索引查询并非很快

全表扫描相信大家都知道,一般情况下都要尽量不要使用。索引扫描是先在索引B树中查找满足条件的行,找到后根据索引中行ROWID信息,直接定位表中相应的行。即使表中的数据有千万级,效率是很高的。这种情况只是针对返回的行比较少的情况,如果很多的话,效率很可能就低了。

原因:


[img]/upload/attachment/102034/17c79f53-fb9a-39ab-b538-089168ad9411.jpg[/img]


上图中,第1个叶块中的第2个索引条目和第2个叶块中的第8个索引条目,指向表中同一块:第5号块。索引是按顺序访问的,当访问到第1个索引条目时,Oracle将表中5号块读进Buffer cache,读后面的索引条目时,因为后面的索引条目并不一定也指向表中5号块,在此例中,后面的索引条目都指向其他的块,Oracle必须将其他的块读进Buffer cache,而这后读进Buffer cache中的块,可能会使表的第5号块老化(也就是被移出缓存),当读到第8个索引条目时,又必须重新物理读取一次表的第5号块。而全表扫描则不同,它每读取一个块,必将此块中所有满足条件的行全部取出,才会物理读取下一个块。因此,如果是取表中大量行,通过索引扫描反而会使物理读增加,因而造成性能降低。

所以从表中取出大量行时,通常行数占表中总行数的10%以上时,再通过索引取行效率就不很好了。
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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