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

时间: 2024-02-01 13:01:55 浏览: 21
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 ```

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优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

@allure.title("验证周期MA批量同步") def test_schedule_ma_multiple(self): ma_count = 2 ma_list = [] vin_list = ["L6T79T2E1NP004452"] ecu_cmd_list = generate_ecu_cmd_list( [{"model": 0, "ecu": "VGM", "service": "22", "interval": 1, "did": "F1AE"}, {"model": 1, "ecu": "VGM", "service": "1902", "interval": 1, "input_parameter": "FF"}]) for i in range(ma_count): ma_list.append(create_schedule_or_event_ma("schedule", "2.0多任务周期同步" + str(randint(0, 100)), vin_list, ecu_cmd_list)) # 验证创建结果 assert len(ma_list) == ma_count # 车端请求云端:同步请求 res1 = vehicle_req_synchronization({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "maSynchronizationReq", "rvdc.payload.storageQuota": 25, "rvdc.payload.maFormatVersion": 0 }) assert res1.get("code") == 100000 # 车端请求云端:移除异常ma任务 res1 = vehicle_req_remove({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "rvdcRemoveMasResp", "rvdc.payload.masremoved": "true", }) assert res1.get("code") == 100000 # 因为是异步推送,验证推送结果 res = query_vehicle_cloud_log(**{"vin": self.vin, "type": "maSynchronization", "createTimeStart": "", "createTimeEnd": "", "maId": ma_list[0]}) res_log = res.get("data")["records"][0]["content"] res_content_json = json.loads(res_log) res2 = res_content_json["request"]["jsonObject"]["rvdc"]["payload"]["newMas"] assert ma_list[0] in res2 assert ma_list[1] in res2优化一下这段代码

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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