Sql crear índice no agrupado
es el intervalo de confianza del 95% del coeficiente total de la escala. Este intervalo garantiza que todos los valores estén dentro del rango posible del coeficiente y tiene mejores índices de cobertura que el intervalo basado en Wald en datos no agrupados para valores altos de H.Procedimiento automatizado de selección de ítemsEl objetivo del AISP es seleccionar tantos ítems como sea posible en una escala, siempre que estos ítems cumplan los criterios de escala de Mokken (ecuaciones 1 y 2). La tabla 1, en el panel superior, ofrece un resumen de cómo se evalúan actualmente los criterios de la escala de Mokken en el AISP. El criterio 1 se acepta si \(\Delta _{ij} \geq z_\mathrm{crit}\) (Ec. 3), utilizando la hipótesis nula \(H_{ij}\le 0\) y la hipótesis alternativa \(H_{ij}>0\). El criterio 2 se acepta si \(\Delta _i \geq z_mathrm{crit}\) (Ec. 4), utilizando la hipótesis nula \(H_{i}le 0\) y la hipótesis alternativa \(H_i>0\), y \({\widehat{H}_i\ge c\). Por lo tanto, para el Criterio 2, la hipótesis \(H_i \ge c\) no se pone a prueba, sino que se evalúa en la estimación puntual, lo que puede hacer que el procedimiento sea demasiado liberal.Tabla 1 Evaluación de los criterios de la escala de Mokken por el AISP (panel superior) y el T-AISP (panel inferior)Tabla de tamaño completoEl AISP comienza con un conjunto (normalmente grande) de ítems que se han administrado a una muestra de encuestados, por lo que para cada ítem del conjunto se dispone de las puntuaciones del ítem. El AISP utiliza el siguiente algoritmo.
Crear índice agrupado
En la antigua Grecia, nunca se tomaban decisiones importantes sin consultar a la gran sacerdotisa del Oráculo de Delfos. Ella entregaba la sabiduría de los dioses, aunque este consejo era a veces vago o confuso, y a menudo era malinterpretado por los mortales. Hoy traigo la noticia de que la gran sacerdotisa y los sacerdotes (Athey, Abadie, Imbens y Wooldridge) han entregado nueva sabiduría del dios de la econometría sobre la importante decisión de cuándo se deben agrupar los errores estándar. Esta es, sin duda, una de las cuestiones más importantes de la vida, como seguramente puede atestiguar cualquier jugador entusiasta del bingo de los seminarios. En caso de que su artículo sea todo griego para usted (la mitad lo es literalmente), intentaré resumir sus recomendaciones, para que sus errores estándar sean celestiales.
Los autores argumentan que hay dos razones para agrupar los errores estándar: una razón de diseño de muestreo, que surge porque se han muestreado datos de una población utilizando un muestreo agrupado, y se quiere decir algo sobre la población más amplia; y una razón de diseño experimental, cuando el mecanismo de asignación para algún tratamiento causal de interés está agrupado. Permítanme repasar cada uno de ellos, a modo de ejemplos, y terminar con algunas de sus conclusiones.La razón de diseño de muestreo para la agrupación
Índice no agrupado en sql
Por defecto, el pool de SQL dedicado crea un índice de columnas agrupado cuando no se especifican opciones de índice en una tabla. Las tablas columnstore agrupadas ofrecen el mayor nivel de compresión de datos y el mejor rendimiento general de las consultas. Las tablas columnstore agrupadas generalmente superan a las tablas de índice agrupado o de montón y suelen ser la mejor opción para las tablas grandes. Por estas razones, el almacén de columnas agrupadas es el mejor lugar para empezar cuando no se está seguro de cómo indexar la tabla.
Cuando está aterrizando temporalmente los datos en el pool de SQL dedicado, puede encontrar que el uso de una tabla heap hace que el proceso general sea más rápido. Esto se debe a que las cargas a los heaps son más rápidas que a las tablas de índices y, en algunos casos, la lectura posterior puede realizarse desde la caché. Si está cargando datos sólo para ponerlos en escena antes de ejecutar más transformaciones, cargar la tabla en una tabla de montón es mucho más rápido que cargar los datos en una tabla de almacén de columnas agrupada. Además, cargar los datos en una tabla temporal es más rápido que cargar una tabla en un almacenamiento permanente. Después de cargar los datos, se pueden crear índices en la tabla para acelerar el rendimiento de las consultas.
Crear índice no agrupado
Una de las diferencias clave que puedo ver es hasta ahora es cómo se gestiona el despliegue. En lugar de utilizar un servidor de despliegue para sus pares de indexadores, se utiliza un paquete de configuración. También se dice que se puede utilizar el servidor de despliegue para distribuir las actualizaciones a los cabezales de búsqueda del clúster. Lo que no está claro (y no se menciona en la documentación por lo que puedo ver) es si se puede utilizar el servidor de despliegue para gestionar el resto de su despliegue.
En el caso de la agrupación de indexadores, debe utilizar el maestro del clúster para distribuir las actualizaciones a los indexadores. Puede utilizar el servidor de despliegue para actualizar los cabezales de búsqueda de un cluster de indexadores (pero sólo si no son también miembros de un cluster de cabezales de búsqueda).
6) Cuando convierta un indexador en un cluster peer, el uso del disco aumentará significativamente. Asegúrese de que dispone de suficiente espacio en disco, en relación con el volumen de indexación diario, el factor de búsqueda y el factor de replicación. Para obtener información detallada sobre el uso de disco de los pares.
2) En un entorno clusterizado, uno de los requisitos es mantener todos los archivos de configuración sincronizados (por ejemplo, indexes.conf, inputs.conf, etc.). Como resultado, para desplegar la aplicación y los archivos de configuración en el indexador, tendrá que utilizar el «paquete de despliegue» del Cluster Master.