浅谈SQL优化

本文介绍了两种提高SQL查询效率的方法:一是通过WHERE子句精确过滤所需数据行,避免不必要的全表扫描;二是使用表连接替代多个独立查询,减少数据冗余并简化操作流程。
下面介绍可以使查询更快运行的优化技巧。

[b][size=medium]1.使用WHERE子句过滤行[/size][/b]
许多初学者想要检索一行(或多行)数据时,他们会检索表中的所有行。这个非常浪费的。更好的方法是在查询中使用一个WHERE子句。这样,就要把检索的行限制为那些实际需要的行。
例如,需要获得顾客#1和#2的详细信息。下列查询检索store模式中customers表的所有行(浪费的方法)。

SELECT * FROM customers;

CUSTOMER_ID FIRST_NAME LAST_NAME
------------ ----------- ----------
1 CCCCCCCC CHARCHILL
2 AAAAAAAA CHARCHILL
3 BBBBBBBB CHARCHILL
...

下面把WHERE子句添加到前面的例子中,获得customer_id为1或2的行;

SELECT * FROM customers WHERE customer_id IN(1,2);

CUSTOMER_ID FIRST_NAME LAST_NAME
------------ ----------- ----------
1 CCCCCCCC CHARCHILL
2 AAAAAAAA CHARCHILL

[color=red]注:WHERE子句中应避免使用函数,否则会增加执行时间。[/color]

[b][size=medium]2.使用表连接而不是多个查询[/size][/b]
一般地,从多个相关表中检索数据时,应该使用连接条件而不应该使用多个查询。下列采用的方法较差,它使用量个查询获得产品#1的产品名称和产品类型名称(使用两个查询很浪费)。第一个查询获得products表中产品#1的name和product_type_id列值。然后,第二个查询使用这个product_type_id获得product_types表的name列。

SELECT name, product_type_id FROM products WHERE product_id = 1;
SELECT name FROM product_types WHERE product_type_id = 1;
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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