什麼是獲取數據所付出的代價

Ⅰ 在資料庫中，為表設置索引要付出什麼代價

資料庫中的表的物理空間主體主要分為2個部分,一個是存儲表的數據,另一個就是存儲索引的地方,比如你在一個表中的"id"列上建立索引,那麼,這一列會以一定的規律被復制到一個物理空間里,同時被存進去的還有指向這些id對應的數據行的指針,會消耗磁碟的空間,所以如果你的硬碟不夠大,不要輕易建索引.另外,當你執行查詢語句的時候,資料庫並不一定會選擇只按索引的局部查找還是全表掃描,所以設計不當的情況下,索引也會拖慢查詢速度

Ⅱ mysql怎樣高效率隨機獲取n條數據

資料庫優化有很多可以講，按照支撐的數據量來分可以分為兩個階段：單機資料庫和分庫分表，前者一般可以支撐500W或者10G以內的數據，超過這個值則需要考慮分庫分表。另外，一般大企業面試往往會從單機資料庫問起，一步一步問到分庫分表，中間會穿插很多資料庫優化的問題。本文試圖描述單機資料庫優化的一些實踐，資料庫基於mysql，如有不合理的地方，歡迎指正。

1、表結構優化

在開始做一個應用的時候，資料庫的表結構設計往往會影響應用後期的性能，特別是用戶量上來了以後的性能。因此，表結構優化是一個很重要的步驟。

1.1、字元集

一般來說盡量選擇UTF-8，雖然在存中午的時候GBK比UTF-8使用的存儲空間少，但是UTF-8兼容各國語言，其實我們不必為了這點存儲空間而犧牲了擴展性。事實上，後期如果要從GBK轉為UTF-8所要付出的代價是很高的，需要進行數據遷移，而存儲空間完全可以用花錢擴充硬碟來解決。

1.2、主鍵

在使用mysql的innodb的時候，innodb的底層存儲模型是B+樹，它使用主鍵作為聚簇索引，使用插入的數據作為葉子節點，通過主鍵可以很快找到葉子節點，從而快速獲取記錄。因此在設計表的時候需要增加一個主鍵，而且最好要自增。因為自增主鍵可以讓插入的數據按主鍵順序插入到底層的B+樹的葉子節點中，由於是按序的，這種插入幾乎不需要去移動已有的其它數據，所以插入效率很高。如果主鍵不是自增的，那麼每次主鍵的值近似隨機，這時候就有可能需要移動大量數據來保證B+樹的特性，增加了不必要的開銷。

1.3、欄位

1.3.1、建了索引的欄位必須加上not null約束，並且設置default值

1.3.2、不建議使用float、double來存小數，防止精度損失，建議使用decimal

1.3.3、不建議使用Text/blob來保存大量數據，因為對大文本的讀寫會造成比較大的I/O開銷，同時佔用mysql的緩存，高並發下會極大的降低資料庫的吞吐量，建議將大文本數據保存在專門的文件存儲系統中，mysql中只保存這個文件的訪問地址，比如博客文章可以保存在文件中，mysql中只保存文件的相對地址。

1.3.4、varchar類型長度建議不要超過8K。

1.3.5、時間類型建議使用Datetime，不要使用timestamp，雖然Datetime佔用8個位元組，而timestamp只佔用4個位元組，但是後者要保證非空，而且後者是對時區敏感的。

1.3.6、建議表中增加gmt_create和gmt_modified兩個欄位，用來記錄數據創建的修改時間。這兩個欄位建立的原因是方便查問題。

1.4、索引創建

1.4.1、這個階段由於對業務並不了解，所以盡量不要盲目加索引，只為一些一定會用到索引的欄位加普通索引。

1.4.2、創建innodb單列索引的長度不要超過767bytes，如果超過會用前255bytes作為前綴索引

1.4.3、創建innodb組合索引的各列索引長度不要超過767bytes，一共加起來不要超過3072bytes

2、SQL優化

一般來說sql就那麼幾種：基本的增刪改查，分頁查詢，范圍查詢，模糊搜索，多表連接

2.1、基本查詢

一般查詢需要走索引，如果沒有索引建議修改查詢，把有索引的那個欄位加上，如果由於業務場景沒法使用這個欄位，那麼需要看這個查詢調用量大不大，如果大，比如每天調用10W+，這就需要新增索引，如果不大，比如每天調用100+，則可以考慮保持原樣。另外，select * 盡量少用，用到什麼欄位就在sql語句中加什麼，不必要的欄位就別查了，浪費I/O和內存空間。

2.2、高效分頁

limit m,n其實質就是先執行limit m+n，然後從第m行取n行，這樣當limit翻頁越往後翻m越大，性能越低。比如

select * from A limit 100000,10，這種sql語句的性能是很差的，建議改成下面的版本:

selec id,name,age from A where id >=(select id from A limit 100000,1) limit 10

2.3、范圍查詢

范圍查詢包括between、大於、小於以及in。Mysql中的in查詢的條件有數量的限制，若數量較小可以走索引查詢，若數量較大，就成了全表掃描了。而between、大於、小於等，這些查詢不會走索引，所以盡量放在走索引的查詢條件之後。

2.4、模糊查詢like

使用 like %name%這樣的語句是不會走索引的，相當於全表掃描，數據量小的時候不會有太大的問題，數據量大了以後性能會下降的很厲害，建議數據量大了以後使用搜索引擎來代替這種模糊搜索，實在不行也要在模糊查詢前加個能走索引的條件。

2.5、多表連接

子查詢和join都可以實現在多張表之間取數據，但是子查詢性能較差，建議將子查詢改成join。對於mysql的join，它用的是Nested Loop Join演算法，也就是通過前一個表查詢的結果集去後一個表中查詢，比如前一個表的結果集是100條數據，後一個表有10W數據，那麼就需要在100*10W的數據集合中去過濾得到最終的結果集。因此，盡量用小結果集的表去和大表做join，同時在join的欄位上建立索引，如果建不了索引，就需要設置足夠大的join buffer size。如果以上的技巧都無法解決join所帶來的性能下降的問題，那乾脆就別用join了，將一次join查詢拆分成兩次簡單查詢。另外，多表連接盡量不要超過三張表，超過三張表一般來說性能會很差，建議拆分sql。

3、資料庫連接池優化

資料庫連接池本質上是一種緩存，它是一種抗高並發的手段。資料庫連接池優化主要是對參數進行優化，一般我們使用DBCP連接池，它的具體參數如下：

3.1 initialSize

初始連接數，這里的初始指的是第一次getConnection的時候，而不是應用啟動的時候。初始值可以設置為並發量的歷史平均值

3.2、minIdle

最小保留的空閑連接數。DBCP會在後台開啟一個回收空閑連接的線程，當該線程進行空閑連接回收的時候，會保留minIdle個連接數。一般設置為5，並發量實在很小可以設置為1.

3.3、maxIdle

最大保留的空閑連接數，按照業務並發高峰設置。比如並發高峰為20，那麼當高峰過去後，這些連接不會馬上被回收，如果過一小段時間又來一個高峰，那麼連接池就可以復用這些空閑連接而不需要頻繁創建和關閉連接。

3.4、maxActive

最大活躍連接數，按照可以接受的並發極值設置。比如單機並發量可接受的極值是100，那麼這個maxActive設置成100後，就只能同時為100個請求服務，多餘的請求會在最大等待時間之後被拋棄。這個值必須設置，可以防止惡意的並發攻擊，保護資料庫。

3.5、maxWait

獲取連接的最大等待時間，建議設置的短一點，比如3s，這樣可以讓請求快速失敗，因為一個請求在等待獲取連接的時候，線程是不可以被釋放的，而單機的線程並發量是有限的，如果這個時間設置的過長，比如網上建議的60s，那麼這個線程在這60s內是無法被釋放的，只要這種請求一多，應用的可用線程就少了，服務就變得不可用了。

3.6、minEvictableIdleTimeMillis

連接保持空閑而不被回收的時間，默認30分鍾。

3.7、validationQuery

用於檢測連接是否有效的sql語句，一般是一條簡單的sql，建議設置

3.8、testOnBorrow

申請連接的時候對連接進行檢測，不建議開啟，嚴重影響性能

3.9、testOnReturn

歸還連接的時候對連接進行檢測，不建議開啟，嚴重影響性能

3.10、testWhileIdle

開啟了以後，後台清理連接的線程會沒隔一段時間對空閑連接進行validateObject，如果連接失效則會進行清除，不影響性能，建議開啟

3.11、numTestsPerEvictionRun

代表每次檢查鏈接的數量，建議設置和maxActive一樣大，這樣每次可以有效檢查所有的鏈接。

3.12、預熱連接池

對於連接池，建議在啟動應用的時候進行預熱，在還未對外提供訪問之前進行簡單的sql查詢，讓連接池充滿必要的連接數。

4、索引優化

當數據量增加到一定程度後，靠sql優化已經無法提升性能了，這時候就需要祭出大招：索引。索引有三級，一般來說掌握這三級就足夠了，另外，對於建立索引的欄位，需要考慮其選擇性。

4.1、一級索引

在where後面的條件上建立索引，單列可以建立普通索引，多列則建立組合索引。組合索引需要注意最左前綴原則。

4.2、二級索引

如果有被order by或者group by用到的欄位，則可以考慮在這個欄位上建索引，這樣一來，由於索引天然有序，可以避免order by以及group by所帶來的排序，從而提高性能。

4.3、三級索引

如果上面兩招還不行，那麼就把所查詢的欄位也加上索引，這時候就形成了所謂的索引覆蓋，這樣做可以減少一次I/O操作，因為mysql在查詢數據的時候，是先查主鍵索引，然後根據主鍵索引去查普通索引，然後根據普通索引去查相對應的記錄。如果我們所需要的記錄在普通索引里都有，那就不需要第三步了。當然，這種建索引的方式比較極端，不適合一般場景。

4.4、索引的選擇性

在建立索引的時候，盡量在選擇性高的欄位上建立。什麼是選擇性高呢？所謂選擇性高就是通過這個欄位查出來的數據量少，比如按照名字查一個人的信息，查出來的數據量一般會很少，而按照性別查則可能會把資料庫一半的數據都查出來，所以，名字是一個選擇性高的欄位，而性別是個選擇性低的欄位。

5、歷史數據歸檔

當數據量到了一年增加500W條的時候，索引也無能為力，這時候一般的思路都是考慮分庫分表。如果業務沒有爆發式增長，但是數據的確在緩慢增加，則可以不考慮分庫分表這種復雜的技術手段，而是進行歷史數據歸檔。我們針對生命周期已經完結的歷史數據，比如6個月之前的數據，進行歸檔。我們可以使用quartz的調度任務在凌晨定時將6個月之前的數據查出來，然後存入遠程的hbase伺服器。當然，我們也需要提供歷史數據的查詢介面，以備不時之需。

以上就是對mysql 單機資料庫的優化資料整理，後續繼續補充相關資料，謝謝大家對本站的支持！

Ⅲ 數據ETL是指什麼

ETL是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據從來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。

ETL所描述的過程，一般常見的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫，愈偏向使用ELT，以便運用目的端資料庫的平行處理能力。

(3)什麼是獲取數據所付出的代價擴展閱讀

ETL有幾個特點：

一是數據同步，它不是一次性倒完數據就拉到，它是經常性的活動，按照固定周期運行的，甚至現在還有人提出了實時ETL的概念。

二是數據量，一般都是巨大的，值得你將數據流動的過程拆分成E、T和L。

參考資料來源：網路-ETL

Ⅳ 欺凌同學所付出的代價是什麼

2019年10月14日下午，布吉中心小學開展了一場「預防校園欺凌」講座，學校特意邀請了國家二級心理咨詢師劉草茵老師專門給我校五年級的學生進行預防校園欺凌主題講座。劉老師分別從什麼是校園欺凌（暴力）、引發校園欺凌（暴力）的原因、欺凌同學所付出的「代價」、如何應對校園欺凌（暴力）以及預防和制止校園暴力事件的建議和對策等方面向學生講解。











首先，劉老師以提問的方式先了解學生對校園欺凌概念的認識情況，同學們積極舉手，表達了自己對校園欺凌的理解與認識。隨後，劉老師介紹了校園欺凌的主要特性有哪些，包括罵、打、毀、嚇、傳。並邀請同學談談自己的對這些特徵的理解。

在介紹引發校園欺凌的諸多原因中，劉老師著重強調了學生自身的原因，並倡導學生加強自身法制觀念，提高自我情緒管理能力等。學生現場分享了自己是如何智慧處理某些校園欺凌。

欺凌同學所付出的「代價」部分，劉老師用大量的數據、具體案例和相關法律向同學們介紹了欺凌同學的「代價」，並呼籲大家要時刻智慧保護好自己，學會自我調控消極情緒。

最後，劉老師向同學介紹了如何應對、預防校園暴力事件的產生。她向大家介紹了四條學生應對原則：依靠法律、依靠老師、依靠群眾、依靠智慧。針對這四條原則，劉老師邀請同學積極發言，分享自己如何依靠這四條原則解決可能面臨的校園欺凌，全場同學熱情高漲，紛紛舉手

Ⅳ 求數據挖掘考試題

1. 什麼是關聯分析
關聯分析是數據挖掘領域常用的一類演算法，主要用於發現隱藏在大型數據集中有意義的聯系。
舉一個大家最耳熟能詳的例子，就是尿布和啤酒，表示成關聯規則的形式就是｛尿壺｝ ——> ｛啤酒｝。這就是使用關聯分析方法所得到的結果，而關聯分析所得到的結果，我們可以用關聯規則 或者 頻繁項集的形式表示。
在進行關聯分析時，我們常常會遇到這樣兩個問題：
A. 從大型數據集中發現模式一般來說需要在計算上付出巨大的代價，甚至往往是impossble的，我們往往採用置信度和支持度的剪枝來解決這個問題。
B. 所發現的某些模式可能是虛假的，這個我們需要採用一些關聯規則的評估來解決這個問題。
2. 基本概念
A. 項集：在關聯分析中，包含0個或者多個的項的集合稱為 項集。 如果一個項集包含k個項，那麼就稱為k-項集。比如｛牛奶，咖啡｝則稱為2項集。
B. 支持度： 支持度用來確定給定數據集的頻繁程度，即給定數據集在所有的數據集中出現的頻率，例如s(X -> Y) = P(X,Y) / N
C. 置信度： 置信度則是用來確定Y在包含X的事務中出現的頻繁程度，即 c(X -> Y) = P(X,Y) / P(X)
3. 關聯分析演算法的基本原理
支持度和置信度的意義在於，支持度是一個重要的度量，如果支持度很低，代表這個規則其實只是偶然出現，基本沒有意義。因此，支持度通常用來刪除那些無意義的規則。而置信度則是通過規則進行推理具有可靠性。用c(X->Y)來說，只有置信度越高，Y出現在包含X的事務中的概率才越大，否則這個規則也沒有意義。
通常我們在做關聯規則發現的時候都會設定支持度和置信度閾值 minsup 和minconf ， 而關聯規則發現則是發現那些支持度大於等於minsup 並且置信度大於 minconf的所有規則。所以，提高關聯分析演算法效率最簡單的辦法則是提高支持度和置信度的閾值。
所以，通過上面的概念，我們可以很自然地想到，關聯分析的基本演算法：
A. 找到滿足最小支持度閾值的所有項集，我們稱之為頻繁項集。（例如頻繁二項集，頻繁三項集）
B. 從頻繁項集中找到滿足最小置信度的所有規則。
4. 關聯分析演算法的評估
A. 興趣度的客觀度量
首先，我們來考慮一下支持度-置信度框架的局限性。
首先是支持度，舉例來說，在圖書市場中，文學類書籍的數量遠大於物理類書籍，那麼物理類書籍的規則支持度就會很低，這樣就導致很多物理類書籍的關聯規則都被過濾掉了。
接下來是置信度，舉例來說，我們對1000人做度量，發現有200人喜歡喝茶，其中有150人喜歡喝咖啡，50人不喜歡，那麼我們通過置信度計算發現c(喝茶 -> 喝咖啡)這個的置信度非常高，我們於是可以推算出喜歡喝茶的人都喜歡喝咖啡。但是其實我們看接下來的調查，另外不喜歡喝茶的800人中，有650人喜歡喝咖啡。 綜上所述，我們可以發現，其實喝茶和喝咖啡其實是兩個獨立事件。所以我們可以概括一下，置信度的缺點，就是置信度度量忽略了規則後件中項集的支持度。
(A) 為了解決這個問題，我們引入一個度量，稱為提升度(lift)，來計算置信度和規則後件項集支持度的比率：
lift(A->B) = c(A->B) / s(B)
那麼對於二元項集來說，我們可以做這樣一個變換：
lift(X->Y) = c(X->Y) / s(Y) = ( p(X,Y) / p(X) ) / p(Y) = p(X,Y) / p(X)p(Y)
那麼這里，我們則可以把lift(X->Y)稱為興趣因子，表示為I(A,B)
通過概率學知識我們可以知道，如果X事件和Y事件相互獨立（或者我們稱之為滿足事件獨立性假設），那麼p(X,Y) = p(X) * p(Y)，那麼我們則可以這樣來表示興趣因子的度量：
當I(A,B) = 1時，我們稱A和B是相互獨立的，當I(A,B) < 1時，我們稱A和B是負相關的，否則我們稱A和B是正相關的。
但是從這個簡陋的計算模型，我們就可以很輕易地感覺出單純用興趣因子來做關聯度度量的不靠譜。例子特別容易找了。
(B) 對應興趣因子，還有另外一種相關分析，IS度量等各種興趣度客觀度量方式。

Ⅵ 獲取數據的主要方法是什麼

問卷調查，訪問調查，查閱文獻資料，實驗

Ⅶ 如何成為大數據分析師進階指南

大數據分析師負責了解海量數據集中揭示的趨勢和見解。公司通常聘請大數據分析師來幫助您做出決策或改善業務實踐。本指南逐步介紹了成為大數據分析師的必要步驟，並包含詳細的職位描述，薪資信息和未來的職位前景。

什麼是大數據分析師?

大數據分析師可以獲取數據並使用它來幫助公司做出更好的業務決策。大數據分析師獲取有關特定主題的信息，然後進行解釋，分析並在綜合報告中提出發現。許多不同類型的企業使用大數據分析師來幫助收集和分析數據。作為專家，經常需要大數據分析師使用他們的技能和工具來提供有競爭力的分析師並確定行業內的趨勢。

大數據分析師類似於數據科學家，但通常不負責創建用於數據發現和採集的演算法。大數據分析師通常不會發現自己創建數據項目，而是使用現有工具，系統和數據集來解決特定的業務任務。兩種職業都有一個共同的目標：發現如何使用信息來回答問題和解決問題，從而為其業務/行業造福。

大數據分析師做什麼?

大數據分析師將數字，趨勢和軌跡轉化為可消化和可訪問的信息。企業收集數據(即銷售數據，庫存，市場研究，利潤率，物流和運輸成本)。大數據分析師的工作是獲取數據並將其用於幫助公司做出更好的業務決策。通常，大數據分析師的主要目標是解決使公司付出代價的問題，並幫助制定擴展業務的決策。

大數據分析師的基本工作職能包括：1)估計市場份額;2)為市場確定新材料的價格;3)降低運輸成本;4)銷售時間和5)弄清楚何時僱用或減少勞動力。

大數據分析師負責收集，處理和分析數據。大數據分析師使用系統的技術，標准公式和方法來分析相關信息。然後，他們通常會准備報告，詳細說明其分析結果。

大數據分析師可能會執行基本統計信息，例如特定時間段內特定產品的變化和平均值。他們還可以預測產量並解釋一組連續數據的潛在頻率分布。他們在完成任務時會使用標準的收集，分析和報告方法。大數據分析師始終保護組織的數據，確保數據結果產生一致的，可重復使用的指南。

大數據分析師職位描述

1、找出正在詢問的問題，並找出是否可以用數據回答這些問題。

2、通過收集和分析數據以及設計報告來確定技術問題。

3、確定新的數據來源和方法以改善數據收集，分析和報告。

4、收集，分析和報告數據以滿足業務需求。

5、區分趨勢和模式。

6、以全面，可重復的方式報告數據。

成為大數據分析師所需的技能

像業務分析員一樣，數據分析員通常擁有精通的技術技能，並具有豐富的行業知識。他們對組織的各種資料庫和數據源之間存在的關系有完整的了解。他們使用復雜的查詢語句以及高級資料庫工具和技術來獲取信息。

分析技能：大數據分析師處理大量數據，包括：事實，數據和數字分析。他們需要查看數據並進行分析以得出結論。

溝通技巧：大數據分析師介紹他們的發現，並將數據轉換為易於理解的文檔或報告。他們需要清楚地書寫和說話，並能夠將復雜的想法傳達為易於理解的術語。

批判性思維：大數據分析師必須查看數字，趨勢和數據，以便得出結論。

注意細節：數據准確。數據分析人員必須確保自己的分析專心以得出正確的結論。

數學技能：大數據分析師需要數學技能才能處理數字數據。

技術技能/工具：大數據分析師必須具備許多技術技能和計算機程序才能熟練掌握。其中一些包括：SQL，XML，Javascript，R，Python，SAS，Hadoop和其他機器學習程序。

大數據分析師薪水

大數據分析師的平均工資為每年57,261美元。影響工資的因素有很多，包括學歷，工作經驗，證書和專業組織的參與度。在擔任該職位的前五到十年中，薪水有所增加，但是任何其他經驗對薪資影響不大。一旦擁有超過10年的職業經驗，大多數人就會從事其他工作，例如數據工程師，數據架構師或數據科學家。

大數據分析師工作前景

從2014年到2024年，包括大數據分析師在內的計算機和信息研究科學家的就業人數預計將增長11%，快於所有職業的平均水平。計算機科學家可能會享有出色的工作前景，因為許多公司報告稱很難找到這些高技能的工人。許多公司仍在努力全力解決人才短缺問題，並希望在今年趕上其他市場時看到更多的團隊加入。

相關推薦

如何成為大數據分析師進階指南

大數據分析的原理和潛力

企業使用大數據分析的10種關鍵技術

大數據分析技術的發展趨勢

大數據分析技術應用領域有哪些

如何學習大數據分析

大數據分析能幹什麼

大數據分析太難了學的想哭

哪些人適合學大數據分析

Ⅷ 什麼是數據ETL

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據從來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

ETL是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之後載入到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， ETL是BI（商業智能）項目重要的一個環節。

(8)什麼是獲取數據所付出的代價擴展閱讀：

ETL與ELT：

ETL所描述的過程，一般常見的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫，愈偏向使用ELT，以便運用目的端資料庫的平行處理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的編程語言去開發完成，由於ETL是極為復雜的過程，而手寫程序不易管理，有愈來愈多的企業採用工具協助ETL的開發，並運用其內置的metadata功能來存儲來源與目的的對應（mapping）以及轉換規則。

工具可以提供較強大的連接功能（connectivity）來連接來源端及目的端，開發人員不用去熟悉各種相異的平台及數據的結構，亦能進行開發。當然，為了這些好處，付出的代價便是金錢。

參考資料來源：網路-ETL

Ⅸ 獲得什麼都要付出代價

一分耕耘，一分收獲。天下沒有免費的午餐。天才就是三分靈感加上九十九分汗水。這是古今中外都認可的幾句名言，充分說明這個世界上，從來沒有不付出就有回報的。任何時候，任何事情，要想得到，肯定要付出。所以說，要想得到什麼，首先你一定要付出。個人觀點，僅供參考，不當之處，敬請諒解。