SQL2005合理的索引设计

本文总结了13条SQL索引优化建议,包括评估索引占用空间、改进In语句性能、利用Exists替代嵌套查询、Like子句索引优化等,帮助读者提升数据库查询效率。

合理的索引有助于提升系统性能和可用程度,我工作中见过一个设计错误的索引导致sqlserver将一台4cpu的服务器资源用尽。 权威参考参见msdn

http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms191195.aspx

我这里结合自己的经验总结下面数条,供大家参考

1、评估索引本身的占用空间,当索引相对于其数据本身过大可能会无明显作用。这种情况体现在:表很小,索引列过多,索引碎片过多。当索引在select中不起作用时,你还必须在insert和update、delete这些操作中去维护这些不起作用的数据。

2、In语句不一定不能使用索引,where id in(1,2)和where id =1 or id=2是等效的,这里的in和not in的性能是相同的。而不能使用索引的原因是嵌套查询: where id in(select 1 union select 2).

3、解除嵌套查询无法利用索引的办法是用exists子查询,select * from tb1 a where exists(select 1 from tb2 where id=a.id)。而exists和not exists的性能和tb1的数据量无关,他们的性能差别在于tb2中的数据量。

4、Like子句可以利用索引,所以尽可能少用left,right和substring函数。

5、函数不能使用索引,比如convert(varchar(7),date,120)='2008-06',或者datediff函数、甚至和常量的加减乘除运算等,正确的做法是用比较符号或者尽可能把datediff之类的函数放到等号右边。

6、不用担心隐式转换,它总是转换等号右边的。比如 where id='2' 和where id=2是等效的。[勘误:此条结论错误!转换发生在左边导致索引失效]

7、聚集索引的查询性能好于非聚集索引,但是维护代价很大,对于他的数据改变会引起整行数据的物理位置移动。同时聚集索引还要为非聚集索引提供索引服务,所以尽量不用过大的列或过多的列作聚集索引。

8、聚集索引可以极大优化大于,小于,group by和order by以及join语句的查询性能。

9、一张表只能由一个聚集索引。

10、唯一索引有助于查询优化。

11、联合索引的第一列可以单独使用,其他的索引列在单独的where子句中不起作用。

12、索引的升序降序对order by子句的影响很大。

13、符合特定条件的计算列也可以创建索引。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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