13、SQL Server查询调优全解析

SQL Server查询调优核心策略

SQL Server查询调优全解析

1. 查询调优基础

在SQL Server中,基于相同模板的查询,即使输入值不同,也会有相同的查询哈希值。通过对 #Queries 表按查询哈希值分组,并按期望的性能指标(如持续时间)降序排序,可以确定哪些查询对系统整体性能影响较大,从而优先进行调优。
以下是具体的查询代码:

SELECT 
  query_hash, SUM(duration) AS sumduration,
  CAST(100. * SUM(duration) / SUM(SUM(duration)) OVER() AS NUMERIC(5, 2)) AS pct,
  (SELECT TOP (1) statement
   FROM #Queries AS Q2
   WHERE Q2.query_hash = Q1.query_hash) AS queryexample
FROM #Queries AS Q1
GROUP BY query_hash
ORDER BY SUM(duration) DESC;

操作步骤如下:
1. 执行上述查询,获取不同查询模板的汇总信息,包括查询哈希、总持续时间、百分比和查询示例。
2. 根据查询结果,确定需要重点调优的查询。
3. 完成调优后,使用以下代码删除临时表和扩展事件会话:

DROP TABLE #Events, #Queries;
DROP EVENT SESSION query_perf ON SERVE
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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