[QA]定时任务删除数据测试,看下你忽略了哪个case

一、与PM确认信息:

1,删除哪些表

2,保留多久的数据(根据场景,保留7天,30天,半年或1年数据)

3,根据哪个时间字段确认保留的数据(因为一张表里有可能有很多时间字段,eg开始时间,更改时间,结束时间等....)

二、测试具体步骤:

场景:针对log表和log_detail表,为防止数据量过大导致性能欠佳,保留30天以内的数据,根据updated_time时间字段保留

1,数据准备:准备30天之前及30天之内的数据,对应数据表:

  select  id,created_time,updated_time from  log  order by  updated_time ;

 select id,created_time,updated_time  from log_detail  order by  updated_time;

2,对应定时任务手动执行测试:

      首先定时任务处于开启状态,xxjob上执行对应JobHandler或直接调取API

3,查看数据表中只保留30天内的数据 

    select  id,created_time,updated_time from  log  order by  updated_time ;

    select id,created_time,updated_time  from log_detail  order by  updated_time;

4, 最容易忽视的点:需要验证下删除表相关的功能是否正常

5,手动执行测试成功后,再保留数据看定时任务是否执行删除成功

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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