哪个更快

本文通过创建一张包含一千万行数据的表A,并在histroy_id列上建立索引来对比查询性能。实验结果显示,在histroy_id列上创建索引能够显著提高查询速度。
create table a(
HISTORY_ID                                 NUMBER(12),
CREATE_TS                                 DATE,
TXN_DT                                    CHAR(8),
FROM_UUID                                 CHAR(12),
FROM_LOGINNAME                             CHAR(12),
TO_UUID                                   CHAR(12),
TO_LOGINNAME                              CHAR(12),
CARD_ID                                   CHAR(15),
CHARGE_AT                                  NUMBER(12),
CARD_TYPE                                 CHAR(4),
SITE_CD                                    CHAR(5),
PARTITION                                 NUMBER(6),
MONTH_TOTAL_DAY                            NUMBER(6),
BONUS_DAY_QT                               NUMBER(6),
POINT_TOTAL_QT                            NUMBER(6),
BONUS_POINT_QT                            NUMBER(6),
DEALER_ID                                 CHAR(12),
PAY_ID                                    NUMBER(6),
STATUS                                    CHAR(1),
MEMO                                       VARCHAR2(1024),
DESCRIPTION                                VARCHAR2(100)
)

a表1千万行  histroy_id列不重复
select * from a    (无索引)
select * from a      (histroy_id 上创建索引)
哪个快呢?为什么

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
在比较 `memcpy` 与直接赋值操作的性能差异时,需要从多个角度来分析,包括底层实现机制、硬件特性以及具体应用场景。 `memcpy` 是 C 标准库提供的一个用于内存拷贝的函数,其内部实现经过了深度优化,通常能够比手写的循环赋值更快地完成数据复制任务。这种性能优势主要体现在以下几个方面: 1. **按机器字长进行拷贝**:`memcpy` 函数通常会按照机器字长(例如 32 位或 64 位)进行数据拷贝,这意味着每次操作可以处理更多的数据量,减少了循环次数。相比之下,手写的循环赋值通常逐字节或逐元素进行拷贝,效率较低[^2]。 2. **利用 CPU 指令优化**:`memcpy` 的实现可能会利用特定 CPU 指令集(如 SSE、AVX 等)来加速数据传输过程。这些指令集允许在一个指令周期内处理多个数据项,从而显著提高性能。 3. **减少函数调用开销**:虽然 `memcpy` 是一个函数调用,但由于它是标准库的一部分,并且经常被使用,编译器可能会对其进行内联优化,从而减少实际的函数调用开销。 4. **缓存优化**:`memcpy` 的实现通常会考虑到 CPU 缓存的行为,通过合理的内存访问模式来减少缓存未命中带来的性能损失。例如,它可能会优先使用更宽的数据移动指令来填充 CPU 缓存行。 5. **编译器优化**:现代编译器能够识别 `memcpy` 的用途,并对其生成的代码进行进一步优化。例如,在某些情况下,编译器可能会将 `memcpy` 替换为更高效的指令序列。 为了验证这一点,可以通过编写测试程序来测量 `memcpy` 和手动循环赋值之间的性能差异。以下是一个简单的测试示例: ```c #include <stdio.h> #include <string.h> #include <time.h> #define TEST_SIZE 1000000 int main() { char src[TEST_SIZE]; char dst1[TEST_SIZE]; char dst2[TEST_SIZE]; // 初始化源数组 for (int i = 0; i < TEST_SIZE; ++i) { src[i] = i % 256; } clock_t start, end; // 使用 memcpy 进行拷贝 start = clock(); memcpy(dst1, src, TEST_SIZE); end = clock(); printf("memcpy cost %f seconds\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC); // 使用循环赋值进行拷贝 start = clock(); for (int i = 0; i < TEST_SIZE; ++i) { dst2[i] = src[i]; } end = clock(); printf("assignment cost %f seconds\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC); return 0; } ``` 此测试程序通过 `clock()` 函数来测量两种方法的执行时间,并输出结果。需要注意的是,实际测试结果可能会因编译器优化级别、硬件平台等因素而有所不同。 综上所述,`memcpy` 通常比直接的手写循环赋值更快,尤其是在处理大量数据时。然而,在某些特定情况下(如数据量非常小),直接赋值操作可能具有更小的开销,因为函数调用本身也需要一定的时间。
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