11、数据访问与业务层构建:LINQ to SQL 与 Windows Workflow Foundation 应用

数据访问与业务层构建:LINQ to SQL 与 Windows Workflow Foundation 应用

1. 生产环境下的门户项目数据清理挑战

在运行门户项目的生产环境中,Ajax 网络门户面临着清理未使用数据的独特挑战。每次新用户首次访问时,会创建匿名用户、页面设置、小部件等信息。若用户不再返回,这些信息将永久保留在数据库中。通常,粘性用户(频繁返回网站的用户)仅占 Ajax 网络门户总用户的 30% - 50%,这意味着有 50% - 70% 的数据是未使用的。为了控制数据库大小,需要进行日常数据清理,因为用户账户会过期、RSS 订阅会过时、匿名会话会失效,用户也可能不再回来。

当门户变得流行并每天接收数千用户时,数据清理操作会变得非常庞大。需要从 20 或 30 个表中逐个删除数百万行数据,同时还要维护外键约束。而且,清理操作需要在网站运行时进行,不能影响其整体性能。整个操作会导致 MDF 文件中的索引和空间严重碎片化,日志文件也会变得非常大,以跟踪大量事务。

数据清理流程
  1. 查找可删除的匿名用户 :通过 aspnet_users 表中的 LastActivityDate IsAnonymous 字段,找出超过 30 天未活动的匿名用户。
  2. 查找用户的页面 :根据可删除用户的 UserID ,找出他们拥有的页面。
  3. 删除页面上的所有小部件实例 :删除这些
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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