17、数据库索引与约束:提升查询性能的关键

数据库索引与约束:提升查询性能的关键

1. 索引概述

在数据库操作中,当向表中插入一行数据时,数据库服务器不会将数据放置在表内的特定位置。例如,向部门表添加一行数据,服务器不会按 dept_id 列的数字顺序或 name 列的字母顺序来放置该行,而是将数据放在文件中的下一个可用位置。当查询部门表时,服务器需要检查表中的每一行来回答查询。

mysql> SELECT dept_id, name
    -> FROM department
    -> WHERE name LIKE 'A%';

对于行数较少的表,这种方法可行,但对于包含大量数据的表,查询速度会变得非常慢。这时就需要使用索引来加速查询。索引是一种在资源中查找特定项的机制,就像书籍末尾的索引可以帮助读者快速定位特定的单词或短语一样,数据库服务器使用索引来定位表中的行。索引是特殊的表,与普通数据表不同,它们按特定顺序排列,只包含用于定位数据表中行的列以及描述行物理位置的信息,其作用是在不检查表中每一行的情况下,方便地检索表的部分行和列。

2. 索引创建

以部门表为例,为了加快指定部门名称的查询、更新或删除操作,可以在 name 列上添加索引。

  • MySQL 创建索引
mysql> ALTER TABLE department
    
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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