GM T 0002-2012

(3)用户数据的更新始终是持续进行的。当用户画像数据库发生变化时，如何有效地进行数据更新和维护成为一个关键问题。一种方法是全量数据更新，即重新生成用户画像，但这种方法耗时且计算量大。另一种方法是采用增量更新，只更新发生变化的数据部分，从而减少计算量。现今许多系统普遍采用增量更新的策略。增量更新通常采用滑动窗口过滤法，通过移动时间窗口来更新数据，避免全量计算，提高效率。增量更新的前提是存储历史数据的中间值，基于中间值和增量数据计算用户画像。不同粒度的数据计算可根据用户查询需求灵活调整。本章详细介绍了用户画像系统的实现过程，包括静态信息标签和动态信息标签的生成方法，以及用户画像标签系统的存储管理和数据更新功能。

(4) 4G流量收入同比增幅提升至51.3%，超过全省平均增幅1.2%。T网用户流量平均使用量达350M。4G套餐办理数从2015年12月的48.5%稳步增长至2016年6月的53.6%。应用结果详见图5-2。

基于用户属性和行为，对流量稳定型、抑制型、尝鲜型、波动型用户进行个性化推荐，促进流量经营，实现数据业务人均流量提升。个性化推荐维度包括：基本属性、套餐、业务、产品。

根据QuestMobile数据显示，截至2017年3月，国内移动互联网用户总数突破10亿，占中国互联网用户总数80%以上。移动互联网流量占比达75%，非话音业务收入比重从69.5%增至75.0%。移动数据及互联网业务收入占电信业务收入比重从26.9%增至36.4%。2016年，4G用户增长和移动互联网应用普及，使得移动互联网接入流量大幅增长至93.6亿G，用户月均移动互联网接入流量达772M，同比增长98.3%。虽然智能终端带动了流量增长，但运营商的网络建设未能跟上终端流量快速增长的压力。

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例如，执行查询以获取籍贯为“山西省太原市”的学生信息。

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基于SQL Server 2012窗口函数的T-SQL性能优化策略高清版

2012年 T-SQL程序员指南的内容

SQL Server 2012 引入了强大的窗口函数，为复杂查询提供了简洁高效的解决方案。然而，窗口函数的运用也需要谨慎，不当的使用可能会导致性能问题。将探讨如何利用窗口函数优化 T-SQL 查询性能。 理解窗口函数的工作机制 窗口函数并非魔法，其高效性源于其对数据进行分组和排序的独特方式。在优化查询之前，深入理解窗口函数的工作机制至关重要，这有助于我们编写更高效的查询语句。 选择合适的窗口函数 SQL Server 提供了丰富的窗口函数，例如 ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、LAG() 和 LEAD() 等。每个函数都有其特定的应用场景，选择合适的函数可以显著提升查询性能。 优化窗口函数的表达式 窗口函数的表达式对性能也有着重要影响。尽量使用简洁高效的表达式，并避免在表达式中使用子查询。 利用索引优化查询 索引是数据库性能优化的关键。通过在相关列上创建索引，可以加速窗口函数的执行速度。 合理使用分区和排序 窗口函数通常需要对数据进行分区和排序，合理使用 PARTITION BY 和 ORDER BY 子句可以减少数据处理量，从而提升查询性能。 避免过度使用窗口函数 尽管窗口函数功能强大，但并非所有场景都适用。在某些情况下，使用其他 T-SQL 语句可能更高效。 持续监控和优化 数据库性能优化是一个持续的过程。定期监控查询性能，识别并优化性能瓶颈，才能保持数据库的高效运行。