改进优化单行线法则

深入解读基于成本的Oracle优化法则的核心内容，聚焦第1、5、6、10章，解析优化策略，助力提升数据库性能。

SQL性能优化十条黄金法则 想要提升SQL查询效率，你需要掌握一些关键技巧。以下十条经验，助你成为SQL优化高手： 避免使用SELECT *，明确选择所需字段。 为经常查询的字段创建索引，但过度索引会降低写入速度。 使用EXISTS替代IN，尤其在大表查询时效率更高。 优化WHERE子句，使用合适的操作符和过滤条件。 避免在索引列上使用函数或计算，影响索引效率。 使用JOIN代替子查询，关联查询更高效。 选择合适的数据类型，例如使用INT代替VARCHAR提升性能。 使用绑定变量避免SQL注入，同时提升查询缓存效率。 分析执行计划，识别瓶颈并针对性优化。 定期维护数据库，更新统计信息，优化表结构。

单行子查询使用 =、>、>=、<操作符。如下示例：SELECT ename, jobFROM empWHERE job = (SELECT jobFROM empWHERE empno = 7369);`

对Raft分布式一致性算法进行多项修改，提高其性能和吞吐量。

MATLAB开发—Trapezoid Rule Demonstration。它可以让你形象化的梯形用于近似定积分。

INSTR 函数 用途：在指定位置（默认从开头）开始，查找字符串中指定子字符串的指定次数出现的位置。 语法：INSTR(string_param1, string_param2 [, pos [, nth]]) 参数：- string_param1：被搜索的字符串- string_param2：要查找的子字符串- pos：可选，指定搜索的起始位置，默认值为 1- nth：可选，指定要找到的子字符串的第几次出现，默认值为 1

字符操作函数 一些函数可以用于处理单行字符串，例如连接、截取、计算长度、查找字符位置、填充以及去除空格或特定字符等。 | 函数 | 说明 | 示例 | 结果 ||--------------|------------------------------------------------|--------------------|-----------|| CONCAT | 将两个值连接在一起 | CONCAT('Good', 'String') | GoodString || SUBSTR | 提取指定长度的字符串 | SUBSTR('String',1,3) | Str || LENGTH | 返回字符串的长度 | LENGTH('String') | 6 || INSTR | 查找指定字符在字符串中的位置 | INSTR('String', 'r') | 3 || LPAD | 在字符串左侧填充指定字符，使其达到指定长度 | LPAD('5000', 10, '*') | ***5000 || TRIM | 去除字符串开头或结尾的空格或指定字符 | TRIM('S' FROM 'SSMITH') | MITH | 注意: RPAD 函数与 LPAD 类似，但它在字符串右侧填充字符。

LAST_DAY示例：得到领取本月工资的日期SELECT LAST_DAY(SYSDATE)+15 FROM dual;

单行函数 function_name (column|expression, [arg1, arg2,...]) t操作数据项t接收参数并返回一个值t在返回的每一行上进行处理t每一行都有一个处理结果t可能要修改数据类型t可以进行嵌套t接受多个参数，参数可以是一个列或者一个表达式 Single-Row Functions Single-row functions are used to manipulate data items. They accept one or more arguments and return one value for each row returned by the query. An argument can be one of the following: User-supplied constant Variable value Column name Expression Features of single-row functions: Act on each row returned in the query Return one result per row May return a data value of a different type than that referenced May expect one or more arguments Can be used in SELECT, WHERE, and ORDER BY clauses; can be nested In the syntax: tfunction_nametis the name of the function tcolumnttis any named database column texpressionttis any character string or calculated expression targ1, arg2ttis any argument to be used by the function

数据挖掘的本质是从海量数据中，运用专业知识，揭示隐藏的知识和规律，这些知识和规律可以是自然形成的，也可以是人为构建的，是全新的知识发现。 20世纪90年代，数据挖掘从实践领域兴起，并在集成数据挖掘算法平台的支持下，发展成为一种适用于商业分析的技术。 由于数据挖掘起源于实践而非理论，其过程的理解并未得到足够重视。直到20世纪90年代后期，CRISP-DM模型的出现，才逐渐成为数据挖掘过程的标准化流程，被越来越多的数据挖掘实践者所接受和应用。 CRISP-DM模型有效地指导了数据挖掘的实施，但它并不能解释数据挖掘的本质。