关于Mysql分区和分表

【分区概念】
分区就是把一张表的数据按照一定的规则分成多个区块,这些区块可以在同一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上。分区后表还是一张表。
分区根据一定的规则把数据文件和索引文件进行了分割,还多出了一个.par文件,打开.par文件后你可以看出这张表的分区信息。

【分区好处】
突破磁盘的I/O瓶颈,从而达到提高mysql性能的目的。
便于表的维护管理,不需要修改程序代码。

对于大容量的表,比如log表,删除历史数据直接删除历史分区,更高效(不会导致磁盘碎片)

【分区方法】
根据分区策略创建或修改表时对表数据进行分区(分区策略多样,实现容易)

【分表概念】
分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完正的一张表,都对应三个文件,一个.MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件。

【分表好处】
提升MYSQL的并发查询和磁盘读写能力

【分表方法】
1:利用MYSQL的merge存储引擎实现分表。(适合水平分表,分表存储引擎必须为myisam,不能与分区并用)
2:根据自定义的分表策略用代码实现分表。(分表策略灵活,分表存储引擎没有要求,可以和分区并用


参考http://blog.youkuaiyun.com/bt060218/article/details/7673264

转载于:https://www.cnblogs.com/dogharry/p/4306930.html

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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