16、SQL Server 2016 - 2017:时态表与列存储索引的深度解析

SQL Server 2016 - 2017:时态表与列存储索引的深度解析

1. 时态表概述

SQL Server 2016 和 2017 引入了系统版本控制的时态表,这是一项强大的功能,可用于审计特定表中的所有更改,还能检索这些表在历史上任何时间点的状态。当更新当前行时,SQL Server 会自动更新当前行的时间段,并将旧版本的行插入历史表。

2. 历史表开销

将非时态表转换为时态表非常简单,只需两条 ALTER TABLE 语句即可获得完整的时态表功能。然而,这并非毫无代价,为表添加时态功能会给所有数据修改操作带来性能开销。
- 单条更新操作:在时态表中对一行进行单条更新操作,比在非时态表中大约慢 30%。
- 少量行更新(<1000):锁定、计算并将数据插入历史表会使更新速度减慢 50%。
- 大量行更新(50,000 行):在时态表中更新 50,000 行所需的时间大约是非时态表的八倍。
- 大规模更新(>100K 行):时态表的大规模更新比非时态表慢 10 倍。

更新行数 非时态表更新时间 时态表更新时间 倍数关系
少量行(<1000) X 1.5X 1.5 倍
50,000 行
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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