trip_history_data

旅行历史数据是指记录个人或团体在旅行过程中的活动和事件的数据集合。这些数据包括旅行的目的地、出发时间、返回时间、交通方式、酒店住宿情况、游览景点、消费金额等内容。旅行历史数据可以帮助人们回顾和分析以往的旅行经历，了解自己的旅行偏好和习惯，从而更好地规划未来的旅行。通过对旅行历史数据的统计和分析，可以推断出一些规律和趋势，比如最喜欢的旅游目的地、最常用的交通方式、旅行花费的平均水平等。这些数据也可以用于评估旅行中的风险和安全性，例如记录有无遭遇交通事故或住宿纠纷等，为其他旅行者提供有关酒店、景点和交通工具选择的参考。此外，旅行历史数据还有助于旅行者与朋友和同事分享旅行经历，或通过社交媒体发布旅行回忆和游记。总之，旅行历史数据是一个有价值的信息资源，可以帮助人们更好地规划、安排和享受旅行。

相关问题

帮我优化下这个sql ： SELECT t4.vin, t3.msg_id AS trip_id, t3.trip_start_time, t4.switch_value AS has_trip FROM ( SELECT * FROM dds.dwd_driving_calendar t1 WHERE t1.vin = 'LSJA24396MS179029' AND 1681745400001 > t1.trip_start_time AND 1681745400001 < t1.trip_end_time ) t3 LEFT JOIN ( SELECT * FROM dds.vehicle_journey_switch_history t2 WHERE t2.vin IN ( 'LSJA24396MS179029' ) ) t4 ON t3.vin = t4.vin AND t4.switch_key = 'vehicle_journey_data' AND '2023-04-17 23:30:00' > t4.create_time AND '2023-04-17 23:30:00' < t4.update_time

可以尝试优化以下几个方面：

1. 使用EXISTS替换LEFT JOIN

可以使用EXISTS来代替LEFT JOIN进行连接查询，因为EXISTS在查询到一条匹配的数据后就会停止，而LEFT JOIN需要查询完整个表再返回结果。

SELECT t3.vin, t3.msg_id AS trip_id, t3.trip_start_time, 
       t4.switch_value AS has_trip 
FROM dds.dwd_driving_calendar t3 
WHERE t3.vin = 'LSJA24396MS179029' 
  AND 1681745400001 > t3.trip_start_time 
  AND 1681745400001 < t3.trip_end_time
  AND EXISTS (
      SELECT 1 
      FROM dds.vehicle_journey_switch_history t4 
      WHERE t3.vin = t4.vin 
        AND t4.switch_key = 'vehicle_journey_data' 
        AND '2023-04-17 23:30:00' > t4.create_time 
        AND '2023-04-17 23:30:00' < t4.update_time
    )

2. 添加索引

在vin、trip_start_time、trip_end_time、switch_key、create_time和update_time列上添加索引，可以加速查询。

3. 不要使用SELECT *

在子查询中不要使用SELECT *，而是明确指定需要查询的列，可以减少不必要的数据读取和传输，提高查询效率。例如：

SELECT vin, msg_id AS trip_id, trip_start_time
FROM dds.dwd_driving_calendar 
WHERE vin = 'LSJA24396MS179029' 
  AND 1681745400001 > trip_start_time 
  AND 1681745400001 < trip_end_time

SELECT vin, switch_value
FROM dds.vehicle_journey_switch_history
WHERE vin IN ('LSJA24396MS179029') 
  AND switch_key = 'vehicle_journey_data' 
  AND '2023-04-17 23:30:00' > create_time 
  AND '2023-04-17 23:30:00' < update_time

import numpy as np import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow as tf tfds.disable_progress_bar() import matplotlib.pyplot as plt def plot_graphs(history, metric): plt.plot(history.history[metric]) plt.plot(history.history['val_'+metric], '') plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel(metric) plt.legend([metric, 'val_'+metric]) dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test'] train_dataset.element_spec for example, label in train_dataset.take(1): print('text: ', example.numpy()) print('label: ', label.numpy()) BUFFER_SIZE = 10000 BATCH_SIZE = 64 train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) for example, label in train_dataset.take(1): print('texts: ', example.numpy()[:3]) print() print('labels: ', label.numpy()[:3]) VOCAB_SIZE = 1000 encoder = tf.keras.layers.TextVectorization( max_tokens=VOCAB_SIZE) encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, label: text)) vocab = np.array(encoder.get_vocabulary()) vocab[:20] encoded_example = encoder(example)[:3].numpy() encoded_example for n in range(3): print("Original: ", example[n].numpy()) print("Round-trip: ", " ".join(vocab[encoded_example[n]])) print()解释一下这些代码。

这段代码是使用TensorFlow和TensorFlow Datasets加载IMDB电影评论数据集，然后对数据集进行预处理和向量化，以便进行情感分析的训练。下面是代码的详细解释：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

2. 禁用进度条，以免在输出过程中出现过多的信息：

tfds.disable_progress_bar()

3. 加载IMDB评论数据集并获取有关数据集的信息：

dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True)
train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test']

4. 查看数据集中的一个示例，并输出文本和标签：

for example, label in train_dataset.take(1):
    print('text: ', example.numpy())
    print('label: ', label.numpy())

5. 定义缓冲区大小和批次大小，并对训练和测试数据集进行批处理和预取：

BUFFER_SIZE = 10000 
BATCH_SIZE = 64 
train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) 
test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)

6. 查看训练数据集中的前三个示例的文本和标签：

for example, label in train_dataset.take(1):
    print('texts: ', example.numpy()[:3])
    print()
    print('labels: ', label.numpy()[:3])

7. 定义词汇表大小和文本向量化层，然后使用`adapt`方法对训练数据集进行适应：

VOCAB_SIZE = 1000 
encoder = tf.keras.layers.TextVectorization(max_tokens=VOCAB_SIZE) 
encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, label: text))

8. 获取词汇表并输出前20个词汇：

vocab = np.array(encoder.get_vocabulary()) 
vocab[:20]

9. 对一个示例进行编码，并输出编码结果：

encoded_example = encoder(example)[:3].numpy() 
encoded_example

10. 对编码后的示例进行反向转换并输出结果：

for n in range(3):
    print("Original: ", example[n].numpy())
    print("Round-trip: ", " ".join(vocab[encoded_example[n]]))
    print()

该代码段中的主要任务是将IMDB评论数据集加载到TensorFlow中，并准备进行情感分析训练。它包含了对数据的处理、向量化和预处理等步骤，是进行自然语言处理任务的常见流程。