SQL安裝的時候,好像會在C盤另外加載些東西的,你找找看,把這些也清掉
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再一下進程,有什么關聯(lián)的東西,先關掉,如果不是系統(tǒng)本身的,建議也清掉關聯(lián)程序.
管理野生植物: 對于全球定位測量宇宙站的一個空間的數(shù)據(jù)制度控制數(shù)據(jù)
弗蘭契斯卡 Cagnacci,Ferdinando Urbano*
為高山的生態(tài)學集中, Viote del 蒙特牌戲 Bondone 、 38040 Trento, 意大利
被一般承認的 2007 年十二月 22 日; 以校訂的形式收到了 2008 年一月 11 日; 一般承認的 2008 年一月 14 日
可得的在線 2008 年二月 25 日
摘要
ISAMUD(為分析和蹄狀數(shù)據(jù)的管理整合了系統(tǒng)) 是被發(fā)展到的一個整合和模組的軟件月臺
為野生植物管理處理全球定位測量宇宙站衣領數(shù)據(jù)。 它以開著的來源空間的數(shù)據(jù)庫 (PostgreSQL 和 PostGIS) 為基礎而且包括開著的來源數(shù)據(jù)管理, geo-統(tǒng)計的分析和網(wǎng)絡服務組件 (R 、 QGIS 、草、 MapServer, 千安培-地圖) 和一個專有的數(shù)據(jù)庫前置器 (小姐通路). 它能夠以有效率和一致的方式儲存, 取回, 更新, 分析, 看得見而且散播全球定位測量宇宙站遙感勘測數(shù)據(jù),藉由一個自動化的高程度。
然而, 同時，我們能容易地檢討最后四個星期的數(shù)據(jù)。 在一個相似的靜脈， PostgreSQL 提供被需要而且，連同一個快的手寫體一起，劃除不新鮮的數(shù)據(jù)的所有的數(shù)據(jù)庫服務。
PostgreSQL命令 EXPLAIN ANALYZE 是日常工作中了解和優(yōu)化SQL查詢過程所用到的最強大工具，后接如 SELECT ... ， UPDATE ... 或者 DELETE ... 等SQL語句，命令執(zhí)行后并不返回數(shù)據(jù)，而是輸出查詢計劃，詳細說明規(guī)劃器通過何種方式來執(zhí)行給定的SQL語句。
下面是從 Postgres Using EXPLAIN 提取的查詢：
它生成的查詢計劃：
Postgres構建了一個規(guī)劃節(jié)點的樹結構，以表示所采取的不同操作，其中root根和每個 - 指向其中一個操作。在某些情況下， EXPLAIN ANALYZE 會提供除執(zhí)行時間和行數(shù)之外的額外執(zhí)行統(tǒng)計信息，例如上面例子中的 Sort 及 Hash 。除第一個沒有 - 的行之外的任何行都是諸如此類的信息，因此查詢的結構是：
每個樹分支代表子動作，從里到外以確定哪個是“第一個”發(fā)生（盡管同一級別的節(jié)點順序可能不同）。
在 tenk_unique1 索引上執(zhí)行的第一個操作是 Bitmap Index Scan ：
這對應于SQL WHERE t1.unique1 100 。Postgres查找與條件 unique1 100 匹配的行位置。此處不會返回行數(shù)據(jù)本身。成本估算 (cost=0.00..5.04 rows=101 width=0) 意味著Postgres預期將“花費” 任意計算單位的 5.04 來找到這些行。0.00是此節(jié)點開始工作的成本（在這種情況下，即為查詢的啟動時間）。 rows 是此索引掃描將返回的預估行數(shù)， width 是這些返回行的預估大?。ㄒ宰止?jié)為單位）（0是因為這里只關心位置，而不是行數(shù)據(jù)的內容）。
因為使用了 ANALYZE 選項運行 EXPLAIN ，所以查詢被實際執(zhí)行并捕獲了計時信息。 (actual time=0.049..0.049 rows=100 loops=1) 表示索引掃描執(zhí)行了1次（ loops 值），結果返回了100行，實際時間是0 ..如果節(jié)點執(zhí)行了多次，實際時間是每次迭代的平均值，可以將該值乘以循環(huán)次數(shù)以獲取實際時間?；诔杀镜淖钚?最大時間的概念，范圍值也可能會有所不同。通過這些值，我們可以為該查詢生成一個成本比率，每個成本單位為0.049ms / 5.04單位≈0.01ms/單位。
索引掃描的結果將傳遞給 Bitmap Heap Scan 操作。在此節(jié)點中，Postgres將獲取別名為t1的tenk1表中行的位置，根據(jù) unique1 100 條件篩選并獲取行。
當乘以之前計算的0.01值時，我們可以得到成本預期的大概時間（229.20 - 5.07）*0.01≈2.24ms，同時每行實際時間為除以4后的結果：0.526ms。這可能是因為成本估算是取的上限而不是取所有需讀取的行，也或者因為Recheck條件總是生效。
和表順序讀取行（a Seq Scan ）相比， Bitmap Index Scan 和 Bitmap Heap Scan 關聯(lián)操作成本要昂貴得多，但是因為在這種情況下只需要訪問相對較少的行，所以關聯(lián)操作最終會變得更快。通過在獲取行之前將行按照物理順序排序來進一步加速，這會將單獨獲取的成本降到最低。節(jié)點名稱中的“Bitmap”完成了排序操作。
表掃描的結果（tenk1表中滿足 unique1 100 條件的那些行）將在讀取時被插入到內存的哈希表中。正如我們從成本中看到的那樣，這根本不需要時間。
哈希節(jié)點包括散列桶(hash buckets)和批次數(shù)(batches)相關的信息，以及內存使用峰值情況。如果批次 1，則還會包括未顯示的磁盤使用信息。內存占用在100行* 244字節(jié)= 24.4 kB時是有意義的，它非常接近28kB，我們假定這是哈希鍵本身所占用的內存。
接下來，Postgres從別名為t2的tenk2表讀取所有的10000行，并根據(jù)tenk1表行的Hash檢查它們。散列連接意味著將一個表的行輸入到內存中的散列（先前的操作中已構建），之后掃描另一個表的行，并根據(jù)散列表探測其值以進行匹配。在第二行可以看到“匹配”的條件， Hash Cond: (t2.unique2 = t1.unique2) 。請注意，因為查詢是從tenk1和tenk2中選擇所有值，所以在散列連接期間每行的寬度加倍。
現(xiàn)在已經(jīng)收集了滿足條件的所有行，可以對結果集進行排序 Sort Key: t1.fivethous 。
Sort節(jié)點包含排序算法 quicksort 相關的信息 ，排序是在內存中還是在磁盤上完成（這將極大地影響速度），以及排序所需的內存/磁盤空間量。
熟悉如何解讀查詢計劃會非常有助于優(yōu)化查詢。例如，Seq Scan節(jié)點通常表示添加索引的必要性，讀取速度可能要快得多。
翻譯并編輯，原文出處：
一個有關系的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)應該能夠詢問數(shù)據(jù)，更新數(shù)據(jù)并且控制數(shù)據(jù)。 為了運用這功能來描述，一定有一種語言什么顧客需要，是SQL語言。 SQL是一種數(shù)據(jù)定義語言( DDL )和一種數(shù)據(jù)操縱語言( DML )。 當時一DDL，它允許一個數(shù)據(jù)庫管理人員或者數(shù)據(jù)庫設計者定義桌子，作為一DML建立觀點等等，它把一個終端用戶允許到來自若干桌子的找回信息。 它來自意圖是建立一種構造的英語的查詢語言到接口到早期系統(tǒng)R數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的一IBM研究項目授權的“SEQUEL”。 與QUEL一同，SQL是第一個高的水平宣言的數(shù)據(jù)庫語言。 是雙向使用SQL，這直接使用聯(lián)機的SQL和通過使用諸如C+的高級語言，F(xiàn)ORTRAN等等
可能一般被使用的數(shù)據(jù)庫應用是神諭，Informix，Sybase，微軟接近，Postgresql，Mysql。
最后，讓我們看到什么數(shù)據(jù)采礦。 由于執(zhí)行收集數(shù)據(jù)做出它更容易和便宜的技術組織積累巨大的卷的數(shù)據(jù)。 world’s數(shù)據(jù)被估計每20月是加倍，而許多大的公司現(xiàn)在通常管理terabytes(1012 )數(shù)據(jù)。 這樣，我們能看到數(shù)據(jù)的增長與人類的能力相比信息在那些大量的數(shù)據(jù)收集內部分析。 我們在數(shù)據(jù)中是溺水，但是渴望知識！ 為什么我們需要數(shù)據(jù)采礦的That’s。
數(shù)據(jù)采礦，抽取來自大的數(shù)據(jù)庫的隱藏的預言性的信息，是巨大的潛力的一種強大的新技術到幫助公司著重于他們的數(shù)據(jù)倉庫中的最重要的信息。 數(shù)據(jù)采礦工具預言未來的趨勢和行為，允許商業(yè)制定proactive，知識駕駛的決定。 在分析被決定支援系統(tǒng)典型的回顧的工具提供的過去的事件以外被數(shù)據(jù)采礦行動提供的自動，預期的分析。 數(shù)據(jù)采礦工具能回答商業(yè)問題在傳統(tǒng)上，是時間消耗到?jīng)Q心。 他們?yōu)榱穗[藏的模式擦亮數(shù)據(jù)庫，找到專家可能錯過，因為它在他們的期望之外躺的預言性的信息。
數(shù)據(jù)采礦技術產(chǎn)生于研究和產(chǎn)品開發(fā)的一個長的過程。 當商業(yè)數(shù)據(jù)首先被存儲在計算機上時，這進化開始，在數(shù)據(jù)接近中繼續(xù)改進，而更最近，產(chǎn)生在實時允許用戶通過他們的數(shù)據(jù)駕駛的技術。 數(shù)據(jù)采礦在回顧的數(shù)據(jù)接近和導航以外把這進化的過程拿到預期和proactive信息發(fā)送。 數(shù)據(jù)采礦為對在商界中的運用作好準備因為它得到是現(xiàn)在充分地成熟的的三種技術的支持：
要給分啊，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."
重慶分公司
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