复合主键的弊端

bad case:在activity_spring_red_packet_sync表的设计过程中,将id,user_id,date三列作为了一个复合主键。
上述情况有哪些不妥的地方?

一、sql语句

CREATE TABLE `activity_spring_red_packet_sync` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `phone` char(15) NOT NULL COMMENT '用户手机号',
  `date` date NOT NULL COMMENT '发送日期',
  `remain_send_times` int(11) NOT NULL COMMENT '剩余可发红包次数',
  `remain_get_times` int(11) NOT NULL COMMENT '剩余领取红包次数',
  `create_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `update_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`,`user_id`,`date`),
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=14 DEFAULT CHARSET=latin1 COMMENT='春节活动收发红包次数';

二、问题分析

  • 什么是联合索引,和复合索引有什么区别?
  1. 当两个数据表形成的是多对多的关系,那么需要通过两个数据表的主键来组成联合主键,就可以确定每个数据表的其中一条记录了
  2. 在一个数据表中通过多个字段作为主键来确定一条记录,那么,多个字段组成的就是复合主键
  • 复合主键的弊端?
  1. 如果有频繁的业务修改,会导致非聚集索引中的主键信息相应修改,而且容易造成表中记录的物理移动。
  2. 生成有业务含义的字段需要按照一定的规则生成,不可避免使用varchar等字符串类型,影响插入和查询效率。
  3. 业务规则发生变化,造成的影响容易扩大。

三、解决问题

  • 需要的是将用户和日期作为一个唯一标识;
  • 利用索引 UNIQUE KEY
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `SPRING_RED_PACKET_USER_DATE_IDEX` (`date`,`phone`) USING BTREE
AOI(自动光学检测)技术广泛应用于电子制造、半导体封装、PCB检测等领域,用于快速识别缺陷并提高产品质量。然而,该技术也存在一些缺点和局限性。 ### AOI的缺点或局限性 1. **对光源和相机的依赖性高** AOI系统的检测精度和稳定性高度依赖于光源和相机的质量。不良的照明条件可能导致图像质量下降,从而影响缺陷检测的准确性。例如,光照不均匀可能掩盖某些缺陷或产生误检。 2. **难以检测某些类型的缺陷** AOI在识别某些特定类型的缺陷时存在局限性,例如轻微的焊点氧化、内部气泡、微小裂纹等。这些缺陷可能无法通过表面光学图像准确识别,需要结合其他检测技术如X射线检测。 3. **误检和漏检问题** 在复杂背景下,AOI系统可能因图像处理算法的局限性而出现误检或漏检现象。例如,某些正常但外观特殊的元件可能被误判为缺陷,而一些微小缺陷可能被忽略[^1]。 4. **对图像处理算法要求高** AOI系统的性能依赖于图像处理算法的优化程度。复杂的图像处理算法虽然可以提高检测精度,但也可能增加计算资源的消耗,影响检测效率。 5. **对高密度和微型化产品的适应性有限** 随着电子产品向高密度和微型化方向发展,AOI在检测极小间距元件、微细线路时可能面临分辨率不足的问题。这要求AOI系统具备更高精度的光学镜头和图像传感器。 6. **环境因素影响大** AOI系统对工作环境的要求较高,如温度、湿度、灰尘等都可能影响设备的稳定性与检测结果的准确性。因此,需要在相对稳定的环境中运行以确保最佳性能。 7. **成本较高** 高性能的AOI设备通常价格昂贵,尤其是在需要高分辨率、高速度检测的应用中。此外,设备的维护和升级也可能带来额外的成本。 ### 示例代码:AOI图像处理流程简要实现 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('aoi_image.jpg', 0) # 图像预处理:高斯模糊降噪 blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150) # 形态学操作增强缺陷区域 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) dilated = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Processed Image', dilated) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码展示了AOI图像处理的基本流程,包括图像读取、降噪、边缘检测和形态学操作。实际AOI系统中可能包含更复杂的算法以提高检测准确性。 ---
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