数据库相关

数据库优化与设计
本文探讨了数据库优化的各种方法,包括SQL语句优化、配置优化、索引优化及设计优化等。同时介绍了数据库锁机制(乐观锁与悲观锁)、事务处理(begin、rollback、commit)以及索引类型(如聚合索引、非聚合索引、联合索引)等内容。

数据库的设计:分库分表,内存数据库,主从读写分离,数据库中间件mycat(集成了主从读写分离,分库分表等功能)
 

数据库优化:sql语句优化,数据库配置优化,索引优化,数据库设计优化
 

数据库的锁:

1.乐观锁,表中增加版本字段,每次更改加1,查的时候先把版本字段查出来,更新的时候加上条件版本字段没变,并将版本字段加1更新

2.悲观锁:分共享锁和独占锁,insert, delete, update, select语句中加上for update自动加上独占锁,锁行还是锁表取决于条件字段是否是索引字段,如果是锁行,如果不是锁表
   

事物:

begin, rollback, commit,保证sql操作的原子性

 

索引:   

聚合索引,是主键,非聚合索引是自建的索引。

非聚合索引是指向的值包含该索引列的值和对应的聚合索引,所以在使用非聚合索引时会再根据聚合索引进行二次查询,B.>    //联合索引,就是取两列或两列以上的内容做索引,(a, b, c),  可用a和a,b和a,b,c,复合索引的结构与电话簿类似,人名由姓和名构成,电话簿首先按姓氏对进行排序,然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知道姓,电话簿将非常有用;如果您知道姓和名,电话簿则更为有用,但如果您只知道名不姓,电话簿将没有用处。
 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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