数据库查询优化

参考资料

mysql 索引上的优化

  • 没有索引----创建索引
  • 没有用到索引
1.查询的类型不符,常见的int和carchar
2.索引对象参与计算
3.索引对象使用函数计算
3.like查询的时候 %str%和%str不走索引(str%走索引)
4.正则表达式不走索引
create table user (
    id int primary key,
    name varchar(20),
    sex varchar(5),
    index(name)
)engine=innodb;

在这里插入图片描述
两个B+树索引分别如上图:
  (1)id为PK,聚集索引,叶子节点存储行记录;
  (2)name为KEY,普通索引,叶子节点存储PK值,即id;
如果查询 select * from t where name=‘lisi’; 行走路线如下:
在这里插入图片描述
这种情况需要覆盖索引(只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据,无需回表)

create table user (
    id int primary key,
    name varchar(20),
    sex varchar(5),
    index(name, sex)
)engine=innodb;
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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