消耗定额
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避免资源消耗的SQL性能优化策略
避免使用耗费资源的操作
带有 DISTINCT、UNION、MINUS、INTERSECT、ORDER BY 的 SQL 语句会触发 SQL 引擎的 排序(SORT) 功能,导致资源消耗过高。
DISTINCT:执行一次排序操作。
UNION、MINUS、INTERSECT:每种操作至少需要两次排序。
UNION 查询中的嵌套排序:
当查询中带有 GROUP BY 子句时,会触发 嵌入排序(NESTED SORT)。
每个查询先进行一次排序,执行 UNION 时会再执行 唯一排序(SORT UNIQUE)。
只有在前面的嵌入排序结束后,SORT UNIQUE 才能开始。嵌入排序层级越深,
Oracle
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2024-10-31
数据库原理定额查询技术详解
(4)定额查询例2.15查询一名男教师的教师号和姓名。 GET W (1) (T.TNO,T.TN):T.SEX=’男’定额查询通过在W后的括号中指定数量,限制返回元组的个数。在例2.16中,查询一名男教师的教师号和姓名,并按年龄最小排序。 GET W (1) (T.TNO,T.TN):T.SEX=’男’ UP T.AGE语句执行过程包括查询所有男教师的教师号和姓名,按年龄升序排列,选择最小年龄的教师。
Oracle
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2024-07-20
MySQL资源案例机器消耗详细信息
随着数据管理需求的增加,MySQL在记录机器消耗详细信息方面发挥着关键作用。这种数据库管理系统通过其高效性和可靠性,成为了许多企业选择的首要数据库解决方案之一。
MySQL
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2024-07-30
SQL语句优化策略降低资源消耗的方法
减少使用DISTINCT、UNION、MINUS、INTERSECT和ORDER BY等排序功能的SQL语句可以有效避免启动SQL引擎执行耗费资源的排序操作。DISTINCT需要进行一次排序,而其他功能则至少需要执行两次排序。一般情况下,带有UNION、MINUS、INTERSECT的SQL语句可以通过其他方式重新组织,以提升执行效率。
Oracle
15
2024-08-29
企业定额编制方法水利水电概预算分析
人工定额怎么编?讲真,多人一开始都头大。这里的内容就挺实用,讲了好几种常用方法,像经验估工法、统计法,还有比例类推和技术测定这些,配了数据还有例题,理解起来也不难。
表格里的数据也蛮贴合实际,比如一砖半墙的产量和每工日的效率一一对上,看得出来是实打实干出来的东西。你要是搞工程预算、做定额编制,这资料真可以收藏一下。
你要是对数理统计那块还不是熟,可以顺手看看后面那些推荐文章,像是SAS 统计指南和SPSS 基础,都还不错,讲得蛮系统。
哦对了,这里还提到了工日效率怎么测,其实挺,比如用产量 ÷ 工日,直接算就行。适合搞概预算或者企业施工定额的小伙伴看看。如果你还想深入玩点高级的,比如聚类、因子
统计分析
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2025-06-15
基于岩渣粒径分布规律的TBM刀具消耗分析
岩渣是TBM掘进过程中岩机作用的直接产物,其粒径分布规律是评估TBM地质适应性、掘进效率和刀具消耗的重要依据。针对刀具消耗问题,以兰州水源地建设工程输水隧洞为例,对不同岩体条件下TBM掘进过程中产生的岩渣进行了现场量测与筛分试验,并对实测岩渣粒径数据进行了统计分析和理论分布函数拟合。分析总结了TBM掘进过程中刀具消耗的规律,并探讨了刀具消耗与岩体条件、滚刀直径、岩渣级配及粒径分布参数之间的关系。
统计分析
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2024-08-08
基于岩渣粒径分布规律的TBM刀具消耗分析
岩渣是TBM掘进过程中岩机作用的直接产物,其粒径分布规律是评价TBM地质适应性、掘进效率和刀具消耗的重要指标。本研究以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为例,通过现场量测与筛分试验,统计分析了不同岩体条件下实测岩渣的粒径分布数据,并进行了理论分布函数拟合。研究总结了TBM掘进过程中刀具消耗规律,探讨了刀具消耗与岩体强度、岩渣粗糙度指数、粒径分布等参数之间的关系。研究结果显示,不同岩性条件下岩渣的粒径分布符合Rosin-Rammler函数,可用于计算其分布参数,对评估TBM掘进效率具有重要意义。
统计分析
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2024-08-24
优化DB2中高CPU消耗的SQL查询
利用DB2 V9的管理视图,分析动态SQL对CPU消耗进行技术优化。
DB2
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2024-07-18
露天矿卡车燃油消耗统计分析及评估
在露天煤矿卡车运输成本管理中,燃油消耗统计分析是管理工作的重要经济指标之一。从卡车运用工程角度来看,卡车通过消耗燃油输出了运输功率。针对某超大型露天煤矿的多型矿用卡车数据样本,笔者提出了以kg/100 t.km为单位的燃油消耗指标,并对其进行了正态分布曲线拟合和卡方验证。通过统计描述分析了近期油耗指标的影响因素。
统计分析
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2024-07-15
面向Android终端的低消耗数据挖掘驱动FMIPv6切换算法
针对移动终端资源受限问题,提出一种低消耗的基于数据挖掘的FMIPv6切换算法(LCTWP-FMIPv6)。该算法通过缩减移动轨迹数据集扫描范围,降低数据挖掘过程的计算量和存储空间占用,并在Android移动终端上实现。实验结果表明,LCTWP-FMIPv6算法在保障移动切换平稳高效的同时,显著减少数据挖掘过程耗时。
数据挖掘
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2024-05-27