27、Azure 表存储分区键选择与操作指南

Azure 表存储分区键选择与操作指南

在数据库设计中,选择合适的分区键对于提高查询性能和数据管理效率至关重要。本文将详细介绍如何选择分区键,以及 Azure 表存储中的各种操作,包括查询、更新、删除等。

选择合适的分区键

设计数据库模式通常遵循一定的模式,在 Windows Azure 环境中,除了对数据进行建模和规范化,还需要重点考虑应用程序将执行的查询。以下是选择分区键的具体步骤:
1. 确定关键查询 :列出系统将执行的关键查询,并根据重要性和性能要求对其进行优先级排序。例如,显示购物车内容的查询应比生成罕见报告的查询快得多。
2. 创建表架构 :根据关键查询创建表架构,确保在对性能敏感的查询中可以指定分区键。估计每个表和每个分区中预期的数据量,如果某个分区的数据量过大,可以通过将其他属性连接到分区键来使分区更细粒度。例如,在构建 Web 日志分析器时,如果将 URL 作为分区键导致热门 URL 数据集中,可以在分区键中加入日期范围,将数据按日期拆分。
3. 选择行键 :为行键选择唯一标识符,行键在分区内必须是唯一的。例如,可以使用超级英雄的名称作为行键。

如果发现分区方案效果不佳,可以动态调整。例如,在 Web 日志分析器中,如果某一天的数据量巨大,可以在周末使用小时范围进行分区。应用程序需要从一开始就支持这种动态分区。

分区键和行键的作用

分区键通常被视为数据分布和可扩展性的单位,而行键用于确保数据的唯一性。如果数据模型的键只有一个属性,可以将其用作分区键(行键为空),每个分区包含一行

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关技术难题,结合并计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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