Цифровая экономика и технологии
1С
1

Разработка 1С: Занятие 79. 1С:Разработка — Анализ соседних индексов - видео HD

Разработка 1С: Занятие 79. 1С:Разработка — Анализ соседних индексов - видео
00:12:09

1С 118 роликов

Российская фирма "1С" основана в 1991г. и специализируется на разработке, дистрибьюции, издании и поддержке компьютерных программ делового и домашнего назначения.

Занятие 79. 1С:Разработка — Анализ соседних индексов - видео.

На данном занятии мы рассмотрим работу с запросами в части анализа соседних записей, относительно текущей.

В рамках данной задачи затронем тему оптимизации запроса при работе с субд.

Краткий пересказ статьи от нейросети YandexGPT:

• Анализ соседних индексов в СУБД оптимизирует запросы, анализируя существующие индексы и определяя дополнительные индексы для улучшения производительности системы.

• Цель анализа — определить, какие индексы следует создать или изменить для оптимизации доступа к данным и улучшения скорости выполнения запросов.

• Анализ соседних индексов позволяет определить, как индексы могут быть использованы вместе для обеспечения максимально быстрого и эффективного выполнения запросов.

• Это особенно важно для больших баз данных с большим количеством сложных запросов.

1с, разработка 1с, фирма 1с, учебный центр №1, уц №1, арутюнов 1с, платформа 1с, индексы, анализ
Разработка 1С
10:48
Sound language:
RUS - Русский
Провайдер видео:
youtube
RSS
@pillowanalyst
12:17 (отредактировано)
#
Анализ соседних индексов (adjacent indices analysis) в СУБД — это процесс оптимизации запросов, который включает в себя анализ существующих индексов и определение того, какие дополнительные индексы могут улучшить производительность системы.

Это делается для того, чтобы определить, какие индексы следует создать или изменить для оптимизации доступа к данным и улучшения скорости выполнения запросов.

Анализ соседних индексов позволяет определить, как индексы могут быть использованы вместе, чтобы обеспечить максимально быстрое и эффективное выполнение запросов. Это особенно важно для больших баз данных с большим количеством сложных запросов.