chapter03_架构优化和索引_8_对存储引擎的说明

本文对比了MySQL中的三种存储引擎:MyISAM、Memory与InnoDB的特点。MyISAM支持表锁,磁盘占用小;Memory引擎创建的是内存表,查询速度快但数据不持久;InnoDB支持事务和外键,具有良好的并发特性。
  • MyISAM引擎

    (1) 只支持表锁,可能会成为瓶颈

    (2) 不支持自动数据恢复

    (3) 不支持事务,甚至不保证单个命令会被完成

    (4) 只有索引会缓存在内存中,而表的数据在操作系统中,需要的时候要进行系统调用

    (5) 紧密存储,磁盘占用小,顺序全表扫描快

    (6) 缓存表的行数信息

  • Memory引擎

    (1) 只支持表锁,但是一般不会成为瓶颈,因为Memory表的查询一般比较快

    (2) 不支持动态行长度(不支持BLOB、TEXT类型,VARCHAR也会变成CHAR)

    (3) 默认索引类型是__哈希索引__,所以不支持最左前缀查询

    (4) 没有索引统计

    (5) 不会把任何数据持久化到磁盘

    Memory引擎创建的表是__内存表__,数据都在内存中,所以查询起来快;但是一旦系统重启表结构还在,数据会全部丢失、

    (6) 缓存表的行数信息

  • InnoDB引擎

    (1) 支持事务和事务的4种隔离级别

    (2) 是唯一__支持外键__的存储引擎

    (3) 支持行级锁,有很好的并发特性

    (4) 对主键建立聚簇索引

    (5) 所有非主键索引的叶结点都包含主键列 --> 主键不应该太大

    (6) 对常用数据会自动在内存中建立哈希索引

    (7) 索引没有使用前缀压缩,因此索引大小比MyISAM可能大很多

    (8) 使用__表级锁__来增加AUTO_INCREMENT列

    (9) 不缓存表的行数,所以查询COUNT(*)时要全表扫描

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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