delete、truncate和drop对区别

本文详细对比了SQL中delete、truncate和drop三种数据操作指令的特点,包括它们对表和索引空间的影响、执行速度、适用范围及事务处理方式,揭示了truncate为何在速度和效率上优于delete的原因。

1、表和索引所占空间

      delete操作不会减少表或者索引所占对空间。

      truncate表之后,对应表和索引占用对空间会恢复到初始大小。

      drop语句则将表所占用对空间全部释放掉。

2、删除速度

     drop > truncate > delete

3、使用范围

      truncate只针对table操作,delete可以是table和view,另外truncate和delete是只删除数据,drop则是删除整个表(结构+数据)。

4、DML(Data Manipulation Language))与DDL(Data Definition Language)

     delete语句为DML,这个操作会被放到 rollback segment中,事务提交后才生效。如果有相应的 tigger,执行的时候将被触发。

     truncate、drop是DLL(data define language),会隐式提交,操作立即生效,原数据不放到 rollback segment中,不能回滚   。

注:DDL、DML和DCL的区别与理解

5、truncate table tableName 速度快且效率高原因

     truncate table在功能上与不带where条件对delete语句相同,两者均删除表中对全部行。但是truncate table比delete使用的系统和食物日志资源少。delete语句每删除一行,就要在事物日志中为其所删除的每行做记录项。truncate table通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据,并且只在事物日志中记录页的释放。      

 

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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