优化mysql语句SELECT PERIOD_NET_BEQ, BUDGET_MONTH, PERIOD_NET, COST_CENTER, REFERENCE, PLANE_TYPE, ROUTE, PLANE_NO, AIRPORT, ( SELECT DEPT_ID FROM BM_SYS_3.SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = CO

时间: 2023-09-19 15:05:57 浏览: 136
可以尝试以下优化方法: 1. 添加索引:在查询涉及到的列上添加索引,特别是在 WHERE 条件和 JOIN 操作中使用的列上添加索引。例如,在 BM_SYS_3.SPSYS_DEPARTMENT 表的 DEPT_ABBR 列上添加索引。 2. 减少子查询:可以将子查询转换为 JOIN 操作,或者使用临时表将子查询的结果缓存起来,避免重复计算。例如,将 SELECT DEPT_ID FROM BM_SYS_3.SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = CO 转换为 JOIN 操作,或者使用临时表将查询结果缓存起来。 3. 优化查询语句:尽可能使用简单的查询语句,避免使用复杂的子查询、嵌套查询等语句。可以通过分解查询、使用 UNION 操作等方式来简化查询语句。 4. 避免全表扫描:尽可能避免使用 SELECT * 等全表扫描操作,只选择需要的列。 5. 使用合适的数据类型:在创建表时,选择合适的数据类型,尽可能避免使用过大或过小的数据类型。例如,可以使用 INT 替代 VARCHAR 存储数字类型的数据。 6. 避免重复数据:在设计表结构时,避免重复数据的存储,使用关联表、枚举类型等方式来减少数据冗余。
相关问题

优化mysql语句SELECT PERIOD_NET_BEQ, (SELECT PARENT_ITEM_ID FROM bm_dw.bm_item WHERE ITEM_NO = CONCAT(FIRST_SECOND_SUBJECT , THIRD_FOURTH_SUBJECT) LIMIT 1) PARENT_ITEM_ID, (SELECT ITEM_NAME FROM bm_dw.bm_item WHERE ITEM_NO = CONCAT(FIRST_SECOND_SUBJECT , THIRD_FOURTH_SUBJECT) LIMIT 1) ITEM_NAME FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP WHERE CURRENCY = 'RMB'

这个 SQL 查询语句可以优化的地方有: 1. 可以将两个子查询合并成一个,这样可以避免两次扫描 `bm_dw.bm_item` 表,提高查询效率,例如: ``` SELECT PERIOD_NET_BEQ, item.PARENT_ITEM_ID, item.ITEM_NAME FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP imp JOIN bm_dw.bm_item item ON item.ITEM_NO = CONCAT(imp.FIRST_SECOND_SUBJECT, imp.THIRD_FOURTH_SUBJECT) WHERE imp.CURRENCY = 'RMB'; ``` 2. 可以在 `bm_dw.bm_item` 表上建立联合索引 `(ITEM_NO, PARENT_ITEM_ID, ITEM_NAME)`,这样可以避免全表扫描,提高查询效率。需要注意的是,联合索引的顺序需要根据实际查询中的条件进行选择,以最大化索引的效用。 综上,可以将原来的 SQL 查询语句优化为: ``` SELECT PERIOD_NET_BEQ, item.PARENT_ITEM_ID, item.ITEM_NAME FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP imp JOIN bm_dw.bm_item item ON item.ITEM_NO = CONCAT(imp.FIRST_SECOND_SUBJECT, imp.THIRD_FOURTH_SUBJECT) WHERE imp.CURRENCY = 'RMB'; ``` 同时,在 `bm_dw.bm_item` 表上建立联合索引 `(ITEM_NO, PARENT_ITEM_ID, ITEM_NAME)`。

n_ads = 4; n_pos = 5; click_rates = [0.10 0.08 0.06 0.04; 0.08 0.06 0.04 0.02; 0.06 0.04 0.02 0.01; 0.04 0.02 0.01 0.005]; position_costs = [1 2 3 4 5]; % 定义 MILP 优化变量和限制条件 f = -reshape(click_rates, [], 1); Aeq = zeros(n_pos, n_ads * n_pos); beq = ones(n_pos, 1); for i = 1:n_pos for j = 1:n_ads Aeq(i, (i-1)*n_ads+j) = 1; end end A = repmat(position_costs, n_ads, 1) .* eye(n_ads * n_pos); b = ones(n_pos, 1) * 10; lb = zeros(n_ads * n_pos, 1); ub = ones(n_ads * n_pos, 1); intcon = 1:(n_ads * n_pos); [x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub); disp(reshape(x, n_pos, n_ads)'); 对于此运算,数组的大小不兼容怎么修改代码

如果数组的大小不兼容,可能是指定的参数与实际的数据维度不匹配,可以检查一下数据的大小和参数的设置是否正确。如果确保数据维度正确,可以尝试修改代码中的参数或者限制条件,使其与实际数据相符。例如,如果 click_rates 数组的大小不是 4x4,而是 5x4,那么可以修改 n_pos 的值为 4,以确保 Aeq 矩阵的维度正确。另外,如果 Aeq 矩阵的大小不正确,也可以检查一下循环中的索引和赋值语句是否正确。
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% 参数设置 grid_size = 50; % 500m * 10m land = 500; tree_area = 10; safety_radius = 2.5; heights = [5, 10, 15, 20, 25]; canopy_radius = [2.8, 5.5, 8.5, 11.9, 14.5]; % 已知的树木位置和高度 known_trees = [1, 1, 5; 2, 3, 10; 3, 5, 15]; % 每行表示一个已知树木的位置和高度 % 定义最大树木数目 maximum_trees = grid_size^2; % 网格中最多能种植的树木数目 % 添加已知的树木 x = zeros(grid_size); h = ones(grid_size) * 5; % 假设所有树的初始高度为5米 for i = 1:size(known_trees, 1) x(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = 1; h(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = known_trees(i, 3); end % 定义树冠面积 canopy_diameter = interp1(heights, canopy_radius, h); canopy_area = pi * (canopy_diameter / 2).^2; % 定义目标函数 f = -sum(canopy_area(:)); % 约束条件1:每个网格上种植的树木数目不超过1棵 Aeq = kron(speye(grid_size), ones(1, grid_size)); beq = ones(grid_size, 1); % 约束条件2:树冠不能超出土地边界 tree_indices = find(x); [row, col] = ind2sub([grid_size, grid_size], tree_indices); theta = linspace(0, 2*pi, 100); x_prime = repmat(row', 1, 100) + (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* cos(theta); y_prime = repmat(col', 1, 100) + (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* sin(theta); out_of_bound_indices = find(x_prime < 1 | x_prime > grid_size | y_prime < 1 | y_prime > grid_size); out_of_bound_rows = zeros(length(out_of_bound_indices), grid_size^2); out_of_bound_rows(sub2ind([length(out_of_bound_indices), grid_size^2], repmat((1:length(out_of_bound_indices))', 1, numel(tree_indices)), repmat(tree_indices(out_of_bound_indices), 1, 100))) = 1; A = sparse([out_of_bound_rows; Aeq]); b = [zeros(length(out_of_bound_indices), 1); beq]; % 约束条件3:树木之间需要保持安全距离 dist_matrix = pdist2([row, col], [row, col]); overlap_indices = find(triu(dist_matrix < 2 * safety_radius & dist_matrix > 0)); overlap_rows = zeros(length(overlap_indices), grid_size^2); overlap_rows(sub2ind([length( 对于此运算,数组的大小不兼容。

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