提高工作效率

本实例演示如何创建存储过程raise_salary，用于提高特定员工的工资。该存储过程接受两个参数：员工号empid和加薪金额increase。如果员工号无效，该过程会引发异常并输出错误信息。该存储过程通过UPDATE语句将员工工资更新为原有工资加上increase，并使用IF SQL%NOTFOUND THEN语句检查是否找到了员工记录。

通过一张表可以生成多个涉及增删改查的存储过程，显著提升了存储过程的开发效率。

OEE统计分析表评估实际生产能力与理论产能的比率，帮助优化生产效率。

MATLAB快捷键技巧适合新手使用，能够提高编程效率。

一款简单易懂的Photoshop视频教程，能够帮助学习者更快更轻松地掌握技巧。

假设有一个名为LARGE_TABLE的大表，且其username列缺乏索引。针对这种情况，执行以下SQL语句可显著提高效率：SQL> SELECT * FROM LARGE_TABLE WHERE USERNAME = ‘TEST’; 查询计划 ----- SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14) TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE [:Q65001] [ANALYZED]在这个例子中，TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE是第一个操作，表示对LARGE_TABLE进行全表扫描。完成全表扫描后，数据通过row source传递给下一步骤处理。SELECT STATEMENT操作标志着查询语句的末尾。 Optimizer=CHOOSE指明了查询的optimizer_mode，即优化器模式的初始化参数，而实际使用的优化器模式需根据后续cost部分来决定。如果cost如下所示，则表明使用了CBO优化器，该cost代表优化器估计的执行计划代价：SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14)。

通过采用不同的调整方法，可以显著提升SQL优化的性能表现。

高效用模式挖掘领域复杂性使得提升其算法效率成为数据挖掘的重点研究。HUPminer算法是基于垂直模式类的典型方法，有效减少效用列表数量，但其对项集划分的需求仍占用大量空间。为解决这一问题，改进的IHUI-miner算法在考虑1扩展集中项集关联性的基础上，显著减少效用列表的个数。实验验证显示，IHUI-miner在时间效率和效用列表减少方面均优于现有算法HUP-miner与HUI-miner。

优化SQL语句内部函数可以显著提高效率。例如，以下SQL查询通过内部函数优化了历史记录类型的查找：SELECT H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*) FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY H WHERE H.EMPNO = E.EMPNO AND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPE GROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC。通过调用函数LOOKUP_HIST_TYPE(TYP)，可以更高效地获取历史类型的描述信息。

互联网的普及使得网络成为人们获取信息的重要途径。随着信息量的增加，网页内容中的非主题信息，如导航条、广告、版权信息等，称为“噪音”。如何有效去除这些噪音，提取出网页的主要内容，从而提高阅读效率，对于垂直搜索和数据挖掘具有重要意义。已有多项研究探讨了不同角度的正文抽取方法，包括利用网页特征和结合其他技术，不断提升抽取的准确性和完整性，但尚未有一种方法能完全满足人们的期望，仍需持续研究和探索。