把记录添加到数据库(有时能存进去,有时没反应)(有没人碰到过!)

浅谈数据库，数据仓库，数据中台

数据库，数据仓库，数据中台这些关于数据的概念性的东西，对于初学者来讲，非常容易混淆。 在使用计算机的过程中，我们经常会遇见需要进行数据存储的场景，比如，通讯录数据，进销存数据。在数据量不是特别大的时候，我们通常采用excel文件形式、txt文件、word文档等形式来存储数据。当数据量越来越大时，这种个人常用的数据存储方式会变得不太方便更新，不方便查询等，因此，需要一种数据管理工具，对这些零散的数据进行管理。 一、数据库 数据库以一定的方式将数据存储在一起的、能提供给多个用户共享的数据集合。它给用户提供

数据仓库基本知识

1.BI的含义 BI(Business Intelligence)：商业智能。技术层面上讲，是将数据仓库、联机分析处理工具（OLAP）、数据挖掘等技术结合在一起分析数据。业务层面上讲，是将企业数据进行清洗、分析、挖掘，以获得企业经营所需的决策数据。 2.BI的发展 第一阶段：业务报表。静态信息。 第二阶段：数据仓库。建立数据仓库存储业务数据、建立数据集市解决特定专题分析、提供OLAP和统计分析。 第三阶段：商务智能解决方案。客户中心型数据仓库和数据集市、集成复杂的管理工具（OLAP、数据挖掘、评估

基于MATLAB的复合弹性模量分析，采用混合法则，结合纤维体积分数变化和图形结果。.zip

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

基于MATLAB的自适应纯追踪曲线跟踪机器人仿真，采用多路径、自适应速度控制和图形界面可视化。.zip

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

【数据库优化】通信行业B/O域查询性能提升：基于分区裁剪与覆盖索引的秒级溯源系统实现

内容概要：本文围绕通信行业中海量话单与信令数据的查询性能问题，系统阐述了从全表扫描到秒级响应的数据库优化路径。文章以运营商 cdr_detail 表为案例，揭示了因使用函数操作索引列（如DATE(call_start_time)）和深分页（LIMIT offset, size）导致的全表扫描问题，并提出完整的优化方案：通过时间范围RANGE分区实现分区裁剪、构建msisdn与时间的联合覆盖索引、消除索引列函数运算、采用游标分页替代OFFSET等方式，使查询性能从P95 8.3秒降至290毫秒。同时介绍了执行计划分析（EXPLAIN）在调优中的关键作用，并展望了HTAP架构、向量化执行与AI自治优化器等未来方向。; 适合人群：具备一定数据库基础知识，从事通信行业数据开发、DBA或后端研发的技术人员，尤其是面对大规模时序数据查询性能瓶颈的工程师；; 使用场景及目标：①解决营业厅用户详单查询、网间结算对账、VoNR信令分析等高并发、低延迟查询场景下的性能问题；②掌握如何通过分区策略、索引设计和SQL改写实现从全表扫描到精准索引访问的优化落地； 阅读建议：建议结合实际生产环境中的大表查询案例，对照本文的反例与正例进行执行计划对比分析，并在测试环境中实践分区表创建、覆盖索引构建及游标分页改写，深入理解每项优化技巧的实际效果。