SQL Server 查询性能优化 相关文章

本文详细介绍了SQLServer查询性能优化的要点,包括堆表、碎片与索引的管理,覆盖索引的应用,创建索引的原则,以及索引与SARG的关系。通过对比分析,阐述了如何避免负向查询和函数使用,以及对字段数据进行计算带来的性能影响。

来自:

SQL Server 查询性能优化——堆表、碎片与索引(一)

SQL Server 查询性能优化——堆表、碎片与索引(二)

SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一)

SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(二)

SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(一)

SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(二)

SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(一)

SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(二)

SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(三)

SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(四)

 

简记

 

SARG的定义:用于限制搜索的一个操作,因为它通常是指一个特定的匹配,一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。SARG 包含常量描述式(或是可以解析成常量的变量)来与数据表中的字段做比较。SARG 的格式是:

列名 操作符 <常数 或 变量

<常数 或 变量操作符 列名 

列名出现在操作符的一边,而常量或变量出现在另一边。如果列名同时出现在操作的两边就不算是SARG。

SARG包含以下操作符=、>、<、>=、<=、BETWEEN及部分情况下的LIKE。LIKE是否符合SARG,要看通配符%所在的位置。例如:LIKE '胡%'就是符合SARG,但是'%胡'就不符合SARG。因为以通配符开头无法限制SQL SERVER查询记录的数量,索引的摆放依然是以小到大,或以大到小顺序排列,如果以通配符“%”开头就无法利用有序的结构,以二分法来快速查找数据。

1、 不要对WHERE子句做运算
先以简单的范例来比较SARG 和非SARG ,你可以通过Managemenet studio来查看查询优化程序是否可以有效分析该语句。

 

2  请不要进行负向查询

 

除了不应该对字段数据进行计算外,非SARG 语句的格式语句还包含在WHERE条件子句中,使用负向查询操作符。 

 

如NOT 、!=、<> 、!>、!<、NOT EXISTS 、NOT IN及NOT LIKE 等,因为通过有顺序的索引结构,SQL SERVER 可以有效地利用二分法进行查找,快速找到相应的数据,但是如果查询条件是不要什么数据,其余的都要(就是负向查询), 则 无法利用索引进行二分查找,只能进行全表扫描或聚集索引扫描。

 

以下同样是负向操作健立的SARG 条件查询与非SARG 条件查询范例。从中可以看出两者的执行成本是不一样的,相差十倍左右,但是其数据查询的记录数量也不一样。个人理解查询优化程序是根据数据查询的记录数量,来决定使用哪种执行计划。

3 不要在WHERE子句中对字段使用函数

在查询语句中对字段使用函数,就是对字段数据进行计算,所以这些都不算是SARG。使用函数之后 ,SQL SERVER 需要将数据表内所有记录的相关字段输入到函数中,如果有100万条记录,就需要调用函数100万次,这将是性能杀手。

 

 

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值