设计数据库之经验谈
数据库设计经验谈
数据库模型的设计是否合理会极大影响系统的使用性能。笔者依据多年来设计和使用数据库的经验,提出以下一些设计原则,供同仁们参考。
慎用游标(Cursor)
游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段,一般使用游标来逐行遍历数据,根据取出数据条件的不同进行不同的操作。而对于多表和大表中定义的游标(大的数据集合)循环很容易使程序进入一个漫长的等待甚至死机,笔者在某市“住房公积金管理系统”进行日终账户滚积数计息处理时,对一个10万个账户的游标处理时导致程序进入了一个无限期的等待(后经测算需48小时才能完成)(硬件环境:Alpha/4000 128MB RAM ,SCO Unix ,Sybase 11.0)。经修改程序并改用UPDATE语句后,该处理过程得以在20分钟之内完成。示例如下:
Declare Mycursor cursor for select count—no from COUNT
Open Mycursor
Fetch Mycursor into @vcount—no
While (@@sqlstatus=0)
Begin
If @vcount—no=′ ′ 条件1
操作1
If @vcount—no=′ ′ 条件2
操作2
...
Fetch Mycursor into @vcount—no
End
...
改为
Update COUNT set 操作1 for 条件1
Update COUNT set 操作2 for 条件2
...
在某些必须使用游标的场合,可考虑将符合条件的数据行转入临时表中,再对临时表定义游标进行操作,这样,可使性能得到明显提高。笔者在某地市“电信收费系统”数据库后台程序设计中,对一个表(3万行中符合条件的30多行数据)进行游标操作(硬件环境:PC服务器,PⅡ266 64MB RAM ,Windows NT4.0 MS SQL Server 6.5)。
示例如下:
Create #tmp /* 定义临时表 */
( 字段1
字段2
... )
Insert into #tmp select * from TOTAL where 条件
Declare Mycursor cursor for select * from #tmp /*对临时表定义游标*/
...
索引(Index)的使用技巧
创建索引一般有两个目的:维护被索引列的惟一性和提供快速访问表中数据的策略。大型数据库有两种索引,即簇索引和非簇索引,一个没有簇索引的表是按堆结构存储数据,所有的数据均添加在表的尾部;而建立了簇索引的表,其数据在物理上会按照簇索引键的顺序存储,一个表只允许有一个簇索引,因此,根据B树结构,可以理解添加任何一种索引均能提高按索引列查询的速度,但与此同时会降低插入、更新、删除操作的性能,尤其是当填充因子(Fill Factor)较大时。所以对索引较多的表进行频繁的插入、更新、删除操作时,建表和索引时应设置较小的填充因子,以便在各数据页中留下较多的自由空间,减少页分割及重新组织的工作。

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Am 29. Juli nahm Yu Chengdong, Huawei-Geschäftsführer, Vorsitzender von Terminal BG und Vorsitzender von Smart Car Solutions BU, an der Übergabezeremonie des 400.000sten Neuwagens von AITO Wenjie teil, hielt eine Rede und kündigte an, dass die Modelle der Wenjie-Serie dies tun werden Dieses Jahr auf den Markt kommen Im August wurde die Huawei Qiankun ADS 3.0-Version auf den Markt gebracht und es ist geplant, die Upgrades sukzessive von August bis September voranzutreiben. Das Xiangjie S9, das am 6. August auf den Markt kommt, wird erstmals mit dem intelligenten Fahrsystem ADS3.0 von Huawei ausgestattet sein. Mit Hilfe von Lidar wird Huawei Qiankun ADS3.0 seine intelligenten Fahrfähigkeiten erheblich verbessern, über integrierte End-to-End-Funktionen verfügen und eine neue End-to-End-Architektur von GOD (allgemeine Hinderniserkennung)/PDP (prädiktiv) einführen Entscheidungsfindung und Kontrolle), Bereitstellung der NCA-Funktion für intelligentes Fahren von Parkplatz zu Parkplatz und Aktualisierung von CAS3.0

Laut Nachrichten vom 12. Juli wurde die Honor Magic V3-Serie heute offiziell veröffentlicht und ist mit dem neuen Honor Vision Soothing Oasis-Augenschutzbildschirm ausgestattet. Der Bildschirm selbst verfügt zwar über hohe Spezifikationen und eine hohe Qualität, war aber auch Vorreiter bei der Einführung des aktiven KI-Augenschutzes Technologie. Es wird berichtet, dass die traditionelle Methode zur Linderung von Myopie „Myopie-Brillen“ ist. Die Stärke von Myopie-Brillen ist gleichmäßig verteilt, um sicherzustellen, dass der zentrale Sehbereich auf der Netzhaut abgebildet wird, der periphere Bereich jedoch dahinter Die Netzhaut erkennt, dass das Bild zurückliegt, wodurch die Richtung der Augenachse später wächst und sich dadurch vertieft. Eine der wichtigsten Möglichkeiten, die Entwicklung von Myopie zu lindern, ist derzeit die „Defokussierungslinse“. Der zentrale Bereich hat eine normale Stärke, und der periphere Bereich wird durch optische Designtrennwände so angepasst, dass das Bild im peripheren Bereich fällt vor der Netzhaut.

An der Spitze der Softwaretechnologie kündigte die Gruppe von UIUC Zhang Lingming zusammen mit Forschern der BigCode-Organisation kürzlich das StarCoder2-15B-Instruct-Großcodemodell an. Diese innovative Errungenschaft erzielte einen bedeutenden Durchbruch bei Codegenerierungsaufgaben, übertraf erfolgreich CodeLlama-70B-Instruct und erreichte die Spitze der Codegenerierungsleistungsliste. Die Einzigartigkeit von StarCoder2-15B-Instruct liegt in seiner reinen Selbstausrichtungsstrategie. Der gesamte Trainingsprozess ist offen, transparent und völlig autonom und kontrollierbar. Das Modell generiert über StarCoder2-15B Tausende von Anweisungen als Reaktion auf die Feinabstimmung des StarCoder-15B-Basismodells, ohne auf teure manuelle Annotationen angewiesen zu sein.

1. Einleitung In den letzten Jahren haben sich YOLOs aufgrund ihres effektiven Gleichgewichts zwischen Rechenkosten und Erkennungsleistung zum vorherrschenden Paradigma im Bereich der Echtzeit-Objekterkennung entwickelt. Forscher haben das Architekturdesign, die Optimierungsziele, Datenerweiterungsstrategien usw. von YOLO untersucht und erhebliche Fortschritte erzielt. Gleichzeitig behindert die Verwendung von Non-Maximum Suppression (NMS) bei der Nachbearbeitung die End-to-End-Bereitstellung von YOLO und wirkt sich negativ auf die Inferenzlatenz aus. In YOLOs fehlt dem Design verschiedener Komponenten eine umfassende und gründliche Prüfung, was zu erheblicher Rechenredundanz führt und die Fähigkeiten des Modells einschränkt. Es bietet eine suboptimale Effizienz und ein relativ großes Potenzial zur Leistungsverbesserung. Ziel dieser Arbeit ist es, die Leistungseffizienzgrenze von YOLO sowohl in der Nachbearbeitung als auch in der Modellarchitektur weiter zu verbessern. zu diesem Zweck

Leistungsvergleich verschiedener Java-Frameworks: REST-API-Anforderungsverarbeitung: Vert.x ist am besten, mit einer Anforderungsrate von 2-mal SpringBoot und 3-mal Dropwizard. Datenbankabfrage: HibernateORM von SpringBoot ist besser als ORM von Vert.x und Dropwizard. Caching-Vorgänge: Der Hazelcast-Client von Vert.x ist den Caching-Mechanismen von SpringBoot und Dropwizard überlegen. Geeignetes Framework: Wählen Sie entsprechend den Anwendungsanforderungen. Vert.x eignet sich für leistungsstarke Webdienste, SpringBoot eignet sich für datenintensive Anwendungen und Dropwizard eignet sich für Microservice-Architekturen.

Laut Nachrichten vom 29. Juli ist das Mobiltelefon Honor X60i heute offiziell zum Preis ab 1.399 Yuan erhältlich. Was das Design angeht, verfügt das Honor X60i-Mobiltelefon über ein gerades Bildschirmdesign mit einem Loch in der Mitte und nahezu unbegrenzten, ultraschmalen Rändern an allen vier Seiten, was das Sichtfeld erheblich erweitert. Parameter des Honor , Smart-Kapsel, Fingerabdruck unter dem Bildschirm, Dual-MIC, Rauschunterdrückung, Fragen und Antworten zu Wissen, Fotofunktionen: hinteres Dual-Kamerasystem: 50 Millionen Pixel Hauptkamera, 2 Millionen Pixel Hilfsobjektiv, vorderes Selfie-Objektiv: 8 Millionen Pixel, Preis: 8 GB

Die Benchmark-Zielerkennungssysteme der YOLO-Serie haben erneut ein großes Upgrade erhalten. Seit der Veröffentlichung von YOLOv9 im Februar dieses Jahres wurde der Staffelstab der YOLO-Reihe (YouOnlyLookOnce) in die Hände von Forschern der Tsinghua-Universität übergeben. Letztes Wochenende erregte die Nachricht vom Start von YOLOv10 die Aufmerksamkeit der KI-Community. Es gilt als bahnbrechendes Framework im Bereich Computer Vision und ist für seine End-to-End-Objekterkennungsfunktionen in Echtzeit bekannt. Es führt das Erbe der YOLO-Serie fort und bietet eine leistungsstarke Lösung, die Effizienz und Genauigkeit vereint. Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2405.14458 Projektadresse: https://github.com/THU-MIG/yo

Apples neueste Versionen der iOS18-, iPadOS18- und macOS Sequoia-Systeme haben der Fotoanwendung eine wichtige Funktion hinzugefügt, die Benutzern dabei helfen soll, aus verschiedenen Gründen verlorene oder beschädigte Fotos und Videos einfach wiederherzustellen. Mit der neuen Funktion wird im Abschnitt „Extras“ der Fotos-App ein Album mit dem Namen „Wiederhergestellt“ eingeführt, das automatisch angezeigt wird, wenn ein Benutzer Bilder oder Videos auf seinem Gerät hat, die nicht Teil seiner Fotobibliothek sind. Das Aufkommen des Albums „Wiederhergestellt“ bietet eine Lösung für Fotos und Videos, die aufgrund einer Datenbankbeschädigung verloren gehen, die Kameraanwendung nicht korrekt in der Fotobibliothek speichert oder eine Drittanbieteranwendung die Fotobibliothek verwaltet. Benutzer benötigen nur wenige einfache Schritte
