增加文件组(表分区)会提高性能吗?有做过的进

MS-SQL Server > 疑难问题 [问题点数:40分,结帖人duanzhi1984]
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银牌 2008年11月 总版技术专家分月排行榜第二
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微软MVP 2010年7月 荣获微软MVP称号
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红花 2008年11月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
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蓝花 2014年4月 Delphi大版内专家分月排行榜第三
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MySQL数据库面试题(2020最新版)

数据库三大范式是什么mysql有关权限的哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别什么区别?数据类型mysql哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别?InnoDB引擎的4...

sqlService 对已存在数据进行分区提高性能

SQL server从SQL server 7.0的分区视图到SQL server 2000中的分区视图中到SQL server 2005所使用的分区表,不断改善大型所面临的性能、阻塞、备份空间、时间、运营成本等。当和索引非常大的时候,通过分...

MySQL 面试题

因为 MySQL 还会有部分内容和运维相关度比较高,所以本文我们分成两部分【开发】【运维】两部分。 对于【开发】部分,我们需要掌握。 对于【运维】部分,更多考验开发的知识储备情况,当然能回答出来是比较好的...

MySQL性能优化(六):分区

分区和水平分表功能类似,将一个大的数据分割到多张小中去,由于查询不需要全扫描了,只需要扫描某些分区,所以分区提高查询速度。 水平分表需要用户预先手动显式创建出多张分表(如tbl_user0, tbl_user1, ...

SpringCloud面试题

一.SpringCloud面试题口述 1.SpringCloud和Dubbo SpringCloud和Dubbo都是现在主流的微服务架构...从技术维度上,其实SpringCloud远远的超过Dubbo,Dubbo本身只是实现了服务治理,而SpringCloud现在以及21个子项目以...

【数据库学习】数据库总结

数据库是长期存储在计算机内、组织的、可共享的大量数据的集合。 常见数据库管理系统:Access、mysql、sql server 2)特点 ①数据库数据特点 永久存储、组织、可共享。 (数据的最小存取...

oracle表分区的实现

前端时间新上线了一个改造系统,但是由于之前几张大(亿级)占用的空间太大,在查询的时候点页面等的心烦气躁,想砸电脑。后周末加班了个分区,速度蹭蹭的上去了,现在三秒响应。此文从以下几个方面来整理...

数据库面试

一、数据库问答题 1. SQL语言包括哪些类型? 数据定义DDL:Create Table,Alter Table,Drop Table, Create/Drop Index等 ...内连接是保证两个中所有的行都要满足连接条件,而外连接则不然。 在外连接中...

《吐血整理》Linux面试题Top100@面试官你好,我精通Linux!嘿嘿~

Linux初学者面试问题 Linux基本面试问题 1.什么是Linux? 回答:Linux是基于Linux内核的操作系统。它是一个开源操作系统,可以在不同的硬件平台上运行。它为用户提供了免费的低成本操作系统。...

软件测试面试题汇总

转载自: ... 软件测试面试题汇总 测试技术面试题 ...........................................................................................................

GreenPlum分区表原理

Greenplum分区表的原理和PostgreSQL的原理相同,都是把一张大按照适合的维度进行分割,通过的继承,规则,约束实现。 与PostgreSQL分区表的区别: 在PostgreSQL中,通过一个父,多个子来实现分区表。插入...

MYSQL分区性能

转自,诗小蓝博客

oracle的 分表 详解 -----表分区(转)

今天在群里讨论了一个分库分表的问题,再加上最近生产库中一个订单记录大的处理方式,对表分区有了更深一步的理解,这里转载了一篇文章。oracle也好,mysql也好,都是支持分区的,通过时间等范围、列表、hash、...

mysql 表分区 查看表分区 修改表分区

一、mysql分区简介 数据库分区 数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果,但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的...MySQL的分区主要两种形式:水平分区和垂直分区...

Tomcat面试题+http面试题+Nginx面试题+常见面试题

Tomcat面试题 1、Tomcat的缺省端口是多少?怎么修改?...2、Tomcat哪几种connector运行模式(服务的请求方式)? 答:三种。修改它的运行模式需要在主配置文件中找到connector字段中的protocol进行修改...

硬盘分区形式(MBR、GPT)、系统引导、文件系统、Inode和Block

目录 MBR和GPT MBR的局限性 GPT的优势 主分区、扩展分区和逻辑分区 ...Legacy、UEFI引导和GRUB引导 ...文件系统(FAT16、32、NTFS和EXT2、3、4、Xfs、Tmpfs) ...新买一块硬盘,设置分区时,系统询问你是想要使用MBR...

Oracle表分区详解(优缺点)

此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作:  1.空间及分区表的概念  2.表分区的具体作用  3.表分区的优缺点  4.表分区的几种类型及操作方法  5.对表分区的维护性操作. (1.) 空间及分区表的...

数据库优化实践【文件、文件组分区篇】

 第九步:合理组织数据库文件组和文件  创建SQL Server数据库时,数据库服务器自动在文件系统上创建一系列的文件,之后创建的每一个数据库对象实际上都是存储在这些文件中的。SQL Server下面三种文件: ...

[Impala基础]-- impala分区(CDH5.7以上版本)

例如,对于在年份列上分区的school_records,对于每个不同的年值具有单独的数据目录,并且该年的所有数据存储在该目录中的数据文件中。 包括WHERE条件(例如YEAR = 1966,YEAR IN(1989,1999)或YEAR ...

WPF开发教程

------WPF开发教程 目录 WPF基础入门....... 1. WPF基础之体系结构......2. WPF基础之XAML....3. WPF基础之基元素......4. WPF基础之属性系统......5. WPF基础之路由事件......6. WPF基础之布局系统......7. WPF基础之样式设置和模板...

SQL Server 自动化管理——分区表自动化管理

为兼顾性能和业务的需要,日志每天一个分区,并且数据仅保留最近32天,超过32天的数据清除。 一. 解决方案:1. 停机维护时,一次性增加n个分区。优点是在增加分区的时候,不会对性能造成影响;不足的地方是,...

mysql数据表分区详细语法及性能测试

一、 mysql分区简介 数据库分区 数据库分区是一种物理数据库设计技术。...MYSQL的分区主要两种形式:水平分区和垂直分区   水平分区(HorizontalPartitioning) 这种形式的分区

Oracle-分区表解读

OLAP和OLTP解读Oracle-index索引解读Oracle-分区表解读Oracle-锁解读Oracle-等待事件解读Oracle-procedure/cursor解读Oracle关于分区的在线文档当中的数据量不断增大,查询数据的速度就变慢,应用程序的性能...

linux概念之分区文件系统

Linux系统分区概念 2015年05月19日 15:26:01 阅读数:4660 标签: Linux 系统分区 更多 个人分类: Linux  在学习 Linux 的过程中,安装 Linux 是每一个初学者的第一个门槛。在这个过程中间,最大的困惑莫过于...

oracle空间表分区详解及oracle表分区查询使用方法

此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作: 1.空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作. (1.) 空间及分区表的概念 空间...

sql表分区分区

一、 mysql分区简介 数据库分区 数据库分区是一种物理数据库设计技术。...MYSQL的分区主要两种形式:水平分区和垂直分区   水平分区(HorizontalPartitioning) 这种形式的分区是对根据的行进行分区,...

oracle分表分区提高检索速度的相关方法

此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作:  1.空间及分区表的概念  2.表分区的具体作用  3.表分区的优缺点  4.表分区的几种类型及操作方法  5.对表分区的维护性操作. (1.) 空间...

Linux实用教程(第三版)

第一章 Linux系统初步了解 本章内容 1.1 Linux系统简介 1.2 Linux系统的特点和组成 1.3 Linux版本介绍 1.4 Red Hat Linux系统概述 1.1 Linux系统简介 1.1.1 什么是Linux 1.1.2 Linux系统的产生 ...&...

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

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微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

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