回答:如果數(shù)據(jù)量小的表,這樣的設(shè)計(jì)意義不大,而且當(dāng)然是單表速度快。若在大數(shù)據(jù)量情況下,設(shè)計(jì)非常有意義。在多表連接中注意數(shù)據(jù)的條目和外健,避免出行大量冗余數(shù)據(jù)導(dǎo)致性能下降。下面我以O(shè)racle講講數(shù)據(jù)查詢的整個(gè)過(guò)程技術(shù)。由于數(shù)據(jù)分布到數(shù)據(jù)塊,在大量數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)中可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于多個(gè)數(shù)據(jù)塊,在高并發(fā)進(jìn)程的隨機(jī)訪問(wèn)的情況下,能有效減少塊沖突 同樣的數(shù)據(jù)需要更多的數(shù)據(jù)塊來(lái)存儲(chǔ),由于數(shù)據(jù)塊的塊頭元信息大小固定,所以需...
回答:既然兩個(gè)表的結(jié)構(gòu)一模一樣,如果想統(tǒng)計(jì)人名出現(xiàn)的總數(shù),可以將兩個(gè)表先用union all合并到一起,然后再對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。例如,有下面兩個(gè)表:成績(jī)表A、成績(jī)表B,這兩個(gè)表的結(jié)構(gòu)是完全一樣的,分別都有20條記錄,但兩個(gè)表有部分記錄是重復(fù)的:如果將兩個(gè)表合并到一起,可以使用union all。注意,這里必須加上all,否則,那些重復(fù)的記錄就會(huì)被排除掉了,從而導(dǎo)致出現(xiàn)的總數(shù)不準(zhǔn)確。例如,下面的語(yǔ)句沒(méi)有加al...
問(wèn)題描述:關(guān)于phpmyadmin如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)表這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?
回答:這個(gè)問(wèn)題問(wèn)的很大,這個(gè)需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求,以及看你需要的字段來(lái)決定選擇兩個(gè)表的聯(lián)合,具體有左連接,右連接,內(nèi)連接,外連接。
單鏈表是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中以動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)的線性結(jié)構(gòu),在Java語(yǔ)言中,一般用本類對(duì)象引用的方式在內(nèi)存中將一組相同類型的對(duì)象存儲(chǔ),熟悉單鏈表的基本操作有助于靈活解決此類算法問(wèn)題。 1.單鏈表中的節(jié)點(diǎn)可以用節(jié)點(diǎn)類型描述...
單鏈表的反轉(zhuǎn) 頭插法兩個(gè)指針,next 表示 head 的后一個(gè)節(jié)點(diǎn),pre 表示 head 的前一個(gè)節(jié)點(diǎn),都作為臨時(shí)節(jié)點(diǎn)先把 head 節(jié)點(diǎn)指向后面節(jié)點(diǎn)的指針保存起來(lái) next = head.next ,則此時(shí) next 節(jié)點(diǎn)和 2 節(jié)點(diǎn)值和指針是相同的head 指向前一個(gè)...
...:好好學(xué)java,獲取優(yōu)質(zhì)學(xué)習(xí)資源。 一、概述 單向鏈表(單鏈表)是鏈表的一種,其特點(diǎn)是鏈表的鏈接方向是單向的,對(duì)鏈表的訪問(wèn)要通過(guò)順序讀取從頭部開(kāi)始。 鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)的線性表將采用一組任意的存儲(chǔ)單元存放線性表中...
...礎(chǔ),棧和隊(duì)列都是線性存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用~ 本文主要講解單鏈表的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn),做一個(gè)簡(jiǎn)單的入門~如果有錯(cuò)的地方請(qǐng)指正 二、回顧與知新 說(shuō)起鏈表,我們先提一下數(shù)組吧,跟數(shù)組比較一下就很理解鏈表這種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)了。 2.1回...
...置的地址,利用這種存儲(chǔ)方式表示的線性表稱為鏈表。 5.單鏈表的結(jié)構(gòu)定義 public class LinkList { /* 數(shù)據(jù)域 */ private char data; /* 后繼元素 */ private LinkList next; } 6.頭插法建表算法 頭插法是從一個(gè)空表開(kāi)始,重復(fù)讀入數(shù)據(jù)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...