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数据库表设计对性能的影响

看一个案例 需求概述：一个简单的讨论区系统，需要有用户、用户组、组讨论区这三部分基本功能 简要分析： （1）须要存放用户数据的表； （2）须要存放分组信息和用户与组关系的表； （3）须要存放讨论信息的表...id nick_name password email status user_profile用户属性表（记录与user一一对应）： user_id sexuality msn...group_mes-sage一一对应）： group_msg_id content 区别主要体现在两点上 一个是在group_message表中增加了author字段来存放发帖作者的昵称，与user...表的nick_name相对应 另一个就是第二个方案将user表和group_message表都分拆成了两个表，分别是一一对应的 方案二看上去比方案一要更复杂一些，首先是表的数量多了2个，然后是在group_message...是的，但是由于两个表都是一对一的关联关系，关联字段的过滤性也非常高，而且这样的查询需求在整个系统中所占有的比例也并不高，这里带来的性能损失实际上要远远小于在其他Query上节省出来的资源

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SQL Join 中，表位置对性能的影响

SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...image （自己用ipadpro画的图，很有诚意吧，虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据，而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...而反过来，将订单表作为 Outer Input, 则需要把整张订单表做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测，优化器选择执行计划时，一定程度上自动判断了两表大小，选择小表在前，大表在后的原则。小表驱动大表查询，是优化时着重考虑的策略。

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    SQL Join 中，表位置对性能的影响

    图 | 榖依米 SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...（自己用ipadpro画的图，很有诚意吧，虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据，而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...而反过来，将订单表作为 Outer Input, 则需要把整张订单表做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测，优化器选择执行计划时，一定程度上自动判断了两表大小，选择小表在前，大表在后的原则。小表驱动大表查询，是优化时着重考虑的策略。

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    谈谈SQL查询中回表对性能的影响

    ，我当然知道这会导致全表扫描，不过速度确实太慢了，直观感受，全表扫描不至于这么慢！...要想搞清楚缘由，你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程：当使用 limit 时，因为只是返回几条数据，所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算；当不使用 limit 时，因为要返回所有满足条件的数据...，所以优化器觉得不如直接全表扫描。...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例中全表扫描反而快，实际上这是因为当使用索引的时候，除非使用了 covering index，否则一旦索引定位到数据地址后，这里会有一个「回表」的操作，形象一点来说...，就是返回原始表中对应行的数据，以便引擎进行再次过滤（比如本例中的 like 运算），一旦回表操作过于频繁，那么性能无疑将急剧下降，全表扫描没有这个问题，因为它就没用索引，所以不存在所谓「回表」操作。

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    MySQL中的临时表对性能有影响吗？

    在了解临时表对性能的影响之前，首先需要了解临时表的工作原理。MySQL的临时表是在内存或磁盘上创建的临时存储结构，用于存储查询过程中的中间结果。临时表在查询结束后自动被销毁，不会占用永久表的空间。...临时表对性能的影响因素 磁盘IO：如果内存不足以容纳临时表，MySQL会将临时表存储在磁盘上，这将导致额外的磁盘IO操作，降低查询性能。 内存消耗：临时表可能占用大量内存，特别是处理大数据集时。...CPU负载：对临时表进行复杂的计算和聚合操作可能会消耗大量的CPU资源，影响查询性能。 锁竞争：当多个会话同时使用临时表时，可能会出现锁竞争的情况，导致性能下降。...针对临时表对性能的影响，可以采取以下优化策略来提升查询性能和减少资源消耗： 优化查询语句：通过优化查询语句，减少临时表的使用。...使用临时表索引：对临时表中经常使用的列创建索引，可以提高查询性能。可以使用CREATE INDEX语句在临时表上创建索引，加快查询速度。

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    关于EF Code First模式不同建模方式对建表产生的影响

    今天在学EF Code First模式的时候,发现几个很有趣的问题,问题如下: 1、当编写玩实体后,不指定任何主键约束,EF会找长的最像Id的,然后设置其为主键,验证代码如下: //User类...结论:发现EF在我没有指定那个是主键的情况下,将UserId设为了主键 2、当一个实体中有两个带Id的字段,EF会将最像Id的设为主键,优先级  Id>UserId>UserId_Id class User...EF将Id设为了主键,UserId和UserId_Id的优先级自行验证. 3、关于外键的问题,当在实体中加入导航属性,EF生成外键可能会当前实体中的其他字段的影响.验证代码如下: class PhotoInfo...EF生成了一个User_Id的外键属性,关联User表 下面修改PhotoInfo实体,代码如下: class PhotoInfo { public Guid Id {...以上都是我测试出来的关于EF默认的行为,比较片面,欢迎指正.

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    优思学院｜六西格玛的方差分析怎么计算？

    六西格玛或者统计学中的方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是一种用于分析多个变量之间差异性的统计方法，方差分析的基本思想是将总体方差分解为不同来源的方差，以确定这些来源是否对总方差产生显著的影响...其中一個較常用的是比较多个组的均值差异，ANOVA可以通过比较多个组之间的均值来确定它们是否存在显著的差异，从而评估不同组之间的影响因素。...如果p 值小于您的显着性水平（通常为 0.05），则拒绝原假设。您的样本数据支持以下假设：至少一个总体的均值不同于另一个总体的均值。同样，假设检验使用样本数据得出有关总体的结论。...5）Excel 使用默认的 Alpha 值 0.05，这通常最常的值。Alpha 是显着性水平。 6）单击OK。 在 Excel 创建输出后，我自动调整列 A 列的宽度以显示其中的所有文字。...在以上的方差分析表中，p 值为 0.1225438。因为该值小于我们的显着性水平 0.05，所以我们不能推翻原假设。意思就是我们的样本数据未能提供足够有力的证据来得出三个总体均值不相等的结论。

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    AAAI 2018 | 南京大学提出SSWL：从半监督弱标注数据中学习多标签学习问题

    因此标注的不完全性显著地影响多标签学习（Zhou 2017）的性能。 显然，弱标签学习和半监督的多标签学习都不能解决本文所关心的问题。...最好的结果标为粗体（成对 t 检验在 95％的显着性水平）。 基因功能分析任务 ? 表 3：酵母的实验结果（平均值±标准差）。↑（↓）表示越大（小）越好。...最好的性能或结果标为粗体（成对 t 检验在 95％的显着性水平）。 场景分类任务 ? 表 4：SceneImage 上的实验结果（平均值±标准偏差）。↑（↓）表示越大（小）越好。...最好的表现和结果标为粗体（成对 t 检验在 95％的显着性水平）。 图像标注任务 ? 表 5：msrc 上的实验结果（平均值±标准偏差）。↑（↓）表示越大（小）越好。...最好的表现和结果标为粗体（成对 t 检验在 95％的显着性水平）。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

    1.4K90

    R语言检验独立性：卡方检验(Chi-square test)

    p=3715 统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。 什么是列联表？...尽管如此，应避免对具有多个维度的列联表进行统计检验，因为除其他原因外，解释结果将具有挑战性。...数据集中的每一行表示单个织机的测量值。为了解释不同织机的可变性，对羊毛和张力的每种组合进行了9次测量，数据集总共包含9 ⋅ 2 ⋅ 3 = 549⋅2⋅3=54 观察结果。...作为精确显着性检验，Fisher检验符合所有假设，在此基础上定义检验统计量的分布。实际上，这意味着错误拒绝率等于测试的显着性水平，对于近似测试，例如χ2χ2测试。...摘要：卡方对费舍尔的精确检验 以下是两个测试的属性摘要： 标准 卡方检验 费舍尔的确切测试 最小样本量 大 小 准确性 近似 精确 列联表 任意维度 通常为2x2 解释 皮尔逊残差 优势比 通常，Fisher

    4.1K30

    结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

    调整后的 R 平方 告诉您总体水平 R 平方值的估计值。 残差标准误差 告诉您残差的平均标准偏差（原始度量）。如果平方是均方误差 (MSE)，则包含在残差旁边的方差分析表中。...F 统计量之后的显着性项 提供了针对没有预测变量的仅截距模型的综合检验（您的模型是否比仅平均值更好地预测您的结果？）...方差分析表 Mean Sq 残差的方差 方差膨胀因子 告诉您模型中的预测变量之间是否存在多重共线性。通常大于 10 的数字表示存在问题。越低越好。 影响度量 提供了许多个案诊断。...，显着性检验标志着案例作为潜在的异常值。请注意，发现异常值的一种方法是寻找超出均值 2 个标准差以上的残差（均值始终为 0）。 接下来，让我们绘制一些模型图。...如果我们能找出一个异常的案例，我们在有和没有这个案例的情况下进行分析，以确定其影响。输出的变化将是对杠杆的测试。 现在我们制作测试之间关系的 3d 散点图。

    3.1K20

    R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响|附代码数据

    本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间的关系，而无需事先了解因变量和自变量之间的关系，而是使用非线性平滑项来拟合模型。...研究目的： 最近我们被要求探讨公交专用道，工作日，向西方向，早高峰，停驻时间系数，延误系数对行程时间变异度的影响。...预期结果 所有因素中，公交专用道 对 行程时间变异度 的影响最大，且可以减少行程时间变异度。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。从结果可以看到公交专用道对行程时间变异度有显著影响。

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    R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响|附代码数据

    本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间的关系，而无需事先了解因变量和自变量之间的关系，而是使用非线性平滑项来拟合模型。...研究目的： 最近我们被要求探讨公交专用道，工作日，向西方向，早高峰，停驻时间系数，延误系数对行程时间变异度的影响。...预期结果 所有因素中，公交专用道 对 行程时间变异度 的影响最大，且可以减少行程时间变异度。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。从结果可以看到公交专用道对行程时间变异度有显著影响。

    13900

    R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响

    本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间的关系，而无需事先了解因变量和自变量之间的关系，而是使用非线性平滑项来拟合模型。...相关视频 研究目的： 最近我们被要求探讨公交专用道，工作日，向西方向，早高峰，停驻时间系数，延误系数对行程时间变异度的影响。...预期结果 所有因素中，公交专用道 对 行程时间变异度 的影响最大，且可以减少行程时间变异度。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。从结果可以看到公交专用道对行程时间变异度有显著影响。

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    Action perception as hypothesis testing

    在我们的模拟中，我们评估在两个竞争假设（演员伸手去拿大或小物体）下采样每个视觉位置的显着性（认知值），然后根据每个假设的后验概率对随后的显着性图进行加权。...这需要随着观察到的行为的展开进行连续的假设检验。 下一次扫视的目标是从显着性图（见图1A ）中采样的，该显着性图评估对视觉场景e中的每个位置进行采样的（认知和实用）值，并在动作观察期间不断更新。...我们对动作观察的解释与具体和运动认知理 论一致，特别是如果用于假设检验的生成模型用于执行目标导向的动作（Flanagan & Johansson，2003）。...另一个预测是，由于动作理解是一个主动的过程，假设检验机制的调整会影响它；例如，通过限制眼球运动可能会影响动作理解。 与Friston等人（2012）的原始模型相比，存在三个主要差异。...这种构造既原则性又简单：它与以前对显着性的处理有根本的不同，因为显着性成为对未来的信念和预测的显式函数，并且可以以贝叶斯最优方式在线构建。

    10510

    R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响

    本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间的关系，而无需事先了解因变量和自变量之间的关系，而是使用非线性平滑项来拟合模型。...研究目的： 最近我们被要求探讨公交专用道，工作日，向西方向，早高峰，停驻时间系数，延误系数对行程时间变异度的影响。...预期结果 所有因素中，公交专用道 对 行程时间变异度 的影响最大，且可以减少行程时间变异度。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。从结果可以看到公交专用道对行程时间变异度有显著影响。

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    使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

    在 statsmodel 中，我们可以使用 t 检验和 p-value 进行假设检验。 t检验是一种统计方法，用于比较两组数据的均值。它告诉我们两组均值之间的差异是否具有统计显着性。...假设我们要测试线性回归模型中“X”变量的系数是否具有统计显着性。...我们可以使用 p 值来检验“X”变量的系数是否具有统计显着性。如果 p 值小于 0.05，我们可以拒绝原假设并得出系数具有统计显着性的结论。...使用 Statsmodel 进行简单线性回归 上面是statsmodel 库的基础知识，让我们更深入地研究线性回归模型。线性回归是一种对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模的统计方法。...我们将介绍使用 statsmodel 的简单线性回归。 上面的代码是对“X”和“Y”变量之间的关系进行建模。

    46210

    使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

    在 statsmodel 中，我们可以使用 t 检验和 p-value 进行假设检验。 t检验是一种统计方法，用于比较两组数据的均值。它告诉我们两组均值之间的差异是否具有统计显着性。...假设我们要测试线性回归模型中“X”变量的系数是否具有统计显着性。...我们可以使用 p 值来检验“X”变量的系数是否具有统计显着性。如果 p 值小于 0.05，我们可以拒绝原假设并得出系数具有统计显着性的结论。...使用 Statsmodel 进行简单线性回归 上面是statsmodel 库的基础知识，让我们更深入地研究线性回归模型。线性回归是一种对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模的统计方法。...我们将介绍使用 statsmodel 的简单线性回归。 上面的代码是对“X”和“Y”变量之间的关系进行建模。

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    文献翻译：Statistical Approaches for Gene Selection, Hub Gene Identification and Module Interaction in...

    这里可以注意到，成本函数J是wi的二次函数，并且两者都彼此成正比。因此，wi或J的测量提供了相同的信息。保持这一观点被用作评估第i个基因对该分类的影响的排序标准[6]。...为了测试H0对H1，提出了NP检验统计量来测试每个基因的WGS的显着性，即用于测试基因的WGS是否大于完整网络的平均连接程度。...此外，在大量子样本（S = 500）下，遵循中心极限定理，W +的分布近似为标准正态分布，即 对GCN中的每个基因重复该过程，并且应用统计检验以分别基于对照和胁迫条件的显着性值鉴定中枢基因。...通过这种方法，基于显着性的统计检验，在这两种GCN中可以鉴定中枢基因。在p值的基础上，在任一条件下GCN中的基因可以分组成不同的组，即。...image 图1.选择大豆铝胁迫信息基因的基因选择图。 横轴表示从Boot-SVM-RFE获得的统计显着性值的负对数。 纵轴显示来自t检验的统计显着性值的负对数。

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    如何使用统计显着性检验来解释机器学习结果

    如果两种算法或配置的平均期望性能不同，您怎么知道这种差异是显着的，并且有多重要？ 统计显着性检验是帮助解释机器学习实验结果的重要工具。...完成本教程后，您将知道： 如何应用正态性测试来确认您的数据是否正常分布。 如何对正态分布结果应用参数统计显着性检验。 如何将非参数统计显着性检验应用于更复杂的结果分布。 让我们开始吧。...t检验来查看两个分布的均值之间的差异是否具有统计显着性。...我们可以用于非高斯数据的另一个统计显着性检验被称为Kolmogorov-Smirnov检验。 在SciPy中，这被称为ks_2samp（）函数。...我们可以证明对两组非高斯分布结果的统计显着性的计算。我们可以生成两组重叠均匀分布（50到60和55到65）的结果。这些结果将分别具有大约55和60的不同平均值。

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