Index and Statistics

最新推荐文章于 2025-06-07 19:24:53 发布
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分类专栏： Database 文章标签： statistics sybase database
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Kevin__lin/article/details/6000777
本文介绍了Sybase数据库中两种共同作用以优化查询的工作机制，并提到了Sybase 15.0版本自动创建全局索引的功能，而在12.5版本中则不支持此特性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Two mechanisms work together to optimize database queries

 

Sybase Manual:

http://dcx.sybase.com/SA12_bd_en/dbreference_en12/create-statistics-statement.html

 

Tips:

1. In Sybase 15.0, there are global indexes created automatically, however, Sybase 12.5 doesn't support global index.

索引统计信息是什么
常备不懈
01-25 851
索引统计信息是数据库性能优化的关键组成部分，通过提供索引的详细数据特征和分布情况，它们使得查询优化器能够做出更加精确和高效的查询执行决策。数据库管理员需要定期监控和更新索引统计信息，以保持数据库性能的最优化。
使用索引统计信息(Index Statistics)优化查询语句，提高查询效率
chuan4110的博客
09-08 2041
如果你查询优化统计还没有太多的认识和了解，那么建议你从头开始看，如果你已经很了解，那么可以直接跳到下面去看本文的重点了。   什么是查询优化统计信息？ 查询优化的统计信息是一些对象，这些对象包含与值在表或索引视图的一列或多列中的分布有关的统计信息。查询优化器使用这些统计信息来估计查询结果中的基数或行数。通过这些基数估计，查询优化器可以创建高质量的查询计划。例如，查询优化器可以使用基数估计选择...
索引统计(Index Statistics)
锲而不舍 金石可錄
12-03 2093
正如前面提到的，键的选择性是决定当执行一个查询时是否使用索引的重要因素。SQL Server在系统表sysindexs的statblob字段中存储了键的选择性和样本直方图的值。查询优化器正是基于索引键对应于该列中的值和查询中的SARG，来决定使用哪个索引。 Statblob列是一个image类型列，为了看到存储在该列中的统计信息，可使用DBCC SHOW_STATISTICS命令，该命令返回...
Oracle索引2--index_stats视图
chuan_day的专栏
03-06 2542
Oracle索引2--index_stats视图 INDEX_STATS 存储的是最近一次 ANALYZE INDEX ... VALIDATE STRUCTURE 语句的结果，换句话说就是这个视图最多只有一条数据，更确切的将应该是当前会话。 记录了Oracle评估一个索引的信息。 如：create index t11_idx on t11(owner,object_ty
mysql之索引
qq_36801585的博客
01-26 284
一、索引基础 1.1 索引的定义 ​ 是特殊数据结构，定义在查找时作为查找条件的字段，在MySQL又称为 键key，索引通过存储引擎实现 1.2 优点： 索引可以降低服务需要扫描的数据量，减少了IO次数 索引可以帮助服务器避免排序和使用临时表 索引可以帮助将随机I/O转为顺序I/O 1.3 缺点 ​ 占用额外空间，影响插入速度 1.4 索引的类型 B+ TREE、HASH、R TREE ...
rebuild index and update statistics
aoyi6589的博客
10-04 243
Refer tohttp://blog.sina.com.cn/s/blog_630d50dc0102vwwh.html 1.UPDATE STATISTICS table with fullscan-->this will update both on index statistics and column statistics 2.Update statistics ta...
Difference to between COMPUTE STATISTICS and VALIDATE STRUCTURE for ANALYZE INDEX
Vincent的专栏
01-15 764
Difference to between COMPUTE STATISTICS and VALIDATE STRUCTURE for ANALYZE INDEX   两种方法 analyze index: ANALYZE INDEX index_name COMPUTE STATISTICS; ANALYZE INDEX index_name VALIDATE STRUCTUR
【GreatSQL优化器-08】statistics和index dives
GreatSQL2021的博客
12-27 914
GreatSQL的优化器对于查询条件带有范围的情况，需要根据 mm tree 来估计该范围内大概有多少行，然后以此来计算cost。对于等号条件，给出了两种方法来估计对应行数和，前者不精确后者精确，可以通过系统变量设置阈值来决定用哪种方法来估计等号条件的行数。对于一条查询 SQL 如果等号条件太多的时候执行会占用较多资源，这时候设置一个合理的阈值改为统计值估计可以有效避免占用过多资源，提升执行效率。名称定义说明Statistics用统计值来估计等号条件的行数，不精确。
SPSS Data Analysis for Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics
02-08
SPSS Data Analysis for Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics By 作者: Daniel J. Denis ISBN-10 书号: 1119465818 ISBN-13 书号: 9781119465812 Edition 版本: 1 出版日期: 2018-09-25 pages 页数:...
最新机器学习入门教材-Python for Probability,Statistics, and Machine Learning Third Edition
Alexquyun的专栏
06-25 973
这本书介绍了使用Python语言进行概率、统计和机器学习的基础知识和应用。这本书更新到了Python 3.8+版本，并包含大量实用的代码示例和图形可视化，以帮助读者理解和应用这些概念。书中涵盖了从Python的安装与设置，到科学计算库（如Numpy、Scipy、Pandas等）的使用，再到概率与统计理论、机器学习算法及其实现的广泛内容。
Robust Statistics
12-05
1 GENERALITIES 1 1.1 Why Robust Procedures? 1 1.2 What Should a Robust Procedure Achieve? 5 13 Qualitative Robustness, 7 1.4 Quantitative Robustness, 10 1.5 Infinitesimal Aspects, 13 ...INDEX 301
SQL Server全局搜索：在整个数据库中查找特定值的高效方法
Amon的专栏
06-07 3475
在数据库管理和开发过程中，我们经常会遇到这样的场景： - 只记得某个数据值，但忘记了它所在的表或列 - 需要在多个表中查找包含特定关键词的记录 - 数据库结构复杂，没有完整的文档说明
人工智能在医疗影像诊断中的应用.docx
最新发布
08-07
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伟诚会计电算化管理制度最终版.doc
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数字日期如何转换成中文日期
08-07
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9648a1f24758 开发一个工具类，用于将数字形式的日期转换为中文表述的日期。例如，将“2014-07-15”转换为“二零一四年七月十五日”。
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band collection statistics
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### 统计分析中的乐队数据收集 通过音频隐写术的相关研究可以了解到，统计方法能够用于检测隐藏在音频文件中的秘密信息[^1]。这些技术通常依赖于对最低有效位 (LSB) 的修改以及扫描不可听频率来发现潜在的秘密数据。然而，在音乐数据分析领域，尤其是针对乐队的数据收集和统计分析，则涉及更广泛的范围。 #### 数据源与采集方式 对于乐队的统计数据收集，可以从多个角度入手。例如，像 MSN Music 这样的平台曾经提供了丰富的资源，包括音乐新闻、艺术家信息、新音乐亮点等内容[^2]。尽管该服务可能已经停止运营，但它代表了一种早期尝试——即利用在线平台获取关于乐队及其作品的各种元数据。 现代工具和技术使得从社交媒体网络、流媒体服务平台以及其他公开可用数据库中提取相关信息变得更加容易。以下是几种常见的数据类型： - **播放量与下载次数**：反映听众偏好及流行趋势的关键指标。 - **评论情感分析**：通过对粉丝留言或评分进行自然语言处理(NLP)，评估公众情绪倾向。 - **地理分布特征**：了解不同地区用户群体对特定风格或者艺人支持程度差异情况。 #### 技术实现手段 为了完成上述目标之一—比如计算某支摇滚乐团在过去一年里全球范围内增长最快的市场区域—可采用如下Python脚本作为基础框架: ```python import pandas as pd from geopy.geocoders import Nominatim def analyze_band_growth(dataframe): """ Analyze geographical growth pattern of band's audience. Args: dataframe (pd.DataFrame): A DataFrame containing columns 'country', 'year' and 'listeners'. Returns: dict: Top growing countries with corresponding listener increase percentage. """ geo_locator = Nominatim(user_agent="geoapiExercises") # Group by country & year then calculate yearly change rate grouped_df = dataframe.groupby(['country','year']).sum().reset_index() prev_year_listeners = {} top_growths = {} for index, row in grouped_df.iterrows(): current_country = row['country'] current_year = row['year'] if not isinstance(current_country,str): location = geo_locator.reverse(f"{row.latitude},{row.longitude}") address = location.raw['address'] current_country = address.get('country') or 'Unknown' try: last_value = prev_year_listeners[current_country] percent_change = ((row.listeners - last_value)/last_value)*100 if current_country in top_growths.keys() : existing_max_percent,top_year= top_growths[current_country] if(percent_change>existing_max_percent): top_growths.update({current_country:(percent_change,current_year)}) else: top_growths.update({current_country:(percent_change,current_year)}) except KeyError: pass finally: prev_year_listeners.update({current_country : row.listeners}) return top_growths # Example usage would require actual dataset loading here... example_data = {'country': ['US', 'DE', 'GB'], 'latitude':[40.7128,-52.5200,51.5074], 'longitude':[-74.0060,13.4050,-0.1278], 'year':[2022]*len(example_countries), 'listeners':[9e6, 3e6 , 2e6]} df_example = pd.DataFrame.from_dict(example_data) result = analyze_band_growth(df_example) print(result) ``` 此代码片段展示了如何基于地理位置信息分析乐队受众的增长模式，并识别出哪些国家/地区的增长率最高。
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