SQL Server 的 T-SQL 语句的性能评估方法

本文详细介绍了在SQL查询前添加特定T-SQL命令以优化性能的方法,包括清除缓存、开启统计等功能,通过实践示例帮助理解并提升SQL查询效率。

在查询窗口中输入以下命令

dbcc dropcleanbuffers      --注释清除数据     
dbcc  freeproccache            --注释清除缓存     
--这是为了每次查询时,不会因为重复查询对结果有干扰,接着在窗口中输入以下命令。            

Set statistics io on           --注释开启系统资源使用统计            
Set statistics time on         --注释开启执行时间统计   

然后在窗口中输入查询命令,如

SELECT TOP 1000000 * FROM [SearchInfo]

在消息框中就会出现如下结果

SQL Server parse and compile time:      
CPU time = 0 ms, elapsed time = 0 ms.    
(999999 row(s) affected)    
 Table 'SearchInfo'. Scan count 1, logical reads 17890, physical reads 29, read-ahead reads 17309, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.     
SQL Server Execution Times:    
 CPU time = 2153 ms,  elapsed time = 22354 ms.

总结下来就是说,在你的T-SQL语句前加上这四句T-SQL语句就可以了

dbcc dropcleanbuffers      --注释清除数据     
dbcc  freeproccache            --注释清除缓存     
Set statistics io on           --注释开启系统资源使用统计            
Set statistics time on         --注释开启执行时间统计 

转自百度文库 ——http://wenku.baidu.com/view/5b8126d3b14e852458fb575f.html

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](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行对比分析。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和寻优能力的评估,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在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和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比较不同智能优化算法(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和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,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,同时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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