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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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

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。

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。

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

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。

ターゲット検出システムのベンチマークである YOLO シリーズが再び大幅にアップグレードされました。今年 2 月の YOLOv9 のリリース以来、YOLO (YouOnlyLookOnce) シリーズのバトンは清華大学の研究者の手に渡されました。先週末、YOLOv10 のリリースのニュースが AI コミュニティの注目を集めました。これは、コンピュータ ビジョンの分野における画期的なフレームワークと考えられており、リアルタイムのエンドツーエンドの物体検出機能で知られており、効率と精度を組み合わせた強力なソリューションを提供することで YOLO シリーズの伝統を継承しています。論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2405.14458 プロジェクトアドレス: https://github.com/THU-MIG/yo

7月29日のニュースによると、Honor X60i携帯電話は本日正式に発売され、価格は1,399元からとなっている。デザインの面では、Honor X60i 携帯電話は、中央に穴があり、四辺すべてにほぼ境界のない超狭い境界線を備えたストレート スクリーン デザインを採用しており、視野が大幅に広がります。 Honor X60i パラメータ ディスプレイ: 6.7 インチ高解像度ディスプレイ バッテリー: 5000mAh 大容量バッテリー プロセッサー: Dimensity 6080 プロセッサー (TSMC 6nm、2x2.4G A76+6x2G A55) システム: MagicOS8.0 システム その他の機能: 5G 信号強化、スマートカプセル、画面下指紋認証、デュアルMIC、ノイズリダクション、知識Q&A、撮影機能:背面デュアルカメラシステム:5000万画素メインカメラ、200万画素補助レンズ、フロントセルフィーレンズ:800万画素、価格:8GB

Apple の最新リリースの iOS18、iPadOS18、および macOS Sequoia システムでは、さまざまな理由で紛失または破損した写真やビデオをユーザーが簡単に回復できるように設計された重要な機能が写真アプリケーションに追加されました。この新機能では、写真アプリのツール セクションに「Recovered」というアルバムが導入され、ユーザーがデバイス上に写真ライブラリに含まれていない写真やビデオがある場合に自動的に表示されます。 「Recovered」アルバムの登場により、データベースの破損、カメラ アプリケーションが写真ライブラリに正しく保存されない、または写真ライブラリを管理するサードパーティ アプリケーションによって失われた写真やビデオに対する解決策が提供されます。ユーザーはいくつかの簡単な手順を実行するだけで済みます
