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;
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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