记录数计算

计算记录条数，count(*) 优于 count(1)，但通过索引检索对应索引列计数最快，如 COUNT(EMPNO)

在ORACLE SQL性能优化中，计算记录数时，通常比起使用count(1)，使用count(*)稍快一些。然而，若能利用索引进行检索，针对索引列进行计数仍是最高效的方法，例如tCOUNT(EMPNO)。

该函数使用公式 n!/(n-k)! 计算所有可能的排列数，其中 n 表示样本中所有元素的数量，k 表示选择的元素数量。

MySQL InnoDB性能表现：表记录数的影响 本测试重点关注表记录数对MySQL InnoDB性能的影响，特别是与其缓存机制Innodb buffer pool的关系。 表大小小于Innodb buffer pool时: 性能受表记录数影响较小，各种操作性能差异不明显。 表大小超过Innodb buffer pool (10KW) 时: 性能急剧下降，此时磁盘IO成为瓶颈。 结论: 表记录数本身对性能影响有限，关键在于控制表大小使其小于Innodb buffer pool，以充分利用缓存机制，降低磁盘IO，提升整体性能。

在VC6环境下，实现对Oracle数据库的数据访问，并获取数据记录总数的方法。

介绍了在matlab开发环境中进行四元数乘法计算的方法。

SqlServer快速获取千万级数据表总记录数的小案例，详细介绍了如何高效完成此任务。

在 Oracle SQL 中计算记录条数时，普遍认为 COUNT(*) 比 COUNT(1) 稍快。若能利用索引检索，则对索引列进行计数效率最高，例如 COUNT(EMPNO)。

项目实战：构建基于阿里云的完整数据仓库 本项目将带领您在阿里云上搭建一个完整的数据仓库，并学习如何进行离线计算。您将深入理解数据在数仓架构中的各个环节，从数据采集、存储、计算到最终的输出和展示。 项目亮点 全流程体验: 涵盖数据仓库构建的每个阶段，让您对数据流转有全局认知。 阿里云生态: 完全基于阿里云架构，学习并使用各种云服务组件，例如 DataWorks、MaxCompute、DataV 等，了解它们如何协同工作。 实践导向: 通过实际案例，掌握数据采集、数仓建模、指标计算以及可视化分析等核心技能。 项目需求 数据采集: 从埋点日志中采集用户行为数据。 从业务数据库中采集业

本程序用于计算差分盒维数，仅适用于N*N图形。差分盒维数是一种描述图形复杂度的数学工具，常用于分形分析。 步骤：1. 输入一个NN的二维数组，代表待分析的图形。2. 使用差分盒算法计算不同尺寸的盒子覆盖图形，得到盒子数量与盒子尺寸的关系。3. 通过对数关系拟合，计算出差分盒维数*。 MATLAB实现： function D = box_counting(img) % img 为输入的二值图像（0和1组成的矩阵） N = size(img,1); max_box_size = N; box_sizes = 2.^(0:log2(N)); % 定义不同尺寸的盒子大小