Mysql覆盖索引

什么是索引覆盖
就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行,换句话说查询列要被所建的索引覆盖。
那么显然select * from ...是一种拙劣的查询,除非你建立了包含所有列的索引(这样建索引脑子进水)。
对 于索引覆盖查询(index-covered query),使用EXPLAIN时,可以在Extra一列中看到“Using index”。
使用索引覆盖
如果你想要通过索引覆盖select多列,那么需要给需要的列建立一个多列索引,当然如果带查询条件,where条件要求满足最左前缀原则。
Innodb的辅助索引叶子节点包含的是主键列,所以主键一定是被索引覆盖的。
(1)例如,在sakila的inventory表中,有一个组合索引(store_id,film_id),对于只需要访问这两列的查 询,MySQL就可以使用索引,如下: 
mysql> EXPLAIN SELECT store_id, film_id FROM sakila.inventory\G 
*************************** 1. row *************************** 
        id: 1 
select_type: SIMPLE 
        table: inventory 
        type: index 
possible_keys: NULL 
        key: idx_store_id_film_id 
        key_len: 3 
        ref: NULL 
      rows: 5007 
      Extra: Using index 
1 row in set (0.17 sec)

(2)再比如说在文章系统里分页显示的时候,一般的查询是这样的(转):
SELECT id, title, content FROM article ORDER BY created DESC LIMIT 10000, 10;
通常这样的查询会把索引建在created字段(其中id是主键),不过当LIMIT偏移很大时,查询效率仍然很低,改变一下查询:
SELECT id, title, content FROM article
INNER JOIN (
    SELECT id FROM article ORDER BY created DESC LIMIT 10000, 10
) AS page USING(id)
此时,建立复合索引"created, id"【只要建立created索引就可以吧,Innodb是会在辅助索引里面存储主键值的】,就可以在子查询里利用上Covering Index,快速定位id,查询效率嗷嗷的
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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