Smart Query

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Query优化之道
针对高频执行的SQL语句,优化其性能,减少锁争用,避免慢查询阻塞其他查询。
Smart Access 源代码
Smart Access 2000 年 6 月全部源码,适用于 Access97、Access2000、Access2002。
Smart Access 2000 源码
提供 Smart Access 2000 年 5 月的完整源码。
Oceanus架构并行Query支持与优化
并行 Query 支持真的蛮方便的,尤其是对于需要频繁操作多个库和表的场景。你可以在同一个线程内同时进行写入、更新、查询等操作,效率大大提升。Oceanus 架构在这方面的表现挺不错,能够大量的并行计算任务,是在多线程环境下,效果尤为。操作上也比较简单,支持的数据库和表类型多,兼容性好。如果你有类似的需求,直接上手应该不会太难。 不仅如此,Oceanus 架构本身的优化也蛮给力,像更新到 2.0.3 版本后,性能更稳定,支持更多复杂的查询操作。你可以参考下相关文章,了解更多具体的配置方法和优化策略。要是你对并行计算有兴趣,几个相关的算法优化,也能你更好地理解并发操作的原理和实现。比如,Apri
Self-Join Query Optimisation Techniques in Oracle
自关联查询方法 GROUP BY/HAVING查询方法 确定Oracle数据库表中重复的记录 Exception into子句
Creating Smart Enterprises Leveraging SMACT Technologies for Business Innovation
Vivek Kale's Creating Smart Enterprises goes smack-dab at the heart of harnessing technology for competing in today's chaotic digital era. Actually, for him, it's SMACT-dab: SMACT (Social media, Mobile, Analytics and big data, Cloud computing, and Internet of Things) technologies. This book is requi
Big Data Technologies in Smart Transportation Systems
随着科技的迅猛发展,大数据时代为智能交通领域带来了诸多变革。将探讨在大数据时代背景下,人工智能、大数据等新技术在智能交通中的应用,以及这些技术如何推动智能交通系统的重大变革。\\智能交通系统面临的主要痛点包括信息资源整合、数据智能分析决策、大数据全生命周期的新技术应用、信息主动推送以及智能网联汽车的发展等。这些痛点需要通过采用新技术来解决,从而提升交通系统的效率、安全性和智能化水平。\\信息资源整合是智能交通发展的基础。通过整合来自不同交通参与者和交通基础设施的数据资源,可以实现信息共享和互联互通。这不仅提高了数据的可用性,还能够通过大数据分析技术,对交通模式进行深入挖掘和预测,为交通管理和规
DB Query Analyzer 结果排序功能
DB Query Analyzer 允许用户通过点击结果网格中的列标题对该列进行排序。单击一次将按升序排序,再次单击则切换为降序排序。
DB Query Analyzer第十种技能
在最新版本4.01中,用户可以高效地将包含大量记录的结果保存到文件中。此外,用户还可以定义受限字符并在保存结果之前确定“带标题导出结果到文件”,这样就可以导出某些特定要求的表,而DBMS不允许这样做。
smart access 2001年1月全部源码
smart access 2001年1月全部源码,包括Access97、Access2000和Access2002版本。