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SQL安装的时候,好像会在C盘另外加载些东西的,你找找看,把这些也清掉
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再一下进程,有什么关联的东西,先关掉,如果不是系统本身的,建议也清掉关联程序.
管理野生植物: 对于全球定位测量宇宙站的一个空间的数据制度控制数据
弗兰契斯卡 Cagnacci,Ferdinando Urbano*
为高山的生态学集中, Viote del 蒙特牌戏 Bondone 、 38040 Trento, 意大利
被一般承认的 2007 年十二月 22 日; 以校订的形式收到了 2008 年一月 11 日; 一般承认的 2008 年一月 14 日
可得的在线 2008 年二月 25 日
摘要
ISAMUD(为分析和蹄状数据的管理整合了系统) 是被发展到的一个整合和模组的软件月台
为野生植物管理处理全球定位测量宇宙站衣领数据。 它以开着的来源空间的数据库 (PostgreSQL 和 PostGIS) 为基础而且包括开着的来源数据管理, geo-统计的分析和网络服务组件 (R 、 QGIS 、草、 MapServer, 千安培-地图) 和一个专有的数据库前置器 (小姐通路). 它能够以有效率和一致的方式储存, 取回, 更新, 分析, 看得见而且散播全球定位测量宇宙站遥感勘测数据,藉由一个自动化的高程度。
然而, 同时,我们能容易地检讨最后四个星期的数据。 在一个相似的静脉, PostgreSQL 提供被需要而且,连同一个快的手写体一起,划除不新鲜的数据的所有的数据库服务。
PostgreSQL命令 EXPLAIN ANALYZE 是日常工作中了解和优化SQL查询过程所用到的最强大工具,后接如 SELECT ... , UPDATE ... 或者 DELETE ... 等SQL语句,命令执行后并不返回数据,而是输出查询计划,详细说明规划器通过何种方式来执行给定的SQL语句。
下面是从 Postgres Using EXPLAIN 提取的查询:
它生成的查询计划:
Postgres构建了一个规划节点的树结构,以表示所采取的不同操作,其中root根和每个 - 指向其中一个操作。在某些情况下, EXPLAIN ANALYZE 会提供除执行时间和行数之外的额外执行统计信息,例如上面例子中的 Sort 及 Hash 。除第一个没有 - 的行之外的任何行都是诸如此类的信息,因此查询的结构是:
每个树分支代表子动作,从里到外以确定哪个是“第一个”发生(尽管同一级别的节点顺序可能不同)。
在 tenk_unique1 索引上执行的第一个操作是 Bitmap Index Scan :
这对应于SQL WHERE t1.unique1 100 。Postgres查找与条件 unique1 100 匹配的行位置。此处不会返回行数据本身。成本估算 (cost=0.00..5.04 rows=101 width=0) 意味着Postgres预期将“花费” 任意计算单位的 5.04 来找到这些行。0.00是此节点开始工作的成本(在这种情况下,即为查询的启动时间)。 rows 是此索引扫描将返回的预估行数, width 是这些返回行的预估大小(以字节为单位)(0是因为这里只关心位置,而不是行数据的内容)。
因为使用了 ANALYZE 选项运行 EXPLAIN ,所以查询被实际执行并捕获了计时信息。 (actual time=0.049..0.049 rows=100 loops=1) 表示索引扫描执行了1次( loops 值),结果返回了100行,实际时间是0 ..如果节点执行了多次,实际时间是每次迭代的平均值,可以将该值乘以循环次数以获取实际时间。基于成本的最小/最大时间的概念,范围值也可能会有所不同。通过这些值,我们可以为该查询生成一个成本比率,每个成本单位为0.049ms / 5.04单位≈0.01ms/单位。
索引扫描的结果将传递给 Bitmap Heap Scan 操作。在此节点中,Postgres将获取别名为t1的tenk1表中行的位置,根据 unique1 100 条件筛选并获取行。
当乘以之前计算的0.01值时,我们可以得到成本预期的大概时间(229.20 - 5.07)*0.01≈2.24ms,同时每行实际时间为除以4后的结果:0.526ms。这可能是因为成本估算是取的上限而不是取所有需读取的行,也或者因为Recheck条件总是生效。
和表顺序读取行(a Seq Scan )相比, Bitmap Index Scan 和 Bitmap Heap Scan 关联操作成本要昂贵得多,但是因为在这种情况下只需要访问相对较少的行,所以关联操作最终会变得更快。通过在获取行之前将行按照物理顺序排序来进一步加速,这会将单独获取的成本降到最低。节点名称中的“Bitmap”完成了排序操作。
表扫描的结果(tenk1表中满足 unique1 100 条件的那些行)将在读取时被插入到内存的哈希表中。正如我们从成本中看到的那样,这根本不需要时间。
哈希节点包括散列桶(hash buckets)和批次数(batches)相关的信息,以及内存使用峰值情况。如果批次 1,则还会包括未显示的磁盘使用信息。内存占用在100行* 244字节= 24.4 kB时是有意义的,它非常接近28kB,我们假定这是哈希键本身所占用的内存。
接下来,Postgres从别名为t2的tenk2表读取所有的10000行,并根据tenk1表行的Hash检查它们。散列连接意味着将一个表的行输入到内存中的散列(先前的操作中已构建),之后扫描另一个表的行,并根据散列表探测其值以进行匹配。在第二行可以看到“匹配”的条件, Hash Cond: (t2.unique2 = t1.unique2) 。请注意,因为查询是从tenk1和tenk2中选择所有值,所以在散列连接期间每行的宽度加倍。
现在已经收集了满足条件的所有行,可以对结果集进行排序 Sort Key: t1.fivethous 。
Sort节点包含排序算法 quicksort 相关的信息 ,排序是在内存中还是在磁盘上完成(这将极大地影响速度),以及排序所需的内存/磁盘空间量。
熟悉如何解读查询计划会非常有助于优化查询。例如,Seq Scan节点通常表示添加索引的必要性,读取速度可能要快得多。
翻译并编辑,原文出处:
一个有关系的数据库管理系统应该能够询问数据,更新数据并且控制数据。 为了运用这功能来描述,一定有一种语言什么顾客需要,是SQL语言。 SQL是一种数据定义语言( DDL )和一种数据操纵语言( DML )。 当时一DDL,它允许一个数据库管理人员或者数据库设计者定义桌子,作为一DML建立观点等等,它把一个终端用户允许到来自若干桌子的找回信息。 它来自意图是建立一种构造的英语的查询语言到接口到早期系统R数据库系统的一IBM研究项目授权的“SEQUEL”。 与QUEL一同,SQL是第一个高的水平宣言的数据库语言。 是双向使用SQL,这直接使用联机的SQL和通过使用诸如C+的高级语言,FORTRAN等等
可能一般被使用的数据库应用是神谕,Informix,Sybase,微软接近,Postgresql,Mysql。
最后,让我们看到什么数据采矿。 由于执行收集数据做出它更容易和便宜的技术组织积累巨大的卷的数据。 world’s数据被估计每20月是加倍,而许多大的公司现在通常管理terabytes(1012 )数据。 这样,我们能看到数据的增长与人类的能力相比信息在那些大量的数据收集内部分析。 我们在数据中是溺水,但是渴望知识! 为什么我们需要数据采矿的That’s。
数据采矿,抽取来自大的数据库的隐藏的预言性的信息,是巨大的潜力的一种强大的新技术到帮助公司着重于他们的数据仓库中的最重要的信息。 数据采矿工具预言未来的趋势和行为,允许商业制定proactive,知识驾驶的决定。 在分析被决定支援系统典型的回顾的工具提供的过去的事件以外被数据采矿行动提供的自动,预期的分析。 数据采矿工具能回答商业问题在传统上,是时间消耗到决心。 他们为了隐藏的模式擦亮数据库,找到专家可能错过,因为它在他们的期望之外躺的预言性的信息。
数据采矿技术产生于研究和产品开发的一个长的过程。 当商业数据首先被存储在计算机上时,这进化开始,在数据接近中继续改进,而更最近,产生在实时允许用户通过他们的数据驾驶的技术。 数据采矿在回顾的数据接近和导航以外把这进化的过程拿到预期和proactive信息发送。 数据采矿为对在商界中的运用作好准备因为它得到是现在充分地成熟的的三种技术的支持:
要给分啊,我很辛苦的
"I want to in-depth study of this book without and need only after reading understand: not totalitarian when we break and capitalism was also abandoned, but any system will produce a kind of thing. As a person who can not affect politics, when you eat, wear not warm, freedom is limited, to believe in their own senses, rather than the official propaganda. And be sure that this situation is not normal. At this time, the totalitarian is likely to have been formed."