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5G NR 如何提高网络覆盖范围

为了提升网络覆盖范围,使用非再生RF射频中继器是更简洁的解决方案。RF中继器的工作原理是接收并放大信号,然后将其转发。...随着5G NR技术逐渐向更高频率发展,信号传播条件可能会变得更加恶劣,因此射频中继器的变得更加重要。...尽管射频中继器在扩大网络覆盖范围方面具有成本效益,但它们在适应增强网络性能和效率的因素方面存在局限性,例如动态DL/UL配置、自适应空间波束成形等。...NCR 继承了RF中继器的传统放大和前向操作,但也接收来自 5G gNB 的控制信息,以提高运行效率。...NCR的架构如下图所示,它由以下两个主要功能块组成:5G 有哪些小区类型、小区组和小区节点?

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Mysql范围查询优化

在《高性能MySQL》里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询,提升查询效率,因为在一条索引里面,range字段后面的部分是不生效的(in后面的点查还能生效的,但是order by无效,...使用in这种方式其实MySQL优化器是转化成了n*m种组合方式来进行查询,最终将返回值合并,有点类似union但是更高效。...查询优化可能需要花很多时间,并消耗大量内存。新版本MySQL在组合数超过一定的数量就不进行计划评估了,这可能导致MySQL不能很好的利用索引。...在MySQL5.7版本中将默认值从10修改成200目的是为了尽可能的保证范围等值运算(IN())执行计划尽量精准,因为IN()list的数量很多时候都是超过10的。...下面全部四种情况的查询会跳过dive A single-index FORCE INDEX index hint is present.

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    Lucene范围查询原理(

    之前一直想看一下lucene range查询的底层原理, 先上网找了下相关资料, 发现非常混乱, 主要是因为lucene的范围查询曾经经历过两个不同的阶段: 阶段1: <lucene6.0版本, 用的是类似于...这次我希望把两个版本的范围查询原理都搞明白并整理成2篇博客, 以读源码为主, 参考资料为辅, 最大程度保证正确性. 这篇讲的是<lucene6.0版本的原理, 是基于trie树的....首先我们定义一下问题, 我们这里把范围查询范围缩小到只讨论数值范围查询. 文本类型的范围查询在lucene中也是支持的, 但是算法比较简单, 这里就不讨论了...., 查找range423, 642, 按照我们之前做范围查询的方法, 应该是查询: term(423) OR term(445) OR term(446) OR term(448) OR term(521...那必须是可以的: SplitRange SplitRange是这样一个算法, 他会把原来的一个粒度为1的范围查询, 分解为一组多个粒度的范围查询.

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    MongoDB 覆盖索引查询

    官方的MongoDB的文档中说明,覆盖查询是以下的查询: 所有的查询字段是索引的一部分 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分, MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引的查询结果...---- 使用覆盖索引查询 为了测试覆盖索引查询,使用以下 users 集合: { "_id": ObjectId("53402597d852426020000002"), "contact...} 我们在 users 集合中创建联合索引,字段为 gender 和 user_name : >db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) 现在,该索引会覆盖以下查询...相反,它会从索引中提取数据,这是非常快速的数据查询。 由于我们的索引中不包括 _id 字段,_id在查询中会默认返回,我们可以在MongoDB的查询结果集中排除它。...下面的实例没有排除_id,查询就不会被覆盖: >db.users.find({gender:"M"},{user_name:1})

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    如何优化mysql的范围查询

    最左匹配 所谓最左原则指的就是如果你的 SQL 语句中用到了联合索引中的最左边的索引,那么这条 SQL 语句就可以利用这个联合索引去进行匹配,值得注意的是,当遇到范围查询(>、<、between、like...因为遇到了范围查询! 最左匹配的原理? 假设,我们对(a,b)字段建立索引,那么入下图所示 ? 如图所示他们是按照a来进行排序,在a相等的情况下,才按b来排序。...因为a的值此时是一个范围,不是固定的,在这个范围内b值不是有序的,因此b字段用不上索引。 综上所示,最左匹配原则,在遇到范围查询的时候,就会停止匹配。...如果你建立的是(a,b)索引,那么只有a字段能用得上索引,毕竟最左匹配原则遇到范围查询就停止匹配。...总结 尽可能将范围查询转换成“等值”查询,如 “a>1 and a10” 可以写成“a in (1,2,3,4,5) and b > 10”,然后设置索引为 idx(a,b)。

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    【MySQL】回表查询覆盖索引

    这种机制使得基于PK的查询速度非常快,因为直接定位的行记录。 普通索引 InnoDB普通索引的叶子节点存储主键值(MyISAM则是存储的行记录头指针)。...普通索引是无法直接定位行记录的,所以如果使用普通索引查询的时候,如果所需要的列都已经在索引里面了,那就直接给你了,这叫覆盖索引。 如果没有完成覆盖,那就要根据主键再扫描一遍上面那棵索引树了。...称之为回表查询。 不是所有索引都有资格当覆盖索引的,因为覆盖索引必须要存储索引的列值,而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列值,索引MySQL只能使用B-Tree索引做覆盖索引。...另外,当发起一个被索引覆盖查询(索引覆盖查询)时,在explain(执行计划)的Extra列可以看到【Using Index】的信息。

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    软件测试|MySQL BETWEEN AND:范围查询详解

    简介在MySQL数据库中,使用BETWEEN AND操作符可以进行范围查询,即根据某个字段的值在指定范围内进行检索数据。...column1, column2, ...FROM table_nameWHERE column_name BETWEEN value1 AND value2;在这里,column_name是你想要进行范围查询的字段...查询的结果将返回满足这个范围条件的所有行数据。...如果想要排除边界值,可以使用NOT BETWEEN操作符,或者在条件中使用>和<操作符进行范围筛选。总结BETWEEN AND是MySQL中非常有用的操作符,可以轻松地对某个字段进行范围查询。...通过本文的介绍和示例,我们应该已经掌握了如何使用BETWEEN AND操作符来查询满足特定范围条件的数据。在实际的数据库查询中,范围查询经常用于过滤数据,以便更快地找到所需的结果。

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    Python Django2 model 查询介绍(条件、范围、模糊查询)

    条件查询 范围查询 模糊查询 条件查询 all() 返回全部结果集 filter(**kwargs) 返回满足参数定义的结果集 例如 Entry.objects.filter(pub_date...__year=2006) exclude(**kwargs) 返回不满足参数定义的结果集 例如 Entry.objects.exclude(pub_date__year=2006) 链式查询...使用get(),如果查询结果为空,将会引起DoesNotExist exception,而filter()将会返回[] 范围查询 Limiting Entry.objects.all()[:5] 将会返回前...order_by 排序 Entry.objects.order_by(‘headline’)[0] 将会按照’headline’进行排序,然后返回第一条记录 语法:字段 + 两条下划线 + 内置查询字段...(条件、范围、模糊查询)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    RocksDB 的范围查询是如何优化的?

    比如下面这个语句(key1 字段加了索引)的范围查询就可以很好的利用这个特性 select key1 from t where key1 > 'abc' and key1 < 'def' 但是 MyRocks...在一起才能拿到最终的范围遍历的结果。...如果查询范围比较窄,其中 0 层文件可能需要全部读取,其它 6 层通常只需要读取一个文件,因为 0 层文件的多个文件 Key 之间是有重叠的,而其它 6 层中每层的多个文件之间是严格根据 Key 范围切割的...如果布隆过滤器能帮我们提前把查询范围过滤掉,判断出目标 SST 文件是否存在目标查询范围,这样就可以减少磁盘读取了。...但问题是布隆过滤器也是不存在范围查询的能力的,通常也只能判断一下过滤器中是否存在某个 Key。为了解决这个问题,RocksDB 引入了 prefix_extractor ,它可以很好的解决这个难题。

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