`

oracle查询优化方法

 
阅读更多
(1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. 
(2) WHERE子句中的连接顺序.: ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾. 
(3) SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘: ORACLE在解析的过程中, 会将’*’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间 
(4) 减少访问数据库的次数: ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等; 
(5) 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200 
(6) 使用DECODE函数来减少处理时间: 使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表. 
(7) 整合简单,无关联的数据库访问: 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系) 
(8) 删除重复记录: 最高效的删除重复记录方法( 因为使用了ROWID)例子: DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID >    (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);  
(9) 用TRUNCATE替代DELETE: 当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息.如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短.(译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)  
(10) 尽量多使用COMMIT: 只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少.   COMMIT所释放的资源:   a.回滚段上用于恢复数据的信息.  b.被程序语句获得的锁  c.redo log buffer 中的空间   d.ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费 
(11) 用Where子句替换HAVING子句: 避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤.这个处理需要排序,总计等操作.如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.(非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中,on是最先执行,where次之,having最后,因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计,它就可以减少中间运算要处理的数据,按理说应该速度是最快的,where也应该比having快点的,因为它过滤数据后才进行sum,在两个表联接时才用on的,所以在一个表的时候,就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下,如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段,那它们的结果是一样的,只是where可以使用rushmore技术,而having就不能,在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段,就表示在没计算之前,这个字段的值是不确定的,根据上篇写的工作流程,where的作用时间是在计算之前就完成的,而having就是在计算后才起作用的,所以在这种情况下,两者的结果会不同。在多表联接查询时,on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件,把多个表合成一个临时表后,再由where进行过滤,然后再计算,计算完后再由having进行过滤。由此可见,要想过滤条件起到正确的作用,首先要明白这个条件应该在什么时候起作用,然后再决定放在那里 
(12) 减少对表的查询: 在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子: SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604) 
(13) 通过内部函数提高SQL效率.: 复杂的SQL往往牺牲了执行效率.能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的. 
(14) 使用表的别名(Alias): 当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误. 
(15) 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN: 在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率.在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并.无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历).为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.  例子: (高效)SELECT * FROM EMP           (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS      (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB’) (低效)SELECT * FROM EMP       (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’) 
(16) 识别’低效执行’的SQL语句: 虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法:  SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,  ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC; 
(17) 用索引提高效率: 索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率,ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构.通常,通过索引查询数据比全表扫描要快.当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE
优化器将使用索引.同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率.另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列.通常, 在大型表中使用索引特别有效.当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率.虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价.索引需要空间来
存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改.这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O .因为索引需要额外的
存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。定期的重构索引是有必要的.: ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME> 
(18) 用EXISTS替换DISTINCT: 当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT.一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果.  例子:    (低效): SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO    (高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’ FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO); 
(19) sql语句用大写的;因为oracle总是先解析sql语句,把小写的字母转换成大写的再执行 
(20) 在java代码中尽量少用连接符“+”连接字符串! 
(21) 避免在索引列上使用NOT 通常, 我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响.当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.  
(22) 避免在索引列上使用计算. WHERE子句中,如果索引列是函数的一部分.优化器将不使用索引而使用全表扫描. 举例: 低效: SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000; 高效: SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12; 
(23) 用>=替代> 高效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4 低效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录. 
(24) 用UNION替换OR(适用于索引列) 通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果.对索引列使用OR将造成全表扫描.注意, 以上规则只针对多个索引列有效.如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低.在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.    高效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 UNION SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE REGION = “MELBOURNE”      低效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE” 如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.
(25) 用IN来替换OR 这是一条简单易记的规则,但是实际的执行效果还须检验,在ORACLE8i下,两者的执行路径似乎是相同的. 低效: SELECT…FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 高效 SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN(10,20,30);  
(26) 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 避免在索引中使用任何可以为空的列,ORACLE将无法使用该索引.对于单列索引,如果列包含空值,索引中将不存在此记录.对于复合索引,如果每个列都为空,索引中同样不存在此记录.如果至少有一个列不为空,则记录存在于索引中.举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值(123,null)的记录(插入).然而如果所有的索引列都为空,ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空.因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引.    低效:    (索引失效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;     高效:    (索引有效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0; 
(27) 总是使用索引的第一个列: 如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引.这也是一条简单而重要的规则,当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引 
(28) 用UNION-ALL 替换UNION( 如果有可能的话): 当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序.如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了.效率就会因此得到提高.需要注意的是,UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录.因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性.UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存.对于这块内存的优化也是相当重要的.下面的SQL可以用来查询排序的消耗量:   低效: SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’ UNION SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’   高效: SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’ UNION ALL SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’  
(29) 用WHERE替代ORDER BY: ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引.ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.ORDER BY中所有的列必须定义为非空.WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.例如: 表DEPT包含以下列: DEPT_CODE PK NOT NULL DEPT_DESC NOT NULL DEPT_TYPE NULL   低效:(索引不被使用) SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE   高效:(使用索引) SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0
(30) 避免改变索引列的类型.当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换.假设 EMPNO是一个数值类型的索引列.SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123’ 实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为: SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123’) 幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变.现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列.SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 这个语句被ORACLE转换为: SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123 因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来.注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型  (31) 需要当心的WHERE子句: 某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引.这里有一些例子.在下面的例子里,    (1)‘!=’ 将不使用索引.    记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中.    (2) ‘||’是字符连接函数.    就象其他函数那样, 停用了索引.    (3) ‘+’是数学函数.    就象其他数学函数那样, 停用了索引.    (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描.  (32) a.如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显着的效率提高.       b.在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别.    而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!  (33) 避免使用耗费资源的操作: 带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行耗费资源的排序(SORT)功能.DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序.通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写.如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强  (34) 优化GROUP BY: 提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.    低效: SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP GROUP JOB HAVING JOB = ‘PRESIDENT’ OR JOB = ‘MANAGER’      高效: SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP WHERE JOB = ‘PRESIDENT’ OR JOB = ‘MANAGER’ GROUP JOB
分享到:
评论

相关推荐

    Screenshot_20241125_214643.jpg

    Screenshot_20241125_214643.jpg

    python用opencv读取图片并转为灰度图

    使用cv2.imread()函数读取图片文件。然后使用cv2.cvtColor()函数将图片从BGR颜色空间转换为灰度图(GRAY)。最后,使用cv2.imshow()函数显示原始图片和灰度图,并使用cv2.waitKey(0)等待用户按键,之后使用cv2.destroyAllWindows()关闭所有窗口。

    【创新未发表】基于粒子群优化算法PSO-Kmean-Transformer-LSTM实现负荷预测附Matlab代码.rar

    1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用,注释清楚,适合新手

    基于C++ SFML图形库实现的的贪吃蛇小游戏课程设计

    【作品名称】:基于C++ SFML图形库实现的的贪吃蛇小游戏【课程设计】 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 编译环境的说明 Windows 11 专业版 GCC 11.2.0 MinGW-w64 9.0.0 (linked with msvcrt) GNU Make 4.3 SFML 2.5.1 全部 static 编译 特点 相比原版和大部分走直线的贪吃蛇,界面直白简单,动画丝滑流畅,操作易上手 操作 点击或长按任意位置,变化蛇的方向 按w/a/s/d或者上/下/左/右键转向 蛇到边界的时候会从对称一边出来 按住空格可以加速 【资源声明】:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码,自行调试代码并解决报错,能自行添加功能修改代码。

    基于 java gui编程实现的贪吃蛇小游戏.zip

    基于 java gui编程实现的贪吃蛇小游戏.zip

    系统集成项目管理-重点考点思维导图.zip

    系统集成项目管理-重点考点思维导图.zip-感谢马军老师分享,希望您桃李满天下

    (2022-2005年)183个国家经济制度距离-各国经济环境差异-完整数据

    ## 数据指标说明 全球各国经济制度距离数据,旨在衡量国家在经济制度方面的相似性或差异性。该数据覆盖183个国家,包括两种主要的测算结果。各国经济制度距离数据可为研究者提供了一个框架,帮助大家更好地了解国家之间的经济环境差异。 数据名称:全球183个国家世界各国经济制度距离-各国经济环境差异 数据年份:2005-2022年 数据格式:Excel 计算方法: 经济制度距离1:经济制度距离(edis),简称经济距离。经济距离指标数据来自美国传统基金会(Heritage Foundation)发布的世界经济自由度指数报告,包括财产权、政府诚信、税收负担等10个方面。 经济制度距离2:在获得各国制度指标后,本文根据Kogut和Singh (1988)提出的制度距离测算方法,构建政治制度距离(PD)、经济制度距离(ED)和文化距离(CD)。 指标主要包括:国家、年份、经济距离(根据美国传统基金会世界经济自由度指数整理)、经济距离(参考(Kogut&Singh,1988)构建经济制度距离) 数据来源:美国传统基金会(Heritage Foundation)发布的世界经济自由度指数报告。制度距离是指两个国家在制度的规则、规范和认知三个方面的差异。随着制度理论的发展,组织的社会嵌入性特征受到了广泛的关注。

    yolo算法-道路旁边树木检测测试数据集-6898张图像带标签-.zip

    yolo系列算法目标检测数据集,包含标签,可以直接训练模型和验证测试,数据集已经划分好,包含数据集配置文件data.yaml,适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法; 包含两种标签格:yolo格式(txt文件)和voc格式(xml文件),分别保存在两个文件夹中; yolo格式:<class> <x_center> <y_center> <width> <height>, 其中: <class> 是目标的类别索引(从0开始)。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标,这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值,范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度,也是相对于图像宽度和高度的比例值

    完整数据-20多份数字经济学术资源大合集

    数据指标说明 一、中国新经济指数(2017-2022) 二、中国数字经济发展白皮书2017-2021年 三、北京大学中国商业银行数字化转型指数(2010-2021年) 四-1 全国31省数字经济测算2013-2020 四-2 全国31省数字经济发展测算指标 五、 中国城市数字经济指数(2017-2021) 六、中国城市数字经济成分(2011-2019) 七、《2018-2020县域数字乡村指数》

    bug.PNG.png

    免费资源

    【创新未发表】基于矮猫鼬优化算法DMOA-Kmean-Transformer-BiLSTM实现负荷预测附Matlab代码.rar

    1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用,注释清楚,适合新手

    《子路等四人侍坐》教学设计与解析.pptx

    《子路等四人侍坐》教学设计与解析.pptx

    LaravelAdmin,简洁、直观、强悍的前端后端开发框架,让全栈开发更迅速的SPA单页面应用.LaravelAdmin,LaravelAdmin官网.zip

    LaravelAdmin,简洁、直观、强悍的前端后端开发框架,让全栈开发更迅速的SPA单页面应用.LaravelAdmin,LaravelAdmin官网.zip

    基于C++实现的Hough Forests算法用于人体动作识别检测(提供了可视化功能).zip

    基于C++实现的Hough Forests算法用于人体动作识别检测 用C++实现的Hough Forests算法[1]的代码,用于动作检测。Hough Forests是一种用于目标检测、跟踪和动作识别的算法。 主要功能点 实现了Hough Forests算法,可用于动作检测 提供了可视化功能,用于显示检测结果 技术栈 C++

    WinDDK 配置过的驱动模板

    WinDDK 配置过的驱动模板

    漆器艺术:2023年我国漆器市场规模251.6亿元,古老技艺焕发新生

    漆器艺术:2023年我国漆器市场规模251.6亿元,古老技艺焕发新生 在浩瀚的历史长河中,漆器以其独特的魅力和精湛的工艺,成为了中华民族传统文化的重要组成部分。从战国秦汉的辉煌,到明清时期的巅峰,漆器不仅见证了历史的变迁,更承载了无数匠人的智慧与心血。然而,在现代社会快速发展的背景下,漆器工艺面临着前所未有的挑战。如何在传承中创新,让这一古老技艺焕发新生,成为行业内外共同关注的焦点。本文将深入探讨漆器市场的现状、趋势与机遇,揭示专业咨询在推动漆器行业健康发展中的关键作用。 市场概况 漆器,作为中国传统手工艺品的瑰宝,其市场规模近年来呈现出平稳增长的态势。据统计,2023年我国漆器整体产量约为0.96亿件,同比增长稳定,市场规模更是达到了约251.6亿元。这一增长,不仅得益于政策的扶持和市场的认可,更离不开匠人们对传统技艺的坚守与创新。生漆,作为漆器生产的主要原材料,其产量和质量直接影响着漆器行业的生产成本和产品质量。2023年,我国生漆整体产量约为1.97万吨,同比增长1.01%,为漆器行业的持续发展提供了坚实的保障。 技术创新与趋势 在传承与创新中,漆器工艺不断焕发新生。现代漆器在保

    山东大学 软件学院 软件工程 最优化 往年题汇总

    18-22,23是回忆版

    【创新未发表】基于灰狼优化算法GWO-Kmean-Transformer-BiLSTM实现负荷预测附Matlab代码.rar

    1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用,注释清楚,适合新手

    基于SpringBoot + Vue的失物招领平台设计与实现-论文.doc

    1.1研究背景 随着社会和经济的不断发展,人们的生活节奏也在加快。此外,我们的生活中越来越多的物品是小型化的,我们偶尔会忽视和遗忘这些物品。在体积,大伞,书包,手提箱,书籍,小银行卡,钥匙,身份证,眼镜,钱包等。雨伞可以买到,银行卡可以丢失和重新安排,钥匙可以重新匹配;书丢了可以买新的,但是以前的笔记不能买,身份证不能再补半天,尤其是当人们在外地时更麻烦。 在我们的生活中,我们会偶然捡到丢失的物品,拿起工作卡,学生证,和单位信息可以很方便的联系;但身份证上的信息过于昂贵,无法联系;如果是一把雨伞,一本书,甚至是一个连在一起的人,钥匙就不知道应该归还。谁或谁被给予,而业主仍然急于担心房子;银行卡只能交给开证行,但事实上,银行卡的时候,银行卡丢失的人很难找到丢失银行卡的机会。没有一个网络渠道,每个人都知道如何发布或索赔丢失的财产。当主人丢了他的东西时,他将很难找到。 1.2开发现状

    rust官方沙发的收费的

    rust官方沙发的收费的

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics