行添加和集合化添加数据后台的数据日志变化

本文通过两种不同的SQL插入方法对比了日志记录的变化,并分析了不同方法下日志大小及事务执行效率的区别。实验显示,虽然逐行插入的方式运行更快,但产生的日志更多;而集合插入方式虽慢,但日志更少。
use test if object_id('tw') is not null drop table tw create table tw(i int) --第一种方法 日志多,运行快 dbcc sqlperf(logspace) declare @i int set @i=1 begin transaction while @i<=10000 begin insert into tw(i) values(@i/256) select @i=@i+1 end commit dbcc sqlperf(logspace) --第二种方法 日志少,运行慢 dbcc sqlperf(logspace) select top 10000 a.id into #ta from sys.sysobjects a join sys.sysobjects b on 1=1 begin transaction insert into tw(i) select * from #ta commit drop table #ta dbcc sqlperf(logspace) --数据比较 --1、行集添加数据日志变化 TEST 109.7422 4.011978 TEST 109.7422 4.864028 --2、增加集合化添加数据日志变化 TEST 109.7422 4.864028 TEST 109.7422 5.192835 --结果分析 select 4.864028-4.011978,5.192835-4.864028 --------------------------------------- --------------------------------------- 0.852050 0.328807 附加说明但是要注意一点,在日志中包含太多的数据操纵查询,事务的持续时间将加长 在这时候,所有试图访问事务中引用的资源的其他查询将被阻塞


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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