Optimizer模式选择(残)

本文探讨了通过修改Session的Optimizer模式为FIRST_ROWS来优化数据库查询性能的方法。此模式特别适用于OLTP系统,能显著提高返回部分结果的速度,并讨论了模式调整前后查询计划的变化。

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修改Session的Optimizer模式:ALTER SESSION SET OPTIMIZER_MODE=FIRST_ROWS;

所有按主键排序都使用了索引。修改前的Choose没有使用索引。

但问题是一旦修改一次OPTIMIZER_MODE=FIRST_ROWS后,就算再改回 OPTIMIZER_MODE=CHOOSE,“order by 主键”也是使用索引,不进行全表扫描,而不是以前的只进行全表扫描。这个问题就无法知道了,总之,速度为0.n秒的级别了。

 

FIRST_ROWS优化模式适用于OLTP系统, 因为OLTP用户关心快速的看到某些行而很少关心看到整个查询结果。

### Kaggle酶稳定性预测竞赛概述 在Kaggle的生物信息学挑战中,有一个专注于酶稳定性的预测大赛[^2]。该比赛旨在通过计算方法来预测特定突变对酶稳定性的影响,从而减少实验筛选成本并加快发现更稳定的酶变异体的过程。 #### 数据集描述 对于此类竞赛,参赛者通常可以获得一系列经过精心准备的数据集用于训练和测试模型。这些数据集中包含了不同类型的基(X、Y 和 Z),分别用红色、蓝色和紫色标记,代表不同的氨基酸位置及其可能发生的突变情况。具体来说: - **X 基**:表示原始未发生突变的位置; - **Y 基**:表示已知会发生某种形式变化的地方; - **Z 基**:则指代那些未知但潜在可变的部分; 此外,为了更好地理解数据特性以及探索新特征的可能性,建议利用提供的或公开可用的相关领域内真实世界数据来进行补充分析[^1]。 #### 建模策略 针对这一类问题,可以选择多种机器学习算法构建预测模型。考虑到蛋白质结构复杂性和序列长度等因素,深度神经网络可能是较为合适的选择之一。例如卷积神经网络(CNNs),它可以有效地捕捉局部模式;而长短时记忆(LSTM)单元能够处理时间依赖关系,在处理长距离相互作用方面表现出色。 ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, LSTM, Dropout, Flatten model = Sequential([ Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(sequence_length, num_features)), Dropout(0.5), LSTM(units=100, return_sequences=True), Dropout(0.5), LSTM(units=100), Dense(1) ]) ``` 这里给出了一种简单的CNN-LSTM混合架构示例代码片段,其中`sequence_length`对应输入序列的最大长度,`num_features`则是每个时刻步数下的特征维度大小。 #### 训练配置与优化技巧 当涉及到具体的实现细节时,选择合适的优化器至关重要。以Adam为例,这是一种自适应矩估计的方法,广泛应用于各种场景下因为其良好的收敛速度和平稳性[^3]。设置合理的超参数如初始学习率(`lr`)和其他调节项可以帮助提升最终效果。 ```python optimizer = Adam( lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False ) model.compile(optimizer=optimizer, loss='mse') ``` 上述Python脚本展示了如何实例化一个Adam优化器对象,并将其指定给编译后的模型作为更新规则。 #### K折交叉验证实践 最后,在评估模型表现之前,应该考虑采用k-fold cross-validation技术确保结果具有代表性。这种方法允许我们将整个样本划分为多个子集轮流充当验证集合,进而获得更加稳健可靠的性能度量指标[^4]。 ```python def get_k_fold_data(i, k, X, y): fold_size = len(X) // k val_start = i * fold_size if i != k - 1: val_end = (i + 1) * fold_size X_valid, y_valid = X[val_start:val_end], y[val_start:val_end] X_train = np.concatenate([X[:val_start], X[val_end:]], axis=0) y_train = np.concatenate([y[:val_start], y[val_end:]], axis=0) else: X_valid, y_valid = X[val_start:], y[val_start:] X_train = X[:val_start] y_train = y[:val_start] return X_train, y_train, X_valid, y_valid ``` 这段函数实现了获取第i次折叠中的训练/验证划分逻辑,可以根据实际情况调整内部参数满足需求。
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