32、T-SQL中TOP和OFFSET - FETCH的高效使用及中位数计算方法

T-SQL中TOP和OFFSET - FETCH的高效使用及中位数计算方法

在T - SQL的实际应用中,我们经常会遇到各种复杂的查询需求,比如返回每组的前N条记录以及计算中位数等。本文将深入探讨这些问题的多种解决方案,并分析它们在不同场景下的效率。

1. 数据删除与TOP语句

在某些情况下,我们可能需要删除大量数据。可以使用无限循环结合 DELETE TOP 语句,每次删除最多3000行并提交。当受影响的行数少于3000时,说明到达了最后一批数据,代码会跳出循环。如果在运行过程中(尤其是高峰时段)需要中止该过程,这是安全的,只会回滚当前批次的数据。之后可以在合适的时间再次运行,过程会从上次中断的地方继续。

2. 每组前N条记录的查询任务
  • 任务概述 :每组前N条记录的查询任务在实际应用中非常常见,例如返回每个证券的最新价格、每个地区处理订单最多的员工、每个客户的最近三个订单等。对于这类任务,没有一种解决方案在所有情况下都是最有效的,其效率主要取决于两个因素:支持索引的可用性和分区(分组)列的密度。
  • 示例任务及元素分析 :以从 TSQLV3 数据库的 Sales.Orders 表中返回每个客户的最近三个订单为例,需要确定三个元素:
    • 分区 custid ,用于定义组。
    • 排序
【电能质量扰动】基于MLDWT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)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优势,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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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