数据较多 , 而需要联表查询时 , 查询缓慢 --解决

环境:
mysql5.6.25

现在我有三张表:
services_log(日志表,大约10万条数据),customer(客户表),sys_dict(字典表)

需要显示日志信息、客户名、字典值

原来sql:

SELECT
a.id AS "id",
a.autorkey AS "autorkey",
a.remote_addr AS "remoteAddr",
a.service_name AS "serviceName",
a.params AS "params",
a.create_date AS "createDate",
a.remarks AS "remarks",
c.hotel_name AS hotelName,
b.label AS servicesLabelName
FROM
services_log a
JOIN sys_dict b ON a.service_name = b.value
JOIN customer c ON a.autorkey = c.author_key
ORDER BY
a.create_date DESC
LIMIT 30

[quote]受影响的行: 0
时间: 1.612s
[/quote]

分析发现联表查询导致查询时间变长。

更改如下:

SELECT
a.id AS "id",
a.autorkey AS "autorkey",
a.remote_addr AS "remoteAddr",
a.service_name AS "serviceName",
a.params AS "params",
a.create_date AS "createDate",
a.remarks AS "remarks",
(select c.hotel_name from customer c where a.autorkey = c.author_key) as hotelName,
(select b.label from sys_dict b where a.service_name = b.value) as servicesLabelName
FROM
services_log a
ORDER BY
a.create_date DESC
LIMIT 30

[quote]受影响的行: 0
时间: 0.451s[/quote]

如果需要加入查询条件:

SELECT
a.id AS "id",
a.autorkey AS "autorkey",
a.remote_addr AS "remoteAddr",
a.service_name AS "serviceName",
a.params AS "params",
a.create_date AS "createDate",
a.remarks AS "remarks",
(select c.hotel_name from customer c where a.autorkey = c.author_key) as hotelName,
(select b.label from sys_dict b where a.service_name = b.value) as servicesLabelName
FROM
services_log a
WHERE a.autorkey in (select id from customer where hotel_name like '%长青国际酒店%' )
ORDER BY
a.create_date DESC
LIMIT 30


SQL功底较差,不知有没有其他优化方式?
### 可能原因 ECG一导数据不准确可能是由于多种因素引起的。这些因素可以分为硬件和软件两类。 #### 硬件方面 - **电极接触不良**:如果电极未能良好地附着于皮肤面,则可能导致信号不稳定或丢失[^1]。 - **噪声干扰**:来自环境电磁场或其他医疗设备的外部噪音会混入到采集的心电信号中,造成测量误差。 - **模拟前端性能不足**:低质量的放大器、滤波电路等问题会影响输入信号的质量,在源头上降低后续处理的效果。 #### 软件方面 - **QRS检测错误**:对于某些特殊形态的心跳周期,自动识别算法可能出现误判,进而影响整体数据分析准确性[^2]。 - **基线漂移**:长间记录过程中容易发生缓慢变化的趋势,这会使实际R波幅度被掩盖而难以辨认[^3]。 ### 解决方案 针对上述提到的各种潜在问题,可采取如下措施来改善单导ECG数据的质量: #### 提升硬件配置 - 使用高质量医用级粘贴式电极片,并确保每次使用前清洁患者皮肤以增强黏合力;定期更换旧损部件保持最佳状态; - 选用具备较高信噪比(SNR)参数规格的产品作为前置放大模块供应商之一,同注意屏蔽设计防止高频振荡引入不必要的波动成分。 #### 数据预处理与校正 ```matlab % 去除基线漂移 function ecg_corrected = remove_baseline_wander(ecg_signal, fs) % 设定带通滤波器频率范围 lowcut = 0.5; highcut = 45; % 应用FIR滤波器去除基线漂移 b = fir1(60,[lowcut/(fs/2),highcut/(fs/2)]); ecg_filtered = filtfilt(b,1,ecg_signal); % 返回修正后的信号 ecg_corrected = ecg_filtered; end ``` 此函数通过设定合适的截止频率并运用有限脉冲响应(FIR)数字滤波技术有效消除长期存在的趋势项,从而恢复原始心搏特征的真实面貌。 另外还可以考虑加入自适应阈值调整机制改进现有的QRS探测逻辑,使其更加鲁棒可靠能够应对更多复杂情况下的挑战。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值