在今天的数据驱动世界中，ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧，帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server，每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法，适配不同数据库，并提供实战案例。适合所有级别的读者，包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧，将为你的数据查询带来无限可能！
本文讲解如何使用JMeter实现前后端接口的性能测试。JMeter入门实践可参考《【NGINX入门】16.使用JMeter压力测试工具测试NGINX限流配置实践》 《【Jmeter入门】1.JMeter界面及监听器介绍》。
个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中， 可以简单地分为5层架构，每层处理相应的数据输出给下一层使用，分别是: 数据处理层 作为推荐系统最低端的数据处理层，主要功能是首先将客户上传上来的一些无用的噪声数据进行清理过滤，将推荐系统所需要用到的数据导入到数据存储层中； 数据存储层 对于item的数据一般存入在Mysql中，随着数据量越来越大的item的数据，相比Mysql的扩展性来说，HBase和Hive是一个更好的选择，Hive可以方便离线
相信每一个后台开发工程师在面试过程中，都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么？MySQL索引是什么数据结构？”这样的问题。相信准备充分（熟读八股文）的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB，MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢？
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
说明：MySQL在Windows下不区分大小写，但在Linux下默认是区分大小写，为了避免出现不必要的麻烦，统一使用小写
二面是真的难 都不问你基础知识 大三暑期实习 中午11点视频面试 没让写代码（30min） 下面的回答是当时的回答，不是准确答案哈~
由于我们要连接新的数据库，理所当然的要引入该数据库的驱动包，这与mysql驱动包类似
MySQL数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比，有其内核上的优势与劣势。我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范，扬长避短。本规范旨在帮助或指导RD、QA、OP等技术人员做出适合线上业务的数据库设计。在数据库变更和处理流程、数据库表设计、SQL编写等方面予以规范，从而为公司业务系统稳定、健康地运行提供保障。
面网易数据挖掘工程师岗位，第一次面数据挖掘的岗位，只想着能够去多准备一些，体验面这个岗位的感觉，虽然最好心有不甘告终，不过继续加油。 不过总的来看，面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍。 因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样，更多的是看重你对基础知识的掌握（即学习能力和逻辑），实际项目中解决问题的能力（做了什么贡献）。 ---- 先提一下奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的模型比较复杂的模型更可取。以免模型过于复杂，出现过拟合的问题。 如果你想面数据挖掘岗必须先了解下面这部分的基本
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
解压到合适的目录: F:\database\mysql-8.0.12-winx64
上篇文章说了，mysql的访问效率有几大类别，const，ref,Ref_null,rang，index，all，以及连接查询走索引，驱动表和被驱动表的查询效率。
mysql作为最流行的数据库，在开发过程中仍然有较多优化的空间，mysql的优化主要有4个方向：
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。
作为后端开发，日常操作数据库最常用的是写操作和读操作。读操作我们下边会讲，这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。
假设输入空间（特征空间）是X∈Rn，输出空间是Y={+1，-1}。输入x∈X表示实例特征向量。对应于输出空间（特征空间）的点；输出y∈Y表示实例类别，由输入空间到输出空间的如下函数：
关于MySQL数据库规范，相信大家多少看过一些文档。本篇文章给大家详细分类总结了数据库相关规范，从库表命名设计规范讲起，到索引设计规范，后面又给出SQL编写方面的建议。相信这些规范适用于大多数公司，也希望大家都能按照规范来使用我们的数据库，这样我们的数据库才能发挥出更高的性能。
1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引，提升查询速度
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
CDBTune是腾讯云自主研发的数据库智能性能调优工具。它无需细分负载类型和积累大量样本，通过智能学习参与参数调优，获得较好的参数调优效果。
我第一眼看到的时候心想，这个还不简单？直接random.randint(1,999999999999)就完事了。
数据类型的优化主要是指选取什么类型。需要遵循“小而简单”的原则。因为这样的数据类型占用的内存、磁盘更低，CPU处理时间也更少。举个常见的例子。
对于码农一族来说，新入手电脑后，工具安装，环境搭建是为必备功课。环境搭不好工具装不全，后续的工作开展那就会有相当多的痛点，也会耗去相当多的时间和精力。近日，博主在安装 Mysql 数据库的过程中，一番探究，发现平日里最基本的操作，也有很多值得总结的地方，为免于时间的重复性浪费，于是有了以下的内容分享。先来问问你自己，平时安装数据库的时候，都尝试过哪几种方式？博主稍微一探究，发现还真不少，比如 Windows 上可以程序安装也可以解压免安装使用；Linux系统可以用 Yum安装，二进制文件安装，源码编译安装等；更还有一些方式，比如安装虚拟机的时候可以选择 MySQL作为预装软件安装同虚拟机一起安装，再比如世界上最好的语言 PHP 中有phpStudy 程序集成包，安装该包之后也就顺带安装上了MySQL服务，等等。通过简单的发散，你会发现，虽然都是以安装同一种工具为目的，但是技术的实现方式却有N多种，所以，骚年们，技术路上永远不要局限在会某种技术，而是要尽可能多的寻找替代方案、更优方案，不然出去装逼都没点逼数，这怎么行！因为平时常用的就是 Windows 和 Linux 这两种操作系统，所以博主就来总结下在这两种系统下的Mysql的几种常见的安装方式。（下载入口）
最近一直在学习《[红日安全]代码审计》系列中关于php代码中存在的问题，从中受益匪浅。从中选取了一个DM企业建站的cms用作练习，在还原了练习中的漏洞后尝试对其进行代码审计，运用近期学习到的php审计知识点对该cms进行了审计，并很幸运的发现了一枚远程代码执行漏洞。接下来详细记录了漏洞发现的过程与大家交流学习。
CYaRon 是一个用于生成随机测试数据的 Python 库，内置多种数据结构，例如随机图、树、向量、字符串、数列、多边形等，可以帮助生成有一定强度的测试数据。
pdqsort是一种不稳定的混合排序算法，采用了快速排序和插入排序的结合，以避免快速排序在小数组上的性能下降。
决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：
一款自动化的SQL注入工具，其主要功能是扫描，发现并利用给定的URL的SQL注入漏洞，目前支持的数据库是MySQL, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Microsoft Access, IBM DB2, SQLite, Firebird, Sybase和SAP MaxDB。采用五种独特的SQL注入技术，分别是：
一个简单的数据库的增删改查的留言版，分页的设计思路，即是每次进行查询所发送的参数不同，从数据库中得到不同数据，在sql语句中用limit动态设置偏移量。偏移量可以通过判断和叠加的方式而改变。而总页数可以是,返回的总行数除以每页显示的条数之后取整。如果是一个文件写入的留言版，则可以将取出的内容拆分成数组，后设置偏移量取出不同的元素。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：
自接触学习MySQL已有一段时间了，对于MySQL的基础知识还是有一定的了解的。在这一路学习过来，每次不管看书还是网上看的资料，对于MySQL数据类型中的时间日期类型总是一扫而过，不曾停下来认认真真的研究学习。最近在图书馆借了一本关于MysQL的书籍，打算全面的学习研究一遍。
摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研究领域，对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义，而且有着重要的应用价值。聚类分析是基于物以类聚的思想，将数据划分成不同的类，同一个类中的数据对象彼此相似，而不同类中的数据对象的相似度较低，彼此相异。目前，聚类分析已经广泛地应用于数据分析、图像处理以及市场研究等。传统的Ｋ均值聚类算法（K-Means）是一种典型的基于划分的聚类算法，该聚类算法的最大的优点就是操作简单，并且Ｋ均值聚类算法的可伸缩性较好，可以适用于大规模的数据集。但是Ｋ均值聚类算法最主要的缺陷就是：它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类结果往往会陷入局部最优解。论文在对现有聚类算法进行详细的分析和总结基础上，针对Ｋ均值聚类算法随机选取初始聚类中也的不足之处，探讨了一种改进的选取初始聚类中心算法。对初始聚类中心进行选取，然后根据初始聚类中也不断迭代聚类。改进的聚类算法根据一定的原则选择初始聚类中心，避免了Ｋ均值聚类算法随机选取聚类中心的缺点，从而避免了聚类陷入局部最小解，实验表明，改进的聚类算法能够提高聚类的稳定性与准确率。
2.直接根据没有缺失的数据线性回归填充，这样填充的好会共线性，填充的不好就没价值，很矛盾
一、算法简介： 俗话说：“物以类聚，人以群分”，聚类算法不同于分类算法，对于一个 分类器 ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个分类器 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做监督学习，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此聚类算法通常并不需要使用训练数据进行学习。以一句话来说明K-means算法的思路
第2层sql处理层（SQL Layer）：主要有SQL Interface、Parser、Optimizer、Cache和Buffer
P图技术日新月异，有些P图大神的作品，让我们驻足相忘~嗷嗷，如何使用神经网络对这些大神的P图风格进行学习，我们这篇论文就提出了下面的方法。我认为这篇文章能很好的帮助我们去理解浅层的神经网络，然后他提出
首先我们需要安装selenium库，使用命令pip install selenium;然后我们需要下载对应的chromedriver，，安装教程：。我们的chromedriver.exe应该是在C:\Program Files\Google\Chrome\Application中（即让它跟chrome.exe在同一个文件下）。
在实际的问题中，数据分析者面对的可能是有几十万条记录、几百个变量的数据集。处理这种大型的数据集需要消耗计算机比较大的内存空间，所以尽可能使用 64 位的操作系统和内存比较大的设备。否则，数据分析可能要花太长时间甚至无法进行。此外，处理数据的有效策略可以在很大程度上提高分析效率。
根据文章内容撰写摘要总结
document.write(“两位小数点:”+a.toFixed(2)+” 四位小数点”+a.toFixed(4));
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