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我的朋友

发布时间:2021-01-22 15:56:02

一、  问题背景与适用场景在《性能优化技巧:有序归并》中我们验证了有序归并算法提高关联性能的效果,那么还有没有进一步提升的空间呢?能不能再减少数据的读取量从而再提速呢?通常主子关联后还会再施加更多运算,比如过滤。有序归并算法将主子表先分别读出再做关联,当其中一个关联表被过滤后剩.........【阅读全文】

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发布时间:2021-01-22 15:35:42

一、   问题背景与适用场景在以前的文章中我们介绍过,关系数据库在进行表间关联时是使用HASH分段技术。设两个关联表的规模(记录数)分别是 N 和 M,则 HASH 分段技术的计算复杂度(关联字段的比较次数)大概是 SUM(Ni*Mi),其中 Ni 和 Mi 分别是 HASH 值为 i 的两表记录数,满足 N=SUM(Ni) 和 M=SUM(.........【阅读全文】

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发布时间:2021-01-22 15:30:43

在事实表与维表的关联查询时,常常会遇到需要对维表的数据进行过滤或者针对维表做计算的情况,这时可以有两种处理方式:1、先做关联(如果是内存则可以是预关联),再对关联后的事实表进行过滤。就象在《性能优化技巧:预关联》和《性能优化技巧:外键序号化》中做的那样。2、先对维表进行过滤,再与事实表做关联.........【阅读全文】

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发布时间:2021-01-22 15:22:12

实践目标本期目标,是在完成数据类型转化基础上,实现维度排序压缩,进一步提升计算速度。实践的步骤:1、 准备基础宽表:修改上期的代码,完成维度排序压缩存成新组表。2、 访问基础宽表:上期代码不必修改,直接应用于新组表。3、 新增数据追加:每日新增业务数据追加,每月重新排序重整。要尽可能.........【阅读全文】

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发布时间:2021-01-22 15:15:13

实践目标本期目标是练习将数据库读出的数据,尽可能转换为有利于性能优化的数据类型,例如:小整数和浮点数。实践的步骤:1、 准备基础宽表:修改上期的代码,完成数据类型优化存为组表文件。2、 访问基础宽表:修改上期的代码,在传入参数保持不变的前提下,查询数据转换之后的组表文件,结果集也要返回.........【阅读全文】

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