
及P类
问题
,先介绍确定性算法和非确定性算法这两个概念,设A是求解
问题
Π的一个算法,如果在算法的整个执行过程中,每一步只有一个确定的选择,则称算法A是确定性(Determinism)算法。设A是求解
问题
Π的一个算法,如果算法A以如下猜测并验证的方式工作,就称算法A是非确定...
大数据流
处理
的一致性
问题
与lambda架构优缺点
一、一些基本面 虽然现在的大数据解决方案基本上已经能够取得很好的可靠性,但一致性
问题
仍然无法轻便、彻底地解决。 一致性:可以这么理解,对于成功写入到存储系统分区中的每一条数据,后续的对该分区任何成功
处理
都应该是将分区中每一条数据包含在内的。通俗来讲,就是
处理
成功了,
处理
结果都写入,
处理
失败了则一条结果也不写入。 显然,很多的
处理
情况可能并不符合这一条件!举个例子,在对一个Kafka分区单元数据进行...
分布式是大数据
处理
的万能药?
使用分布式集群来
处理
大数据是当前的主流,将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行
处理
通常能获得显著的性能提升。因此,只要发现
处理
能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容,这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据
处理
技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群,可见“分布式思维”已经根深蒂固。那么分布式真是
处理
大数据的万能药吗?“万能”当然不可能。没有包治百病的灵药,任何技术都有其适用场景,分布式也一样。能否使用分布式技术解决
处理
能力
问题
,要结合任务的特点来看。
图像
处理
:张量分解在图像
处理
领域的应用
随着计算机视觉和图像
处理
技术的快速发展,图像数据呈现出高维、多模态、海量等特点。传统的矩阵分解方法已经无法有效
处理
这些复杂的图像数据。张量分解作为一种高阶矩阵分解方法,可以很好地捕捉图像数据的高维结构信息,在图像
处理
领域展现出巨大的应用前景。本节介绍几种常用的张量分解算法,包括高阶SVD(HOSVD)、Tucker-ALS、CP-ALS等。这些算法的核心思想是通过迭代优化的方式,交替更新张量分解的因子矩阵,直到收敛为止。综上所述,本文系统地介绍了张量分解技术在图像
处理
领域的应用。
对自然语言
处理
nlp的一点感想
自然语言
处理
(nlp)作为计算机的一个研究方向存在已久,但是最近人工智能这一波热潮又让nlp重新得到巨大关注。由于
处理
对象是语言这一种人类特有的沟通工具以及其丰富巨大的信息量,给人一种错觉--似乎这是人工智能领域真正的皇冠,达到最终真正人工智能(强人工智能)的最近之路。但是事实是如何不敢随意断言,只是有点感慨一下,就是这一块很难做。语言作为人类的工具,一方面可以让我们与外界交互,可以说话,可以记录...
疑难问题
22,294
社区成员
121,729
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
疑难问题
MS-SQL Server 疑难问题
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
MS-SQL Server 疑难问题
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章