示例问题-多维索引查询I/O次数估算

Oracle I/O性能调优详细讨论了各种I/O问题和性能优化方法。

本篇文章探讨了使用多维索引处理查询的三种策略：基于单个属性索引的策略、基于位图索引的策略，以及使用指针相交的策略。每个策略的优缺点都将进行讨论。 基于单个属性索引的策略 此策略使用基于branch-name的索引来查找所有branch-name=’Perryridge’的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出balance=1000的记录。同样，可以使用基于balance的索引来查找所有balance=1000的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出branch-name=’Perryridge’的记录。 基于位图索引的策略 此策略利用位图索引来加快求交集操作。它可以同时查找branch-name=’Perryridge’和balance=1000的记录，然后通过属于交集中的位来查找所有目标记录。 使用指针相交的策略 此策略根据两个索引分别找出满足branch-name=’Perryridge’和balance=1000的记录指针，然后在内存中求这两组指针的交集。最后，通过属于交集中的指针找出所有目标记录。 结论 多维索引在处理复杂查询时可以显着提高性能。中讨论的策略提供了一种高效的方法来查找符合多个条件的记录。选择最合适的策略取决于特定查询的特征和数据库系统的具体实现。

多维索引PPT介绍了网格索引结构（类散列结构）、kd树（类树结构）、四叉树（类树结构）以及R树（类树结构）的应用。

在数据库中，几何信息可以用多种标准化方式表示。例如，多边形可以用其顶点序列来表示，也可以通过三角剖分的方法表达。对于复杂的多边形，通常会赋予其唯一的标识符。

数据库的作用是管理和查询数据。任何数据库系统都面临大量的读写操作，I/O问题是导致性能下降的主要原因之一。帮助读者理解Oracle数据库的读写机制，并灵活解决常见的I/O问题。

Matlab源代码优化无约束多维极值问题具有经典价值。

这段Matlab代码展示了对比差异方法如何用于估算“专家乘积”方法的模型/概率分布参数。代码生成的数据来自两个高斯分布的乘积，这两个高斯分布具有特定的均值和标准差。目标是在只给出数据的情况下，预测这两个高斯分布的均值和标准差。 该代码基于Hinton等人关于对比差异的论文。 对于两个均值和标准差分别为$mu_1，sigma_1$和$mu_2，sigma_2$的高斯分布，其乘积与具有以下均值和标准差的正态分布成比例： $$ mu = frac {mu_1 sigma_2 ^ 2+ mu_2 sigma_1 ^ 2} {sigma_1 ^ 2 + sigma_2 ^ 2} $$ $$ sigma = left [frac {sigma_1 ^ 2 sigma_2 ^ 2} {sigma_1 ^ 2 + sigma_2 ^ 2} right] ^ {1/2} $$ Matlab代码使用上述均值和标准差生成数据。

通过优化SQL查询，减少访问次数可以显著提升ORACLE数据库的性能。

介绍了一种高效的计算多维数组线性索引的方法，该方法利用MEX技术实现了C语言代码与MATLAB的接口调用，相较于MATLAB内置的sub2ind函数，该方法在处理大规模数据时展现出显著的性能优势。经测试，该方法的计算速度相较于sub2ind函数提升显著，尤其在处理高维数组时优势更为明显。该方法的实现代码简洁易懂，方便用户根据实际需求进行修改和扩展。