数据库优化

一、库和表结构优化

分库分表:当单个库或者表中的数据量大时,数据库的性能会变慢。

1.垂直拆分

垂直拆分表
当一个表中的数据量比较大,字段比较多时,
创建一个附属表,将表中不常用的字段存入附属表,通过创建外键进行关联。
垂直拆分库
根据不同的业务需求,将不同的表放入不同的库中,一般会放到多个服务器上

2.水平拆分

水平分库分表
单表数据量太大,将数据水平拆分成多个表,多个表组合在一起才能组成成一个完整的数据
将拆分的表放到不同的库中

水平拆分面临的问题:
主键如何保证唯一性
1.指定每张表的id取值范围
2.通过时间或者地理位置
3.通过趋势递增

水平分库 会面临 多表查询会受到影响,事务也会受到影响。
目前没有人能解决这些问题,我们可以使用开源的框架产品来解决。
但是不同的开源产品,所解决的问题也不相同,所以根据自己的需求去选择

二、架构优化

主从复制(读写分离) 添加缓存
一般使用非关系数据库作为缓存数据库,将数据存到内存中

三、sql语句的优化

允许部分字段冗余,使用逻辑外键避免使用物理外键

添加索引:给查询频繁的条件添加索引,使用索引最左原则

查询时select后面不使用 *
减少数据库的查询次数
sql关键字尽量大写
使用关联查询替代嵌套子查询
使用where条件过滤,避免全表查询
update修改时,避免修改索引字段所在的列
避免修改where后面的字段

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值