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】
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】
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】
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】
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】
