mysql 分区

一。range分区 连续的集合分区
1.创建分区中的数据表示前面的匹配的值,而且必须从小到大,入:than(2008)那么分区p2007中存储的都是2008年以前的记录。下面的maxvalue值表示最大的可能的整数值,超过2014的都在max分区中。
create table r_range(
id int(11) not null ,
name VARCHAR(50) not null default '张三',
age int(11) not null default 11,
date datetime not null default '2015-5-5'
)ENGINE = INNODB default charset=utf8 PARTITION by RANGE(YEAR(date))(
    PARTITION p2007 values less than (2008),
    PARTITION p2008 values less than (2009),
    PARTITION p2009 values less than (2010),
    PARTITION p2010 values less than (2011),
    PARTITION p2011 values less than (2012),
    PARTITION p2012 values less than (2013),
    PARTITION p2013 values less than (2014),
    PARTITION max values less than (maxvalue)

)

2.SELECT
  partition_name  分区名称, 
  partition_expression  分区条件语句, 
  partition_description 分区值, 
  table_rows  分区表数据数量
FROM
  INFORMATION_SCHEMA.partitions 
WHERE
  TABLE_SCHEMA = schema() 
  AND TABLE_NAME='r_range';

3.增 
增加以后2014年的数据将保存入p2014中
alter table r_range add partition(partition p2014 values less than(2015));

4.删
对于有大量行的表,这比运行一个如
DELETE FROM employees WHERE YEAR(separated) <= 1990 没有下面的来的高效
alter table r_range drop partition p2015;


5.表中如果表中有主键,分区的列也必须是主键。

6.range分区hash子分区
 create table t_range(
    id int(11) not null auto_increment,
    name varchar(50) not null,
    date datetime not null,
    PRIMARY key(id,date)
)ENGINE=INNODB DEFAULT charset=utf8 partition by range(YEAR(date)-1) subpartition by HASH(MONTH(date)-1) 
subpartitions 12
(
    partition y2010 values less than(2010),
    partition y2011 values less than(2011),
    partition y2012 values less than(2012),
    partition y2013 values less than(2013),
    partition y2014 values less than(2014),
    partition y2015 values less than(2015)
)
二。list分区 集散值的分区
1.增
分区中只匹配了值12 当值不为这两个的时候将报错,所以使用的时候要写全
CREATE TABLE t_list (
    id INT (11) NOT NULL auto_increment,
    date datetime NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id, date)
)engine = innodb default charset=utf8 partition by list(day(date))(
    PARTITION d1 values in (1),
    partition d2 values in (2),
    。。。。。。。
)
2.删除与查询和range函数一样

3.添加
alter table t_list add partition(partition d3 values in (3))

4.删除和range一样

三。hash分区 直接指定分区数量
create table t_hash(
    id int(11) not null,
    name varchar(50) not null,
    date datetime not null
)engine=innodb default charset=utf8 partition by hash(day(date)) partitions 31;

四。key分区
CREATE TABLE tk (
  col1 INT NOT NULL,
  col2 CHAR(5),
  col3 DATE
  )
  PARTITION BY LINEAR KEY (col1)
  PARTITIONS 3;

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值