SQL性能调优:1.1 一般性语法调优

本文介绍了一系列SQL查询优化的方法,包括调整查询条件顺序、利用算术简化表达式、避免使用函数等,帮助提升数据库查询效率。

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遵守以下准则:
[b]1,查询条件的左边应该是简单的column名,右边则应该是很容易查询的值[/b]
所有的DBMS都会把5 = column1转换为column1 = 5

[b]2,查询条件的每个组件都有一个point count,查询速度越快,花的时间越少,points越高[/b]
[code]
操作符、操作数 points
= 10
> 5
>= 5
< 5
<= 5
LIKE 3
<> 0
Literal alone 10
Column alone 5
Parameter alone 5
Multioperand expression 3
Exact numeric data type 2
Other numeric data type 1
Temporal data type 1
Character data type 0
NULL 0
[/code]
例子
[code]
... WHERE smallint_column = 12345
[/code]
points为27:
1,Column alone(smallint_column) = 5
2,Exact numeric data type(smallint_column) = 2
3,等号 = 10
4,Literal alone(12345) = 10

[b]3,对于多个表达式条件通过优化顺序来提高速度[/b]
优化前:
[code]
SELECT * FROM Table1
WHERE column4 < 117
AND column4 > column5
AND column3 = 'Smith'
AND column1 = 5
AND column2 = 77.3
[/code]
优化后:
[code]
SELECT * FROM Table1
WHERE column1 = 5
AND column2 = 77.3
AND column3 = 'Smith'
AND column4 < 117
AND column4 > column5
[/code]

[b]4,利用Law of Transitivity和Constant propagation的概念,使用字面量来替换column名和column表达式而不改变表达式的含义来提高速度[/b]
优化前:
[code]
SELECT * FROM Table1
WHERE column1 = 5 AND
NOT (column3 = 7 OR column1 = column2)
[/code]
优化后:
[code]
SELECT * FROM Table1
WHERE column1 = 5
AND column3 <> 7
AND column2 <> 5
[/code]

[b]5,删除那些永远不会执行的代码[/b]
[code]
SELECT * FROM Table1
WHERE 0 = 1
AND column1 = 'I hope we never execute this'
[/code]

[b]6,有些DBMS不会对大部分obvious-looking表达式做“折叠”,记住一点“更改代码之前先理解它的含义”[/b]
[code]
... WHERE column1 + 0

... WHERE 5 + 0.0

... WHERE column1 IN (1, 3, 3)

... CAST(1 AS INTEGER)

... WHERE 'a' || 'b'
[/code]

[b]7,如果代码包括一些显然的算术表达式,则用计算后的值来替换。[/b]
优化前:
[code]
... WHERE a - 3 = 5
[/code]
优化后:
[code]
... WHERE a = 8
[/code]

[b]8,尽量避免在column里引入function[/b]
优化前:
[code]
SELECT * FROM Table1
WHERE date_column = CURRENT_DATE
AND amount * 5 > 100.00
[/code]
优化后:
[code]
SELECT * FROM Table1
WHERE date_column = DATE '2002-01-01'
AND amount * 5 > 100.00
[/code]

[b]9,不要使用UPPER来做大小写不敏感的匹配,使用LOWER[/b]
优化前:
[code]
... WHERE UPPER(column1) = 'résumé'
[/code]
优化后:
[code]
... WHERE LOWER(column1) = 'résumé'
[/code]
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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