SQL MAX的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

影享新視界 微影傳說 導演創作之路 (好評絕賣版)

為了解決SQL MAX的問題，作者陳俊宏 這樣論述：

三大範疇讓您一次到位－前期規劃、影音拍攝製作、後製剪輯→完成創作   　　本書以整合包方式編寫介紹，羅列以一名導演角度從故事發想初期乃至最後作品完成於平台放映等等標準流程！   　　讀者將藉由如何以一個導演的思路進行電影創作，以各個面向切入創作主體，學習者可以是完全跟隨的方式從故事如何發想開始直到最後作品上映系列完整的一窺究竟～   　　前期規劃 Pre-production 　　故事創作：說一個好故事、想像力訓練、故事設計圖、角色、怎麼寫劇本、劇本創作。 　　▶策畫與分鏡設計：透過不一樣的構圖呈現出不一樣的情境氛圍。   　　影音拍攝製作 Filming 　　拍攝運鏡：基本拍攝設備、運鏡

之美、創造拍攝環境、場務器材、視覺比例、簡易色彩學、現場光源、現場收音、場勘、環境控制。 　　鏡頭語言：透過畫面傳達給觀眾的故事性和聯想性。 　　▶演員表演：演員該把自己設定在什麼時空、情境、氛圍、情緒下演繹角色。   　　後期規劃 Post-production 　　後製剪輯完成創作：剪輯製作、Mirage後製特效、影片特效、配音、配樂、剪輯、字幕。 　　音樂音效製作：畫面與音樂。   本書特色   　　成為專職導演的SOP 　　◆什麼是導演？怎麼拍？HOW？WHEN？WHERE？ 　　◆導演基本具備能力？導演精神？ 　　全方位＂導演！＂剖析－讓專業帶領您進入＂導演＂的世界

SQL MAX進入發燒排行的影片

基於Dagster資料整合平台之大數據倉儲系統設計

為了解決SQL MAX的問題，作者孫欣瑜 這樣論述：

分散的資料需要集中管理，透過資料倉儲整合許多不同來源的資料，提高數據一致性和準確性。資料倉儲可跨多領域的資料，經過整合過去的歷史資料，且持續隨時間擴充，能夠提供多維度的長期資料，藉此能夠快速查找與分析。數據源多樣化，有不同的資料格式、重複的數據，時常花費大量時間做資料解析與處理，造成查詢效率降低、數據分散、遺漏。如何整合異質(heterogeneity)資料且管理，並且使用ETL程序，萃取分散、零亂、標準不統一的數據，資料量越大、越複雜時，當資料關聯越複雜，每節點之間的影響越難被追蹤與管理。本研究以Dagster結合python語言進行數據整合的開發與測試，針對原始數據的複雜度，有效的提高資

料處理上的運行，透過Dagster基礎，解決開發上資料處理需重複測試的痛點，可以消除清理數據和再次測試的重複工作，並且可任意編排數據流，開發測試上資料節點的I/O 管理，方便管理與追蹤，清楚資料之間傳遞與運行時間， Dagster資料管道中對輸入和輸出進行建模的功能可以參數化執行並直接檢查結果，每個節點都可以描述其所需的輸入和配置，藉由Dagster的數據編排框架，能夠快速將不同資料節點組成資料流程，清楚資料流程的資料源，並且衍生出有哪些資料，清楚知道哪些資料需要進行資料關聯，且能夠讓資料進行分析，提升開發效率。

Oracle Exadata性能優化

為了解決SQL MAX的問題，作者Shi YunhuaChen HaoRao Bing 這樣論述：

本書適用于資料庫管理員、資料庫開發者、系統架構師、資料庫愛好者。   本書假定讀者已經熟悉Oracle資料庫，所以沒有詳細解釋Oracle資料庫的工作原理，除非資料庫涉及到Exadata相關的特性。 石雲華 2005年畢業于西安交通大學，一直從事Oracle資料庫協力廠商運維服務工作，擁有十餘年電信運營商、保險公司、稅務機構核心系統Oracle資料庫運維經驗。現就職於北京海天起點技術服務股份有限公司，擔任Oracle資料庫專家組成員，Exadata部門負責人，持有11gOCM、Exadata、Goldengate等職業證書，擅長於Oracle/Goldengate/Exad

ata方面的故障診斷及疑難問題處理。 陳浩 2010年起從事資料庫方面的工作，工作內容涉及資料庫實施，管理，運維，近幾年專注Oracle Exadata一體機的客戶服務工作。服務客戶有電信行業，電力行業，社保行業，金融行業，製造業等。現就職於北京海天起點技術服務股份有限公司，負責 Exadata部門的軟體技術支援工作。持有11gOCM、Exadata、Goldengate等相關證書，擅長於Oracle資料庫，Exadata 等方面的實施，管理，運維等工作。 饒冰 2000—2004年任職於oracle公司培訓部和服務部，2004年加入北京海天起點技術服務有限公司，任職公司cto。具備十多年

oracle相關產品的實施及維護經驗，技術深厚。   第1章智慧掃描 1.1什麼是智慧掃描 1.1.1行過濾 1.1.2列映射 1.1.3布隆過濾 1.1.4函數過濾 1.2智慧掃描前提條件 1.2.1前提條件 1.2.2滿足條件但不觸發智慧掃描 1.3如何確定正在發生智慧掃描 1.3.1執行計畫中出現全掃描並不代表已經智慧掃描 1.3.2如何確認智慧掃描已經工作 1.4串列直接路徑演算法 1.4.1_small_table_threshold參數 1.4.2_very_large_object_threshold參數 1.4.3串列Direct Path Read演算法

1.4.4_direct_read_decision_statistics_driven參數 1.5引導SQL語句使用智慧掃描 1.6診斷智慧掃描錯誤結果集 1.6.1智慧掃描流程圖 1.6.2智慧掃描錯誤結果集的診斷 1.7診斷智慧掃描性能問題 1.7.1智慧掃描性能問題常見原因 1.7.2智慧掃描性能問題診斷工具 第2章存儲索引 2.1存儲索引工作原理 2.2檢測SQL語句是否利用存儲索引 2.3列資料分佈對存儲索引的影響 2.4禁用存儲索引特性 2.5跟蹤存儲索引 2.6存儲索引特性增強 2.6.1存儲索引重定位 2.6.2優化MIN()和MAX()函數 2.7存儲索引不工作場景 2.

7.1_kcfis_storageidx_disabled參數 2.7.2_smu_debug_mode參數 2.7.3長事務 2.7.4存儲索引超過8個欄位   第3章Exadata Smart FlashLog 3.1FlashLog工作原理 3.2管理FlashLog 3.2.1FlashLog日常管理 3.2.2關閉FlashLog特性 3.3FlashLog診斷 3.4監控FlashLog性能 3.4.1FlashLog性能指標 3.4.2FlashLog性能分析 第4章Exadata FlashCache 4.1Exadata上PCIE快閃記憶體卡變遷史 4.1.1X2系列F2

0卡 4.1.2X3系列F40卡 4.1.3X4系列F80卡 4.1.4X5系列F160卡 4.1.5X6系列F320卡 4.1.6X7系列F640卡 4.2Exadata上PCIE快閃記憶體卡的不同用途 4.3Exadata FlashCache原理 4.3.1針對大表或智慧掃描資料塊的緩存 4.3.2哪些資料塊會緩存到FlashCache中 4.3.3手動將對象keep在FlashCache中 4.3.4FlashCache keep屬性值自動失效 4.3.5FlashCache(writethrough模式)IO請求 4.3.6設置Griddisk的Cache策略 4.4FlashC

ache壓縮特性 4.4.1FlashCache壓縮特性需求 4.4.2FlashCache壓縮內部原理 4.4.3FlashCache壓縮特性的開啟與關閉 4.5FlashCache writeback模式 4.5.1為什麼開啟FlashCache的writeback模式 4.5.2FlashCache writeback模式需求 4.5.3FlashCache writeback模式IO請求 4.5.4writeback與writethrough模式切換 4.5.5writeback模式的flush操作 4.5.6直接路徑寫入對writeback模式的影響 4.6監控Fla

shCache性能 4.6.1flashcachecontent指標 4.6.2確認FlashCache的命中率 4.6.3FlashCache內容分析工具 4.6.4某個資料庫佔用的FlashCache大小 第5章混合列壓縮 5.1資料壓縮原理 5.1.1OLTP壓縮原理 5.1.2混合列壓縮原理與範圍 5.2混合列壓縮表解壓縮 5.3DML操作對混合列壓縮表的影響 5.4併發操作對混合列壓縮表的影響 5.5混合列壓縮建議 第6章IO資源管理 6.1IORM概要 6.2IO調度對比 6.3IORM目標模式 6.4IORM實施分類 6.4.1InterDatabase類型 6.4.2In

traDatabase類型 6.4.3Category類型 6.4.4Mixed類型 6.5監控IORM性能 6.5.1收集IORM配置資訊 6.5.2metric_iorm.pl腳本 第7章磁片擦洗特性 7.1“自動磁片擦洗和修復”特性需求 7.2自動磁片擦洗和修復特性對IO的影響 7.3自我調整的磁片擦洗調度特性 7.4“自動磁片擦洗和修復”特性增強 7.5“ASM磁片擦洗”特性 第8章Exadata優化誤區 8.1Exadata上是否需要索引 8.2Exadata上開啟並行 8.3Exadata上SGA設置 8.4Exadata上是否需要分區 8.5Exadata上的SQL是否需要

優化 第9章等待事件與性能指標 9.1Exadata等待事件 9.1.1cell smart table scan和cell smart index scan等待事件 9.1.2cell single block physical read等待事件 9.1.3cell multiblock physical read等待事件 9.1.4cell list of blocks physical read等待事件 9.2監控性能指標 9.2.1指標類型 9.2.2存儲節點相關指標 9.2.3Celldisk相關指標 9.2.4FlashCache相關指標 9.2.5FlashLog相關指標 9.

2.6Smart IO相關指標 9.2.7資源整合相關指標 第10章Exadata優化案例 10.1案例1(FlashCache writeback因素) 10.2案例2(FlashCache資源使用不均因素) 10.3案例3(IO回應延時) 10.4案例4(網路因素) 10.5案例5(智慧掃描因素) 10.6案例6(綜合因素) 10.7案例7(智慧掃描引發性能問題) 10.8案例8(整合環境引發性能問題) 10.9案例9(FlashCache管理缺陷) 結束語   Exadata是Oracle公司跨時代的一款產品。運行在Exadata架構上的Oracle資料庫，其整體

性能比運行在傳統架構上的Oracle資料庫高出十幾倍，在一些特殊的業務場景，其性能表現還可以更加優秀。 有人可能會說，Exadata架構上內置了Infiniband交換機，同時在存儲底層使用了PCIE快閃記憶體卡，與傳統的SAN存儲環境相比，其IO頻寬提升了好幾倍，性能當然更加優秀了。沒錯，但這僅僅是Exadata架構性能提升的一個小小的因素而已。 目前，國內已經有很多企業紛紛效仿Exadata架構，迅速推出了自己的資料庫一體機產品，但這種效仿僅僅是硬體架構層面的模仿，對於Exadata的核心技術還是沒辦法模仿的。 Exadata上的Oracle資料庫之所以運行速度這麼快，並不是它的硬

體有多麼好（其實它的硬體就是一堆PC伺服器而已，單純就硬體的運算能力進行對比，它就無法與IBM小型機抗衡），主要在於它有獨特的核心技術。那麼Exadata的核心技術是什麼呢？核心技術就是存儲管理軟體層面上的特性，如智慧掃描、FlashCache等。 一年前，在筆者編寫的第一本Exadata專著《Exadata實施運維指南》中，僅僅涉及了Exadata的刷機安裝、管理工具、硬體更換、元件升級這幾部分內容。這一方面是由於圖書篇幅的限制，另一方面主要因為筆者認為Exadata軟體特性才是Exadata架構的核心，有必要把這部分內容單獨拿出來深入地進行講解。 本書就帶領大家步入Exadata的軟體

世界，瞭解Exadata的核心特性。只有真正理解了這些核心特性，才能更好地進行Exadata優化工作。 由於Oracle公司不可能公開Exadata原始程式碼，Exadata架構中很多軟體特性的具體實現演算法是封閉的，外部人員基本上不可能接觸到這些細節的技術資訊。在本書中，有些軟體特性的底層實現原理是個人推測的，這就難免存在一些疏漏，有待讀者指出並修改，也希望大家能回饋相關意見，使本書得到更好的修編、改進。 致謝 首先，感謝北京海天起點技術服務股份有限公司，沒有這樣的一個平臺，我們可能連接觸Exadata的機會都沒有，自然也就不可能有本書的出版。 其次，感謝饒冰、陳浩和我一起合力完成了本

書；感謝劉文建、王富貴在我們遇到Exadata硬體方面的故障時，提供的各種思路與幫助；同時感謝我的其他同事在本書的寫作過程中給予的很大幫助。 最後，感謝清華大學出版社的各位編輯老師為本書的出版所做的細緻入微的工作，特別感謝盛東亮老師，他在本書的寫作過程中多次提出修改建議。     編著者2019年11月  

零工式排程之深度強化學習的建構與優化

為了解決SQL MAX的問題，作者陳冠蓁 這樣論述：

為因應快速變動的製造需求與環境，工廠開始進入智慧製造的時代，模具業也在其中，尤其精密模具是由複雜零件所組成，且零件的種類繁多，製程的順序及工時也隨著零件的不同有所差異，對於加工排程目前多以人力和經驗進行初步規劃，再利用電腦的運算能力加入製程限制條件，達到有效的靜態全域排程，過去的研究成果已經能夠使用靜態排程方法如 FIFO(First In , First Out)、 EDD(Earliest Due Date)產生合理之排程結果，再利用 ACO(Ant Colony Optimization)、GA(Genetic Algorithm) 進行總工時優化，但靜態排程優化運算相當耗時，難以應用

於加工的即時動態環境中。因此，本研究試著以深度強化學習取代靜態演算法，來快速進行工單排程決策，本研究先以EDD結合GA與ACO取得工單排程優化結果，並透過此排程結果找出對排程決策較有影響力之6種參數作為狀態參數的輸入以及6種派工法則為決策標籤輸出，以此進行深度強化學習模型之訓練，本研究利用 Microsoft SQL Server Express資料庫做為數據儲存工具，搭配 Python 語法進行開發，經由強化學習來重複學習靜態排程的優化結果，藉此產生排程即時決策，有效優化靜態排程結果，隨然目前強化學習排程沒有達到GA演算法的最佳解，但是依然可對EDD結果再做3%的工時優化，且運算時間比GA演

算法快約73%，有效縮短模具製造時間優化效率，以符合未來智慧工廠的排程需求。