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设计数据库之经验谈

Jun 13, 2016 am 10:05 AM
使用 影響 パフォーマンス データベース モデル システム デザイン

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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7月29日、AITO Wenjieの40万台目の新車のロールオフ式典に、ファーウェイの常務取締役、ターミナルBG会長、スマートカーソリューションBU会長のYu Chengdong氏が出席し、スピーチを行い、Wenjieシリーズモデルの発売を発表した。 8月にHuawei Qiankun ADS 3.0バージョンが発売され、8月から9月にかけて順次アップグレードが行われる予定です。 8月6日に発売されるXiangjie S9には、ファーウェイのADS3.0インテリジェント運転システムが初搭載される。 LiDARの支援により、Huawei Qiankun ADS3.0バージョンはインテリジェント運転機能を大幅に向上させ、エンドツーエンドの統合機能を備え、GOD(一般障害物識別)/PDP(予測)の新しいエンドツーエンドアーキテクチャを採用します。意思決定と制御)、駐車スペースから駐車スペースまでのスマート運転のNCA機能の提供、CAS3.0のアップグレード

Honor Magic V3 が AI デフォーカス眼保護技術をデビュー: 近視の進行を効果的に軽減 Honor Magic V3 が AI デフォーカス眼保護技術をデビュー: 近視の進行を効果的に軽減 Jul 18, 2024 am 09:27 AM

7月12日のニュースによると、Honor Magic V3シリーズは本日正式にリリースされ、新しいHonor Vision Soothing Oasisアイプロテクションスクリーンを搭載しており、スクリーン自体は高スペックで高品質であると同時に、AIアクティブアイプロテクションの導入も先駆けとなっています。テクノロジー。近視を軽減する伝統的な方法は「近視メガネ」であると報告されています。近視メガネの度数は均等に分散され、視野の中心領域は網膜上に結像されますが、周辺領域は網膜の後ろに結像されます。網膜は像が遅れていると認識し、眼軸方向の成長を促進し、その度数が深くなります。現在、近視の進行を軽減する主な方法の 1 つは、「デフォーカス レンズ」です。中央領域は通常の度数で、周辺領域は光学設計の隔壁によって調整され、周辺領域の像が収まります。網膜の前。

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ソフトウェア テクノロジの最前線に立つ UIUC Zhang Lingming のグループは、BigCode 組織の研究者とともに、最近 StarCoder2-15B-Instruct 大規模コード モデルを発表しました。この革新的な成果により、コード生成タスクにおいて大きな進歩が達成され、CodeLlama-70B-Instruct を上回り、コード生成パフォーマンス リストのトップに到達しました。 StarCoder2-15B-Instruct のユニークな特徴は、その純粋な自己調整戦略であり、トレーニング プロセス全体がオープンで透過的で、完全に自律的で制御可能です。このモデルは、高価な手動アノテーションに頼ることなく、StarCoder-15B 基本モデルの微調整に応じて、StarCoder2-15B を介して数千の命令を生成します。

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1. はじめに ここ数年、YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、リアルタイム物体検出の分野で主流のパラダイムとなっています。研究者たちは、YOLO のアーキテクチャ設計、最適化目標、データ拡張戦略などを調査し、大きな進歩を遂げました。同時に、後処理に非最大抑制 (NMS) に依存すると、YOLO のエンドツーエンドの展開が妨げられ、推論レイテンシに悪影響を及ぼします。 YOLO では、さまざまなコンポーネントの設計に包括的かつ徹底的な検査が欠けており、その結果、大幅な計算冗長性が生じ、モデルの機能が制限されます。効率は最適ではありませんが、パフォーマンス向上の可能性は比較的大きくなります。この作業の目標は、後処理とモデル アーキテクチャの両方から YOLO のパフォーマンス効率の境界をさらに改善することです。この目的を達成するために

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さまざまな Java フレームワークのパフォーマンス比較: REST API リクエスト処理: Vert.x が最高で、リクエスト レートは SpringBoot の 2 倍、Dropwizard の 3 倍です。データベース クエリ: SpringBoot の HibernateORM は Vert.x や Dropwizard の ORM よりも優れています。キャッシュ操作: Vert.x の Hazelcast クライアントは、SpringBoot や Dropwizard のキャッシュ メカニズムよりも優れています。適切なフレームワーク: アプリケーションの要件に応じて選択します。Vert.x は高パフォーマンスの Web サービスに適しており、SpringBoot はデータ集約型のアプリケーションに適しており、Dropwizard はマイクロサービス アーキテクチャに適しています。

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