用Select+Where多条件查询语句,查询一个有100亿条数据的视图。

热情的菜鸟 2013-10-11 04:02:52
每次执行查询都会卡死,主数据表上的查询条件我都做了索引,有什么办法优化吗?
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sunbo624 2013-10-12
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datetime别用date类型存了 用14位的数字存yyyyMMddhhmmss这种的 占用的物理空间少 磁盘产生的瓶颈可以小一些
blackkettle 2013-10-12
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测试结果出来了没有?
专注or全面 2013-10-12
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where 条件中不是有时间段条件吗 那还不直接在datetime那列上建立聚集索引? 性能问题首先要考虑的就是是不是有聚集索引可以用,你说查询没返回结果集,那么用聚集索引就可以直接过滤出来数据了,要别的索引意义也不大
q512362091 2013-10-12
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从来没想过. 单表数据会达到这个数量级别. 应该考虑 分区 历史表. 切割下.
LongRui888 2013-10-11
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其实你建的索引,要把帅选性最高的字段放在前面,像那个autoId可以放后面的。
發糞塗牆 2013-10-11
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明天我不上班,不过有时间我还是会上的,从2008开始,where条件的顺序就不再有这么严格的要求,一开始没想到,所以都把帖子刷到60楼了,作为一个DBA,失败啊
热情的菜鸟 2013-10-11
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引用 58 楼 DBA_Huangzj 的回复:
一般建议:自增字段做索引第一列,因为唯一性最高,然后才按照刚才给你的count语句来排其他字段。
OK,明天发结果。
發糞塗牆 2013-10-11
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一般建议:自增字段做索引第一列,因为唯一性最高,然后才按照刚才给你的count语句来排其他字段。
热情的菜鸟 2013-10-11
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那是个自增长字段
热情的菜鸟 2013-10-11
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引用 55 楼 DBA_Huangzj 的回复:
验证一下我的想法是否正确
我把数据都删了,重建了索引,明早过来又是好几亿的数据,我测完给你发结果。 还想问下,App_Data表中的autoID是否影响我的查询?需要调整吗?
發糞塗牆 2013-10-11
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验证一下我的想法是否正确
發糞塗牆 2013-10-11
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我想知道现在效率如何?
热情的菜鸟 2013-10-11
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引用 52 楼 DBA_Huangzj 的回复:
值改变的话影响不大,不过有可能出现参数嗅探等问题,你最起码要保证顺序不变。
感谢你 感谢楼上的每一位朋友
發糞塗牆 2013-10-11
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值改变的话影响不大,不过有可能出现参数嗅探等问题,你最起码要保证顺序不变。
热情的菜鸟 2013-10-11
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引用 49 楼 DBA_Huangzj 的回复:
5分之一,筛选性太弱了,不适合做第一列
太感谢了,顺便问下,我这个筛选条件语句会随着客户的不同选择而变化, 比如: WHERE (userID = 1) WHERE (devID = 1) WHERE (userID = 1)AND (devID = 1) 等等组合都有可能出现,但字段的前后顺序是不变的, 请问这样的情况还需要特别关注索引的顺序吗?
热情的菜鸟 2013-10-11
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引用 48 楼 DBA_Huangzj 的回复:
那就是原因了,用这个select count(distinct autoID)/表的总数把你用到的列都这样查,然后选择值最小那个做第一列,第二小的做第二列,以此类推
扫戴斯乃
發糞塗牆 2013-10-11
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5分之一,筛选性太弱了,不适合做第一列
發糞塗牆 2013-10-11
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那就是原因了,用这个select count(distinct autoID)/表的总数把你用到的列都这样查,然后选择值最小那个做第一列,第二小的做第二列,以此类推
热情的菜鸟 2013-10-11
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引用 46 楼 DBA_Huangzj 的回复:
看上去应该是userID 的筛选性不高,sqlserver选择使用scan,导致性能慢
userID 只有5个,是不是这个原因? 我应该从小往大查?
發糞塗牆 2013-10-11
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看上去应该是userID 的筛选性不高,sqlserver选择使用scan,导致性能慢
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内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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