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    Cardinality统计取值不准确导致MYSQL选错索引

    delimiter ; /* 创建批量写入100000条数据到表t13的存储过程insert_t13 */ call insert_t13(); /* 运行存储过程insert_t13 */ 在分析 MySQL...2、Cardinality 取值 Cardinality 表示该索引不重复记录数量的预估值。如果该值比较小,那就应该考虑是否还有必要创建这个索引。...3、统计信息不准确导致选错索引 在 MySQL 中,优化器控制着索引的选择。一般情况下,优化器会考虑扫描行数、是否使用临时表、是否排序等因素,然后选择一个最优方案去执行 SQL 语句。...而 MySQL 中扫描行数并不会每次执行语句都去计算一次,因为每次都去计算,数据库压力太大了。实际情况是通过统计信息来预估扫描行数。...SIMPLE t13 NULL range PRIMARY,idx_a PRIMARY 4 50128 100 Using where; Using index 通过学习了 Cardinality 的取值原理

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    mysql中bigint、int、mediumint、smallint 和 tinyint的取值范围

    mysql数据库设计,其中,对于数据性能优化,字段类型考虑很重要,搜集了些资料,整理分享出来,这篇为有关mysql整型bigint、int、mediumint、smallint 和 tinyint...MySQL提供的功能已经绰绰有余,而且由于MySQL是开放源码软件,因此可以大大降低总体拥有成本。...在MySQL3.23中,这是一个真正的浮点值。在更早的MySQL版本中,FLOAT(precision)总是有2位小数。该句法为了ODBC兼容性而提供。...MySQL中各数据类型的取值范围 TINYINT -128 - 127 TINYINT UNSIGNED 0 - 255 SMALLINT -32768 - 32767...1901 - 2155,0000,2位格式取值范围为70-69(1970-2069) CHAR(M) [BINARY] 或 NCHAR(M) [BINARY] M的范围为1 - 255,如果没有

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    告别硬编码,mysql 如何实现按某字段的不同取值进行统计

    1、有效但粗笨的硬编码 所谓硬编码,大意是指代码中出现很多具体的取值,每个取值都是手动赋值的。...2、知道,但用时忘 如何实现代码自动获取每个取值,并按该值分别统计呢?我搜索到一些代码,却看不懂: ? 不得已,我准备好问题描述,并发红包在编程学习群里请教。...情境A:字段取值范围在同一表格 想要统计的原数据,和该字段的所有取值范围,在同一张数据表时,代码简单如下。...想要统计的原数据,和该字段的所有取值范围,不在同一张数据表时,代码仅稍微复杂一点点。...小结 在这篇笔记中,我不仅记录了自己如何完成按某个字段的取值范围进行统计的需求,既有早期的硬编码风格,也有升级版的语句。

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    MySQL查询操作

    MySQL查询语句: select * from 表名; ##查询出该表名下所有数据 *代表所有字段 简单的查询语句方式 select [字段列表 / 表达式 / 函数] from 表名; 查询多个字段...; not in 不在这个范围区间之内的; 查询book表中大于10且小于20的书: select * from book where price >10 and price < 20; 查询book...'2010-9-10'; 查询book表中大于20的或者小于10的: select * from book where price 20; in关键字 in 代表在这个取值中只要有一个匹配符合条件...;相当于 多个 or 条件 select * from book where price in(10,20,30); not in 不在这个区间范围内: select * from book where...相当于大于等于 小于等于 select * from book where price between 10 and 20; 在mysql中 NULL 不等于 空 也就是 price 不能等于 null

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    【重学 MySQL】五十四、整型数据类型

    用途:适用于存储中等偏小范围内的整数值。 MEDIUMINT 描述:MEDIUMINT类型用于存储中等大小的整数值。 存储大小:3个字节(24位)。...用途:适用于存储中等范围内的整数值。 INT(或INTEGER) 描述:INT是MySQL中最常用的整数类型之一,也是标准SQL中的INTEGER类型的同义词。 存储大小:4个字节(32位)。...使用UNSIGNED属性可以将整数的取值范围上移到从0开始的区间,从而允许存储更大的正数。 适用场景:当确定某个整数列不会存储负数时,可以使用UNSIGNED属性来扩大其取值范围。...显示宽度(M) 描述:显示宽度属性(M)用于指定MySQL在显示整数时使用的字符数。这个属性是一个可选的显示属性,它并不限制整数的取值范围或存储大小。...这会将取值范围上移到从0开始的区间。对于DECIMAL类型,定义为UNSIGNED不会扩大取值范围,而只会去掉负数部分。

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    MySQL记录锁、间隙锁、临键锁小案例演示

    有关Mysql记录锁、间隙(gap)锁、临键锁(next-key)锁的一些理论知识之前有写过,详细内容可以看这篇文章 一文详解MySQL的锁机制 这篇主要通过小案例来对记录锁、间隙(gap)锁、临键(next-key...根据检索条件向下寻找最靠近检索条件的记录值A作为左区间,向上寻找最靠近检索条件的记录值B作为右区间,即锁定的间隙为(A,B] 左开右闭。...在 MySQL 中,可以使用 SET autocommit 语句设置事务的自动提交模式,语法格式如下: SET autocommit = 0|1|ON|OFF; 对取值的说明: 值为 0 和值为 OFF...事务B 插入一个id=6、age=6的数据,因为age值在上面临键锁,范围内,所以也会堵塞。...如果插入 id<1, age 在(1,7)范围内,是 左闭右开原则。即age=1能插入,age=7会堵塞。 如果插入 1<id<7,age 在(1,7)范围内,是 左闭右闭原则。

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    回归模型的变量筛选与预测

    我眼中的回归预测 回归模型的预测功能指根据自变量X的取值去 估计或预测 因变量Y的取值,一般,预测或估计的类型主要有两种,即: 1、点估计 Y的平均值的点估计 Y的个别值的点估计 2、区间估计...Y的平均值的置信区间估计 Y的个别值的预测区间估计 需要注意,用回归模型进行预测时,模型中自变量的取值离均值越远则预测的结果就会越不可靠。...如果预测时严格的遵守X的取值在建模样本X的值域范围内,那么这种预测即为predict内插预测。...但是有些时候无法保证预测的X值一定就在建模样本X的值域范围内,这种情况即需要用到外推预测forecast,回归模型无法实现外推预测,一般外推预测forecast会存在于时间序列中。...然而,由于数据具有随机性的特点,随机数据带入该估计函数时会得到不同的估计值,所以需在点估计的基础上包裹出一个邻域区间,即区间估计。

    2.1K10

    Mysql 数据类型(整数、浮点数、定点数、字符串)【类型取值范围】

    整型 MySQL数据类型 含义(有符号) tinyint(m) 1个字节  范围(-128~127) smallint(m) 2个字节  范围(-32768~32767) mediumint(m) 3个字节...  范围(-8388608~8388607) int(m) 4个字节  范围(-2147483648~2147483647) bigint(m) 8个字节  范围(+-9.22*10的18次方) 1:取值范围如果加了...unsigned,则最大值翻倍,如tinyint unsigned的取值范围为(0~255)。...浮点型(float、double、decimal) 浮点型在数据库中存放的是近似值·商用开发中(decimal必用) MySQL数据类型 含义 float(m,d) 单精度浮点型     8位精度(4字节...字符串(char、varchar、text、json) MySQL数据类型 含义 char(n) 固定长度,最多255个字符 varchar(n) 可变长度,最多65535个字节 tinytext 可变长度

    1.3K20

    Java中在特定区间产生随机数

    生成指定范围内的随机数 这个是最常用的技术之一。程序员希望通过随机数的方式来处理众多的业务逻辑,测试过程中也希望通过随机数的方式生成包含大量数字的测试用例。...问题往往类似于: 如何随机生成 1~100 之间的随机数,取值包含边界值 1 和 100。 或者是: 如何随机生成随机的3位整数?...等等…… 以 Java 语言为例,我们观察其 Random 对象的 nextInt(int) 方法,发现这个方法将生成 0 ~ 参数之间随机取值的整数。...例如(假设先有 Random rand = new Random();,下同): rand.nextInt(100); 这行代码将生成范围 0~100 之间的随机数,有趣的是,取值可能为 0 ,但不可能为...既然 rand.nextInt(100) 获得的值是区间 [0, 99],那么在这个区间左右各加 1,就得到了区间 [1, 100]。

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    终于有人把正态分布和二八法则讲明白了

    它的功能是在特定取值范围内随机生成一些数。这个函数在很多编程语言中是预置的,可以直接调用。...例如,要从1到100之间随机生成一个整数,写程序时就要事先定义一个1到100的取值范围,然后调用随机函数,得到一个该取值范围内等概率的随机数,就是说这100个数中出现任何数字的概率都是1/100。...假如一组数据服从正态分布,根据分布特性,其中有68%的数会集中在平均值正负1个标准差区间内,有95%的数会集中在平均值正负2个标准差区间内,有99.7%的数会集中在平均值正负3个标准差区间内。...由于3个标准差的区间几乎涵盖了大部分数据,因此它在数学中有着非常广泛的运用,适用于很多场景下的推导和估计。 概括地讲,正态分布说明了“一般的很多,极端的很少”的现象。这种现象生活中很常见。...比如,大部分人的身高都在一个区间范围内,太高或太矮的人不多。仔细观察身边的人,可以发现非常聪明或者非常愚笨的人很少。统计全社会范围内的收入,中档次收入的人比较多,特别贫穷和特别富裕的人较少。

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