少数民族

少数民族的人口数据、健康信息、疾病分布啥的，一直是社会研究的热点。而《中国少数民族统计学数据》这个资源就挺全的，尤其聚焦在贵州那边，数据量大，颗粒度也比较细，适合做深度。 贵州省的少数民族分布，啥苗族、侗族、布依族的人口比例、聚居情况这些，都能在这套数据里找到。不光有总数，还有增长趋势、年龄结构什么的，适合做长期跟踪研究。 你如果是做统计或者数据可视化的，这个数据集还挺方便。比如你要画一张按县级区划分布的热力图，配上echarts或者highcharts直接搞，响应也快。 比较的是，它还结合了医学数据仓库的概念，能拿来做少数民族地区的疾病预测。像常见病、遗传病、高发病啥的，通过回归或者聚类算法

整理了56个民族的中文名、拼音和英文名，提供MySQL脚本和Excel文件。

这是一个包含56个民族和全国行政区划信息的数据库。

减少数据库访问次数的 SQL 写法，挺值得研究的。尤其在用Oracle的时候，每执行一条 SQL，背后都得解析、估算、读数据块这些操作，次数一多，性能就跟着下来了。嗯，如果你有高频求场景，用绑定变量和游标会省事不少。 绑定变量的用法比较灵活，写法上没啥门槛，但带来的性能提升是实打实的。比如避免重复解析 SQL，响应也快，资源占用也小。你可以看看绑定变量优化 Oracle SQL 性能这篇，讲得挺清楚的。 还有就是共享游标，它跟绑定变量配合起来更强。举个例子，批量插入或更新的时候，不用每次都重新解析语句，数据库也更容易重用之前的执行计划。这块内容你可以翻下绑定变量和共享游标优化 Oracle S

56个民族的MySQL表（对应公安厅返回的顺序），第一个是汉族。

减少访问数据库的次数是提高 Oracle SQL 性能的关键策略。每次执行 SQL 语句时，Oracle 都会执行大量内部操作，包括解析语句、估计索引使用情况、绑定变量和读取数据块。因此，减少数据库访问次数可以有效减轻 Oracle 的工作量，从而提高性能。

减少数据库访问次数的 SQL 写法，真的能省下不少事儿。每次你执行一条 SQL，ORACLE 后台都得忙活一堆操作：解析、绑定、读数据块……累啊。你要是一口气搞一堆 SQL，那性能直接打对折。这里教你一招，尽量合并查询，能查一次绝不查两次。 绑定变量是另一个大杀器。比如你有个查询，每次只是参数不一样，那就别写成十条几乎一样的 SQL，写一条绑定变量的，ORACLE 才能复用执行计划，省资源又快。 举个例子，像SELECT * FROM users WHERE id = :id，绑定变量就写成:id的形式。多时候，慢 SQL 的锅就是它没用绑定变量，导致每次都要重新解析。 嗯，还有一点，游标和共

减少数据库访问次数是优化 SQL 性能的一个关键点。每次执行 SQL 语句时，Oracle 都需要进行一系列：解析 SQL、估算索引的利用率、绑定变量、读取数据块等。这样一来，每次访问数据库的成本就变得高。因此，尽量减少数据库的访问次数，能有效降低 Oracle 的工作负担，从而提高性能。嗯，你可以通过一些小技巧来优化查询，比如将多个查询合并成一个、利用批等，避免频繁的数据库交互。举个例子，假设你需要查询多个用户的数据，如果每个用户都发起一次查询，肯定会导致大量的数据库访问，这时候你可以将多个查询合并成一个查询，减少访问次数。如果你在做 Oracle 优化，不妨看看这些相关的资源：ORACLE

每条SQL语句的执行都涉及到ORACLE内部的多项工作，如SQL语句解析、索引利用率估算、绑定变量和数据块读取等。因此，减少数据库访问次数能有效减轻ORACLE的工作负荷，类比工程实施。

对 1995 年《云南民族学院学报》(哲社版) 41 期论文作者数据进行了统计分析，运用数理统计方法揭示了该学报论文作者数量与论文篇数之间的规律, 并建立了洛特卡分布模型：f(yx)=0.8103/x2.8539。