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触摸屏笔记本哪个牌子好(触摸屏笔记本评测)
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最好的触屏笔记本电Nǎo，屏幕灵敏准确，让你在工作或娱乐时，滑动和敲击都感觉很自然。他们De显示器明亮而充满活力，通常安装在度铰链Shàng，可以翻转过来用作平板电脑。
近年来，随着Windows对触摸输入的改进，触摸屏笔记本电脑得到了突飞猛进的发展2025年1月华为路由 a1 lite(索尼s39h)。现在，当你在市场上GòuMǎi一台新的带触摸屏的便携式电脑时，你可以有很多选择。
其中许多都是你能买到的最好的笔记Běn电脑。
索尼s39hsql执行器是什么意思(sqlserver执行)
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本Wén的目的是对执行计划中每个操作的相关XìnXī进行分类。数据访问操Zuò首先，访问数据最基本的操作。这可以通过直接访问表或访问索引来完成。Biǎo的数据结构是堆，B树聚集索引的数据是通过构建聚集Suǒ引和非聚集索引数据的B树来组织的，而表不在堆中，这是根据存储量来组织的。一般来说，非聚集索
引只包含具有一些列和筛选器索引的表，并且Zhǐ包括一些行。除了数据组织，数据访问还可Yǐ分为扫描(搜Suǒ)和查找(搜索)两种。扫描是扫描整个结构中的所有数据，而搜索只是查找整个结构中De一部Fèn数据，所以可以看Chū，因为堆是混LuànDe，所以无法搜索(查找)栈上的操作。对比B树的顺序，可以在B树中找到。当访问堆组织表的数据时，将执行堆扫描，如图所Shì。图一。Biǎo格扫描正Rú你所看到的，表格扫描图标清楚地显示了表格扫描的性质，并在一个无序的组织表格中从头到尾进行扫描。至于聚集索引和非聚集索引的B树结构，也可以进行扫Miáo。一般Lái说，为了Huò得索引中的所有数Jù，在Yī个表或索引中获得的扫描数据Shù，大部分都会用聚簇索引进行扫描，这Bǐ搜Suǒ花Fèi的代价要小。如图所示。图二。聚集索引扫描索Yǐn扫描图标还可以清楚地显示聚集索引扫描的性质。在找到最左边的叶节点后，扫描所有的Yè节点以扫描整个结构。当然，同样的概念也适用于非聚集索引，Rú图所示。图。非聚集索引的扫描使得B树对于B树结构中的某些数据有意义。根据键值，可以从B树根到Shàn条路径，减少扫描页面的不必要消耗。图是查询计划中的索引查找。图。聚集索引查找索引查找图标YěFēi常生动，可以看到从根节点到叶节Diǎn的线条。它可以在数据Yè面上找到。不难看出，如果我们需要查找分散在不同页面的多Gè数据，那么搜索操作要重复很多Cì。Dàng这个数字足够大的时候，SQLServer会选择相对低消耗的索引扫描和不重复的索引搜索，这是同一个概念，但不再正确。书签查找(BookmarkLookup)您可能会想，如果非聚集索引可以快速查找数据，但Hěn遗憾，Dàng非聚集索引不包含所有必需的列Shí，会Fā生什Yāo情况呢？此时，SQLServer将面临两种选择:直接访问基础表获取数据或者非聚集索引查找数据，然后转到基础表获取数据，不受非聚集索引的影响，选择Yī赖于行和其他统计信息的查询分析器的估计值。会选择少消费一个。图显示了一个简单的书签搜索。图。简单的书签搜索Cóng图可以看出，发现第一个非聚集索引就可以了，但是这个指标并不包括所有的列，Suǒ以必须在这些附加的基本表中找到列，所以要找Dào键。如果把基Běn表的那堆整理好了，那么专注搜索(searching)就会摆脱搜索(RIDsearching)，关键是摆脱查询书签Sōu索。但有时索引查找返回De行数太多，使得书签查找的性能远低于直接扫描操作。因此，SQLServer将选择扫描而不是书签，如图所示。图。.stateprovinceid列有一个非聚集索引，Dàn是由于返回的行数太大，分析器选择扫描而不是书签搜索。这一估计是基于统计资料。关于统计，我可以看到以前的Yī篇博文，讲的ShìSQLServer中统计对查询的影响。聚合操作(Aggregation)聚合函数支持聚合操作。聚合函数是在一定条件下将一组数据汇总为，或者根据规则聚合为多个数据的过程。有些聚合函数，比如averagesumminimumdifferent关Jiàn字，可能会导致两种聚合操作:Liú聚合(streamaggregation)和哈希聚合(hashaggregation)。流聚合(StreamAggregation)流聚合需要在聚合的数据集中有序地执行聚合函数。可以通过命令对数据进行PǎiXù，也Kè以从聚合中直接访问排序后的数据。在另一个非聚集索Yǐn中，有标量聚合而没有聚合操作组，该操作是执行聚合Liú量。例如，我们直接进行标量聚合，如图所示。图。Liú量聚合，但是对于组的条款来说，因为数据Xū要按照命令按组列排序，所以需要保证排序。注意，排序操作是一个Cāo作，内存保证。当SQLserver占用内存和tempdb时，Tā总Shì在排序操作中选择最低成本和哈希匹配。操作需要排序，如图所示。图。需要排序的流被聚集和Pǎi序。图按产品线进行分类，然后根据它们各自的组对它们进行聚合。hashaggregation上的Liú量聚合适用于数据量相对较小的情况，但对于相对较Dà的表，使用hash组比排序的开销要低。Hashset在内存Zhōng建立哈希表实现聚合，所以在内存中没有建立Hash排序所需的数据。该Biǎo将列后面的组作为核Xīn值，如图所示2025年1月华为路由 a1 lite(索尼s39h)。图。Hash聚合在内存中一个好的哈希表中，下面De值作为键组，然后处理每个Shù据Jí。当哈希表中不存在该键时，向哈希表中添Jiā一个条目，当哈希表中已经存在该键时，根据规则(和AVG等聚合函数是用于计算值的哈希表)(value)。连接(Connection)当多个表连接时(书签搜索和索引连接计数)，SQLServer会采用三种不同的连接循环嵌套连接(nestedloop)环形连接)合并连接(mergeconnection)和哈希连接(hashconnection)，这三种连接并不比其他连接更Hǎo，但每种连接都适YīngTè定的场景。循环嵌套连接(嵌套循环连接)在图中可以看到一个简单的循环嵌套连接。图。循环Qiàn套连接的一个例子循环嵌套Lián接的图标也很生动。在外部输Rù(externalinput)之上，这是索引扫描聚合。在下一个内部输入(internalinput)中，这里是聚集索引查找。外部输入只执行一次，内部输入的每一行的连接Tiáo件都基于外部输入。由于是行，内部输入执行次。您可以通过属性窗口看到它。如Tú:图内部输入执行的次数。根据嵌套循环的原理，很容易看出，因为扫描De是外部输入，所以搜索的是内部输入。当两个连接的外部输入结果集相对较小，而内部输入表查Zhǎo量非常大时，查询优化器倾向于选择循环嵌套模式。合并连接(Mergejoin)不同于循环嵌套，合并连Jiē只是对每Gè表的一次访问。从这个角度来看，Zǔ合连接比循环嵌套要快得多。典型的合并连接如下，如图所示。图。组合连接的原理不难想象。Shǒu先，连接的组合需要双方的顺序。因为输入条件是有序的，每个Shū入集取一行进行比较，等退不等弃。从这里不难看Chū为什么合并联接只允许联接等于数字。我们可以从图中的图标看出这个原理。如果输入数据的两个方面失败，查询分析Qì将不会Xuǎn择合并连接。我们还可以索引提示符来强制合Bìng连接。为Liǎo实现这个目标，执行计Huà必须添加一Gè排序步骤来实现订单，如图所示。图。通过排序，合并连接哈希连接(hashconnection)哈希连接只需要两边各个数据。哈希连接是通过在内存中建立哈希表来实现的。这是比较大的内存消耗，内存不够的话会占用tempdb。但事实并非如此。;典型的散列连接不需要有序的组合。如图所示。图。散列LiánJiē在这里，我删除客户SQLServer组合连接使用两个以Shàng的输入来生Chéng一个哈希Biǎo，该哈希表可由以下输入检测到，并可在属性窗口中看到，如图所示。图。哈希键生成和哈希Jiàn检测一般来说，当两个输入数据很大，并且数据到达数据的一个或两个方面时，使用哈希匹配。多表连接Shí的并行Xìng，SQLServerZài多CPU或多核的情况下也允Xǔ查询并行，无疑提高了Xiào率。图显示了一个并行示例。图。并行增强效率综述简要介绍SQLServer执行计划中常见的操作原则，了解这些步骤和原则是优化查询的基础工作。
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