在千万条数据的数据表中， ...使用的查询时间太大 应该使用 select count(*) from (select distinct col_name,... from table) as temp; 这样的查询时间将大大的缩短。   详细分析 讨论分析      ...

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL？什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储...

原博文地址：... 总结：pageHelper是通过limit拼接sql实现分页的 低效率查询语句：select * from user where age = 10limit 100000,10； 高效率查询语句： SELECT a.* FROM USER aI...

第一次会执行sql语句查询数据库，然后保存到sqlsession缓存，第二次查询会先从缓存里查找，有的话直接返回不会执行sql. 但是如果两次sql中间增加一次commit操作（insert，delete,update）,如： select * from table ...

主要通过三种途径提高数据库查询效率：1.SQL的性能优化，2.数据库的性能优化，3.查询优化 1.SQL的性能优化 SQL语句是用户访问关系数据库中数据的唯一方法，通常在一个关系数据库上，服务器的SQL进程会使用该服务器...

1.关于SQL查询效率，100w数据，查询只要1秒，与您分享: 机器情况 p4: 2.4 内存: 1 G os: windows 2003 数据库: ms sql server 2000 目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step： – setp 1. ...

MSDN对子查询的定义是这样的:  可以将一个查询的结果用作另一个查询的输入。可以将子查询的结果用作使用 IN( ) 函数、EXISTS 运算符或 FROM 子句的语句。  一条好的值得称赞的规则是尽量用连接代替所有的子查询...

一开始,我也认为char效率要高的,毕竟占的空间固定,不用对于空间做过多处理 网上有很多坑爹的说 char效率高 ...查询效率 varchar的字段查询要比char快 1S (在没有使用索引的情况下) 至

查询效率慢的原因： 1：没有加索引或者索引失效 where条件使用如下语句会索引失效：null、！=、<>、or连接、in（非要使用，可用关键字exist替代）和not in、'%abc%'； 使用参数：num=@num、表达式操作：...

MySQL的查询有很多种比如：内连接，外链接，子查询，全笛卡尔积等等。求全笛卡尔积效率是最低的，为什么呢，因为求几张表的全笛卡尔积，会生成一张临时表，而这张临时表是没有索引的 ，所以效率是最低的。连接查询则...

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

1. select * from a,b where a.id = b.id 2. select * from a inner join b on a.id = b.id 这两种哪一种效率更高呢 , 推荐使用哪一种? 第二种叫内连接 , 第一种方式叫什么来着?忘记了 ....

解决方案：使用子查询提高查询效率   实例： SELECT BTS.EMS_NE_NAME AS DEVICE_NAME,'3G' AS DEVICE_CATEGORY ,'光缆' AS COMPARE_TYP,SEG_ROAD. OP_CABLE_SEG_NAME AS OBJ_NAME , --ROAD.OP_ROA...

记录背景 客户反映系统的用户统计模块报...解决方法有两个，一是提高nginx的超时时间，二是优化sql的查询效率，于是选择了后者。 优化的大致思路 加索引，优化sql语句 当你发现做了上述两件事后并没有改善 可以通过...

HBase查询效率揭秘： (1) Hbase通过rowkey可以快速地位到在那个region上，位置信息保存在hbase的meta表里。 每次查询都会有location cache的，所以htable里面的Hconnection 初始化的时候访问速度相对来说稍慢，...

前因：项目一直使用的是PageHelper实现分页功能，项目前期数据量较少一直没有什么问题。随着业务扩增，数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题。几十万甚至上百万的单表数据查询性能缓慢，需要几秒乃至十几秒的...

但是这样有个问题，就是执行效率太慢，更新需要的字段时，查询几天数据都需要很长时间，即使只是统计个数量都需要很长时间，各位大神们有什么其他的好方法解决这个问题吗？请各位赐教，最好可以有sql

最近在做项目中遇到多表关联查询排序的效率问题（5张以上40W+数据的表），查询一次大概要20多秒，经过一番苦思冥想，处理方案如下: 　1、软件设计初期，需要一对一关联的表应该设计在一张大表里，这样虽然字段多...

最常见的分页采用的是skip+limit这种组合方式，这种方式对付小数据倒也可以，但是对付上几百上千万的大数据，只能力不从心，skip如果跳过大量的数据会很慢，并且会越查越慢。 //代码大概看下意思就行了 ...

目录 硬件方面 使用固态硬盘 使用更大的内存条 软件方面 优化neo4j配置文件 ...固态电子存储芯片阵列而制成的硬盘，I/O性能相对于传统硬盘大大提升，芯片的工作温度范围很宽，商规产品(0~70℃)，工规产品(-40~85℃...

最常见的分页采用的是skip+limit这种组合方式，这种...即 边查询，边排序，排序之后，抽取上一页中的最后一条记录，作为当前分页的查询条件，从而避免了skip效率低下的问题。 代码如下： /** * 大数据量排序...

提高sql语句查询效率十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法： 首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度...

大表分表后每个表的结构相同，可以用sql的union 比如a,b表结构相同可以通过union来联接 ...你还记录下用户经常查询的条件，把查出的数据缓存，以便用户经常调用。 转载于:https://www.cnblogs....

instr(title,'手册')>0 相当于 title like '%手册%' instr(title,'手册')=1 相当于 title like '手册%' instr(title,'手册')=0 相当于 title not like '%手册%' substr(dzys_dzxx,length(dzys_dzxx)-length(V_...

展示一个统计页面，需要查询50条包含聚合函数的sql，非常慢，请问常用的优化思路。

redis中的keys在很多时候能帮助我们完成模糊查询的功能数据量一大，会严重影响性能修改方式：将匹配规则数组序列化后存到一个key中，这样读取的时候就直接用get即可。aaa.*.yyyy.* 作为key，然后将此模糊匹配的数据...

1. 多表连接类型 1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN，或者使用',' 如：  [sql] view plain copy ...SELECT * FROM table1 JOIN table

如果不使用索引，数据会零散的保存在磁盘块中，查询数据需要挨个遍历每一个磁盘块，直到找到数据为止，使用索引后会将磁盘块以树桩结构保存，查询数据时会大大降低磁盘块的访问数量，从而提高查询效率。如果表中的...

在遍历列表时需要验证数据的正确性，每遍历一次就要根据name查询数据库数据效率很慢，代码如下： //获得第一个表单的迭代器 Iterator<org.apache.poi.ss.usermodel.Row> rows = sheet.rowIterator(); // ...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。