ORACLE SQL功用优化系列(三)

优化Oracle SQL查询效率
本文介绍了如何通过调整FROM子句中表的顺序来提高Oracle SQL查询的效率,特别是当涉及到多表连接时。通过选择记录数量最少的表作为驱动表或使用交叉表作为驱动表可以显著减少查询时间。

   本源:网海拾贝




4. 选择最无恪守的表名挨次(只在基于端正的优化器中有用)

ORACLE的阐冥具凭据从右到左的挨次处理FROM子句中的表名,因而FROM子句中写在末端的表(底子底细表 driving table)将被最先处理. 在FROM子句中包括多个表的环境下,你必须选择纪录条数最少的表作为底子底细表.当ORACLE处理多个表时, 会运用排序及归并的体式样式衔接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中末端的阿谁表)并对纪录举行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中末端第二个表),末端将悉数从第二个表中检索出的纪录与第一个表中相宜纪录举行归并.


比喻:

     表 TAB1 16,384 笔纪录

     表 TAB2 1      笔纪录

     选择TAB2作为底子底细表 (最好的体式样式)

     select count(*) from tab1,tab2   实行时分0.96秒

    选择TAB2作为底子底细表 (欠安的体式样式)

     select count(*) from tab2,tab1   实行时分26.09秒


假若有3个以上的表衔接查询, 那就需求选择交叉表(intersection table)作为底子底细表, 交叉表是指阿谁被其他表所引用的表.


比喻:


   EMP表形貌了LOCATION表和CATEGORY表的交集.


 SELECT *


FROM LOCATION L ,


      CATEGORY C,

      EMP E

WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000


AND E.CAT_NO = C.CAT_NO


AND E.LOCN = L.LOCN

 

将比下列SQL更无恪守

 

SELECT *


FROM EMP E ,

LOCATION L ,

      CATEGORY C

WHERE  E.CAT_NO = C.CAT_NO

AND E.LOCN = L.LOCN

AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000




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转载于:https://www.cnblogs.com/zgqjymx/archive/2011/03/07/1976082.html

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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