sql子查詢效能的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

MySQL故障排除與效能調校完全攻略(下)

為了解決sql子查詢效能的問題，作者李春,羅小波,董紅禹 這樣論述：

　　本書一共分為3篇：基礎篇(上)、案例篇和工具篇(下)。 　　基礎篇： 　　從理論基礎和基本原理層面介紹了 MySQL 的安裝與設定、升級和架構，information_schema、sys_schema、performance_schema 和 mysql_schema，MySQL複製、MySQL 交易、SQL 語句最佳化及架構設計基礎知識。 　　案例篇： 　　從硬體和系統、MySQL 架構等方面提出了效能最佳化的十幾個案例，包括：效能測試的基本最佳化概念和最需要關注的效能指標解釋、對 SQL 語句執行慢的基本定位、避免 x86 可用性的一般性方法、節能模式會怎樣影

響效能、I/O 儲存作為資料庫最重要的依賴是如何影響資料庫效能的、主備複製不一致可能有哪些原因、字元集不一致會造成哪些效能問題、在實際場景中鎖的爭用是怎樣的。 　　工具篇： 　　介紹了在 MySQL 效能最佳化過程中需要用到的各種工具，包括：dmidecode、top、dstat 等硬體和系統排查工具；FIO、sysbench、HammerDB 等壓力測試工具；mysqldump、XtraBackup 等備份工具；Percona、innotop、Prometheus 等監控工具。 　　-----------------------------------------------------

--------------------------- 　　效能問題： 　　本書解決 MySQL 資料庫效能問題，某種程度來說，MySQL 資料庫效能最佳化問題是一個平行處理的問題，歸根究柢是鎖和資源爭用的問題。 　　其實效能最佳化要做的就是下列事情： 　　•瞭解基本原理。找到事情的因果關係和依賴關係，儘量讓不相關的事情能平行進行。 　　•要事第一。找到目前最重要、最需要最佳化的地方，投入時間和精力，不斷去改進與最佳化。 　　•切中要害。找到耗費時間最長的地方，想盡辦法縮短其時間。 　　機械思維和大數據思維： 　　本書的效能最佳化方法論還是工業革命時代的機械思維，簡而言之，就是尋找因果關

係，大膽假設，小心求證。現在已經是資訊時代，理應瞭解什麼是資訊理論，解決問題需要利用大數據思維！ 　　讀者對象： 　　（1）MySQL 初學者。 　　（2）專門從事 MySQL 工作1~3年的開發人員和運維人員。 　　（3）資深的 MySQL DBA。

Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化

為了解決sql子查詢效能的問題，作者MattHarrison,TheodorePetrou 這樣論述：

　　【最齊全！徹底活用Pandas的114技】   　　想學Pandas，看官方文件就夠了？ 　　對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』   　　不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順

利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？   　　從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。   　　本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。   　　正面

對決真實資料集！ 　　目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：   　　●IMDB 5000電影資料集 　　●Tesla股票資料集 　　●Kaggle問卷資料集 　　●鑽石品質資料集 　　●美國大學資料集 　　●美國國內航班資料集 　　●丹佛市的犯罪案件資料集  　　●阿爾塔年積雪資料集 　　●美國燃油經濟資料集  　　…等   　　最齊全的Pandas技巧教學！ 　　為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範

例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：   　　●處理資料集中的缺失值 　　●處理索引爆炸的問題 　　●組合多個Pandas物件 　　●在DataFrame中新增和刪除欄位 　　●取得特定欄位的統計資訊 　　●轉置DataFrame的運算方向 　　●減少DataFrame的記憶體用量 　　●混用位置和標籤來選取資料 　　●透過Pandas實現SQL的功能  　　●對多個欄位進行分組及聚合運算 　　●將資料集重塑成整齊的形式 　　●過濾包含時間序列資料的欄位 　　●搭配Matp

lotlib和Seaborn來視覺化資料 　　●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯 　　…等 　　 　　如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！    本書特色   　　●全面採用最新的Pandas 1.x版本 　　●最齊全的Pandas教學，傳授114招實用技巧 　　●附有超過114個範例，還有多到無法細數的資料分析的寶貴經驗，從做中學才更有效 　　●使用真實世界中的資料集，累積實戰能力  　　●搭配NumPy、Matplotlib、Seaborn、 Pandarallel、Gr

eat Expectations、pytest、Hypothesis 等工具，擴增你的武器庫 　　●完整說明CSV檔、JSON檔、SQL資料及HTML表格等資料類型的載入方式 　　●本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容

文蛤養殖智慧監控系統之設計製作與分析

為了解決sql子查詢效能的問題，作者吳明學 這樣論述：

台灣屬於海島型國家，西部沿岸為平直的離水沉積沙岸地形，生物棲地的多樣性較少擁有豐富的生態資源，因此貝類魚蝦等水產養殖相當發達，然而近年來受到高密度養殖及全球氣候變遷等因素影響，水產養殖的存活率及經濟收益日漸困難不得不接受嚴苛挑戰。文蛤生長對於環境變化相當敏感需適當維持、改善水質，否則暴斃機率提高、存活率下降，因此即時監控水中狀況並加以調整是當前重要的工作，本論文透過物聯網技術針對文蛤漁民需求建置一套文蛤養殖智慧監控系統以嵌入式晶片8-bit PIC18LF67K40連結水質感測器、提供感測與控制技術進行收集數據、控制設備，LoRa/MQTT通訊技術將數據傳送至本地伺服器透過MQTT上傳至雲端

、SQL進行儲存及分析，輔助漁民進行遠程監控、檢測，檢測項目根據水質需求提供水中DO溶氧量、水中pH酸鹼度、ORP氧化還原電位、水中溫度等感測，控制養殖設備(水車、抽水機等設備)提供遠程監控、自動決策等功能，協助漁民遠程監控之效能減少工作需求。本論文將所收集之數據對於水況的相關性影響進行PPMCC分析，將結果提供給養殖戶提升對於養殖工作項目參考價值亦將分析結果應用至自動化決策功能提升決策能力與養殖戶調整餵養益生菌、蛋白粉等人工飼料的份量、次數等進而調整至最佳化文蛤生長環境。