什么是获取数据所付出的代价

Ⅰ 在数据库中，为表设置索引要付出什么代价

数据库中的表的物理空间主体主要分为2个部分,一个是存储表的数据,另一个就是存储索引的地方,比如你在一个表中的"id"列上建立索引,那么,这一列会以一定的规律被复制到一个物理空间里,同时被存进去的还有指向这些id对应的数据行的指针,会消耗磁盘的空间,所以如果你的硬盘不够大,不要轻易建索引.另外,当你执行查询语句的时候,数据库并不一定会选择只按索引的局部查找还是全表扫描,所以设计不当的情况下,索引也会拖慢查询速度

Ⅱ mysql怎样高效率随机获取n条数据

数据库优化有很多可以讲，按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段：单机数据库和分库分表，前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据，超过这个值则需要考虑分库分表。另外，一般大企业面试往往会从单机数据库问起，一步一步问到分库分表，中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践，数据库基于mysql，如有不合理的地方，欢迎指正。

1、表结构优化

在开始做一个应用的时候，数据库的表结构设计往往会影响应用后期的性能，特别是用户量上来了以后的性能。因此，表结构优化是一个很重要的步骤。

1.1、字符集

一般来说尽量选择UTF-8，虽然在存中午的时候GBK比UTF-8使用的存储空间少，但是UTF-8兼容各国语言，其实我们不必为了这点存储空间而牺牲了扩展性。事实上，后期如果要从GBK转为UTF-8所要付出的代价是很高的，需要进行数据迁移，而存储空间完全可以用花钱扩充硬盘来解决。

1.2、主键

在使用mysql的innodb的时候，innodb的底层存储模型是B+树，它使用主键作为聚簇索引，使用插入的数据作为叶子节点，通过主键可以很快找到叶子节点，从而快速获取记录。因此在设计表的时候需要增加一个主键，而且最好要自增。因为自增主键可以让插入的数据按主键顺序插入到底层的B+树的叶子节点中，由于是按序的，这种插入几乎不需要去移动已有的其它数据，所以插入效率很高。如果主键不是自增的，那么每次主键的值近似随机，这时候就有可能需要移动大量数据来保证B+树的特性，增加了不必要的开销。

1.3、字段

1.3.1、建了索引的字段必须加上not null约束，并且设置default值

1.3.2、不建议使用float、double来存小数，防止精度损失，建议使用decimal

1.3.3、不建议使用Text/blob来保存大量数据，因为对大文本的读写会造成比较大的I/O开销，同时占用mysql的缓存，高并发下会极大的降低数据库的吞吐量，建议将大文本数据保存在专门的文件存储系统中，mysql中只保存这个文件的访问地址，比如博客文章可以保存在文件中，mysql中只保存文件的相对地址。

1.3.4、varchar类型长度建议不要超过8K。

1.3.5、时间类型建议使用Datetime，不要使用timestamp，虽然Datetime占用8个字节，而timestamp只占用4个字节，但是后者要保证非空，而且后者是对时区敏感的。

1.3.6、建议表中增加gmt_create和gmt_modified两个字段，用来记录数据创建的修改时间。这两个字段建立的原因是方便查问题。

1.4、索引创建

1.4.1、这个阶段由于对业务并不了解，所以尽量不要盲目加索引，只为一些一定会用到索引的字段加普通索引。

1.4.2、创建innodb单列索引的长度不要超过767bytes，如果超过会用前255bytes作为前缀索引

1.4.3、创建innodb组合索引的各列索引长度不要超过767bytes，一共加起来不要超过3072bytes

2、SQL优化

一般来说sql就那么几种：基本的增删改查，分页查询，范围查询，模糊搜索，多表连接

2.1、基本查询

一般查询需要走索引，如果没有索引建议修改查询，把有索引的那个字段加上，如果由于业务场景没法使用这个字段，那么需要看这个查询调用量大不大，如果大，比如每天调用10W+，这就需要新增索引，如果不大，比如每天调用100+，则可以考虑保持原样。另外，select * 尽量少用，用到什么字段就在sql语句中加什么，不必要的字段就别查了，浪费I/O和内存空间。

2.2、高效分页

limit m,n其实质就是先执行limit m+n，然后从第m行取n行，这样当limit翻页越往后翻m越大，性能越低。比如

select * from A limit 100000,10，这种sql语句的性能是很差的，建议改成下面的版本:

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

2.3、范围查询

范围查询包括between、大于、小于以及in。Mysql中的in查询的条件有数量的限制，若数量较小可以走索引查询，若数量较大，就成了全表扫描了。而between、大于、小于等，这些查询不会走索引，所以尽量放在走索引的查询条件之后。

2.4、模糊查询like

使用 like %name%这样的语句是不会走索引的，相当于全表扫描，数据量小的时候不会有太大的问题，数据量大了以后性能会下降的很厉害，建议数据量大了以后使用搜索引擎来代替这种模糊搜索，实在不行也要在模糊查询前加个能走索引的条件。

2.5、多表连接

子查询和join都可以实现在多张表之间取数据，但是子查询性能较差，建议将子查询改成join。对于mysql的join，它用的是Nested Loop Join算法，也就是通过前一个表查询的结果集去后一个表中查询，比如前一个表的结果集是100条数据，后一个表有10W数据，那么就需要在100*10W的数据集合中去过滤得到最终的结果集。因此，尽量用小结果集的表去和大表做join，同时在join的字段上建立索引，如果建不了索引，就需要设置足够大的join buffer size。如果以上的技巧都无法解决join所带来的性能下降的问题，那干脆就别用join了，将一次join查询拆分成两次简单查询。另外，多表连接尽量不要超过三张表，超过三张表一般来说性能会很差，建议拆分sql。

3、数据库连接池优化

数据库连接池本质上是一种缓存，它是一种抗高并发的手段。数据库连接池优化主要是对参数进行优化，一般我们使用DBCP连接池，它的具体参数如下：

3.1 initialSize

初始连接数，这里的初始指的是第一次getConnection的时候，而不是应用启动的时候。初始值可以设置为并发量的历史平均值

3.2、minIdle

最小保留的空闲连接数。DBCP会在后台开启一个回收空闲连接的线程，当该线程进行空闲连接回收的时候，会保留minIdle个连接数。一般设置为5，并发量实在很小可以设置为1.

3.3、maxIdle

最大保留的空闲连接数，按照业务并发高峰设置。比如并发高峰为20，那么当高峰过去后，这些连接不会马上被回收，如果过一小段时间又来一个高峰，那么连接池就可以复用这些空闲连接而不需要频繁创建和关闭连接。

3.4、maxActive

最大活跃连接数，按照可以接受的并发极值设置。比如单机并发量可接受的极值是100，那么这个maxActive设置成100后，就只能同时为100个请求服务，多余的请求会在最大等待时间之后被抛弃。这个值必须设置，可以防止恶意的并发攻击，保护数据库。

3.5、maxWait

获取连接的最大等待时间，建议设置的短一点，比如3s，这样可以让请求快速失败，因为一个请求在等待获取连接的时候，线程是不可以被释放的，而单机的线程并发量是有限的，如果这个时间设置的过长，比如网上建议的60s，那么这个线程在这60s内是无法被释放的，只要这种请求一多，应用的可用线程就少了，服务就变得不可用了。

3.6、minEvictableIdleTimeMillis

连接保持空闲而不被回收的时间，默认30分钟。

3.7、validationQuery

用于检测连接是否有效的sql语句，一般是一条简单的sql，建议设置

3.8、testOnBorrow

申请连接的时候对连接进行检测，不建议开启，严重影响性能

3.9、testOnReturn

归还连接的时候对连接进行检测，不建议开启，严重影响性能

3.10、testWhileIdle

开启了以后，后台清理连接的线程会没隔一段时间对空闲连接进行validateObject，如果连接失效则会进行清除，不影响性能，建议开启

3.11、numTestsPerEvictionRun

代表每次检查链接的数量，建议设置和maxActive一样大，这样每次可以有效检查所有的链接。

3.12、预热连接池

对于连接池，建议在启动应用的时候进行预热，在还未对外提供访问之前进行简单的sql查询，让连接池充满必要的连接数。

4、索引优化

当数据量增加到一定程度后，靠sql优化已经无法提升性能了，这时候就需要祭出大招：索引。索引有三级，一般来说掌握这三级就足够了，另外，对于建立索引的字段，需要考虑其选择性。

4.1、一级索引

在where后面的条件上建立索引，单列可以建立普通索引，多列则建立组合索引。组合索引需要注意最左前缀原则。

4.2、二级索引

如果有被order by或者group by用到的字段，则可以考虑在这个字段上建索引，这样一来，由于索引天然有序，可以避免order by以及group by所带来的排序，从而提高性能。

4.3、三级索引

如果上面两招还不行，那么就把所查询的字段也加上索引，这时候就形成了所谓的索引覆盖，这样做可以减少一次I/O操作，因为mysql在查询数据的时候，是先查主键索引，然后根据主键索引去查普通索引，然后根据普通索引去查相对应的记录。如果我们所需要的记录在普通索引里都有，那就不需要第三步了。当然，这种建索引的方式比较极端，不适合一般场景。

4.4、索引的选择性

在建立索引的时候，尽量在选择性高的字段上建立。什么是选择性高呢？所谓选择性高就是通过这个字段查出来的数据量少，比如按照名字查一个人的信息，查出来的数据量一般会很少，而按照性别查则可能会把数据库一半的数据都查出来，所以，名字是一个选择性高的字段，而性别是个选择性低的字段。

5、历史数据归档

当数据量到了一年增加500W条的时候，索引也无能为力，这时候一般的思路都是考虑分库分表。如果业务没有爆发式增长，但是数据的确在缓慢增加，则可以不考虑分库分表这种复杂的技术手段，而是进行历史数据归档。我们针对生命周期已经完结的历史数据，比如6个月之前的数据，进行归档。我们可以使用quartz的调度任务在凌晨定时将6个月之前的数据查出来，然后存入远程的hbase服务器。当然，我们也需要提供历史数据的查询接口，以备不时之需。

以上就是对mysql 单机数据库的优化资料整理，后续继续补充相关资料，谢谢大家对本站的支持！

Ⅲ 数据ETL是指什么

ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。

(3)什么是获取数据所付出的代价扩展阅读

ETL有几个特点：

一是数据同步，它不是一次性倒完数据就拉到，它是经常性的活动，按照固定周期运行的，甚至现在还有人提出了实时ETL的概念。

二是数据量，一般都是巨大的，值得你将数据流动的过程拆分成E、T和L。

参考资料来源：网络-ETL

Ⅳ 欺凌同学所付出的代价是什么

2019年10月14日下午，布吉中心小学开展了一场“预防校园欺凌”讲座，学校特意邀请了国家二级心理咨询师刘草茵老师专门给我校五年级的学生进行预防校园欺凌主题讲座。刘老师分别从什么是校园欺凌（暴力）、引发校园欺凌（暴力）的原因、欺凌同学所付出的“代价”、如何应对校园欺凌（暴力）以及预防和制止校园暴力事件的建议和对策等方面向学生讲解。











首先，刘老师以提问的方式先了解学生对校园欺凌概念的认识情况，同学们积极举手，表达了自己对校园欺凌的理解与认识。随后，刘老师介绍了校园欺凌的主要特性有哪些，包括骂、打、毁、吓、传。并邀请同学谈谈自己的对这些特征的理解。

在介绍引发校园欺凌的诸多原因中，刘老师着重强调了学生自身的原因，并倡导学生加强自身法制观念，提高自我情绪管理能力等。学生现场分享了自己是如何智慧处理某些校园欺凌。

欺凌同学所付出的“代价”部分，刘老师用大量的数据、具体案例和相关法律向同学们介绍了欺凌同学的“代价”，并呼吁大家要时刻智慧保护好自己，学会自我调控消极情绪。

最后，刘老师向同学介绍了如何应对、预防校园暴力事件的产生。她向大家介绍了四条学生应对原则：依靠法律、依靠老师、依靠群众、依靠智慧。针对这四条原则，刘老师邀请同学积极发言，分享自己如何依靠这四条原则解决可能面临的校园欺凌，全场同学热情高涨，纷纷举手

Ⅳ 求数据挖掘考试题

1. 什么是关联分析
关联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系。
举一个大家最耳熟能详的例子，就是尿布和啤酒，表示成关联规则的形式就是｛尿壶｝ ——> ｛啤酒｝。这就是使用关联分析方法所得到的结果，而关联分析所得到的结果，我们可以用关联规则 或者 频繁项集的形式表示。
在进行关联分析时，我们常常会遇到这样两个问题：
A. 从大型数据集中发现模式一般来说需要在计算上付出巨大的代价，甚至往往是impossble的，我们往往采用置信度和支持度的剪枝来解决这个问题。
B. 所发现的某些模式可能是虚假的，这个我们需要采用一些关联规则的评估来解决这个问题。
2. 基本概念
A. 项集：在关联分析中，包含0个或者多个的项的集合称为 项集。 如果一个项集包含k个项，那么就称为k-项集。比如｛牛奶，咖啡｝则称为2项集。
B. 支持度： 支持度用来确定给定数据集的频繁程度，即给定数据集在所有的数据集中出现的频率，例如s(X -> Y) = P(X,Y) / N
C. 置信度： 置信度则是用来确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度，即 c(X -> Y) = P(X,Y) / P(X)
3. 关联分析算法的基本原理
支持度和置信度的意义在于，支持度是一个重要的度量，如果支持度很低，代表这个规则其实只是偶然出现，基本没有意义。因此，支持度通常用来删除那些无意义的规则。而置信度则是通过规则进行推理具有可靠性。用c(X->Y)来说，只有置信度越高，Y出现在包含X的事务中的概率才越大，否则这个规则也没有意义。
通常我们在做关联规则发现的时候都会设定支持度和置信度阈值 minsup 和minconf ， 而关联规则发现则是发现那些支持度大于等于minsup 并且置信度大于 minconf的所有规则。所以，提高关联分析算法效率最简单的办法则是提高支持度和置信度的阈值。
所以，通过上面的概念，我们可以很自然地想到，关联分析的基本算法：
A. 找到满足最小支持度阈值的所有项集，我们称之为频繁项集。（例如频繁二项集，频繁三项集）
B. 从频繁项集中找到满足最小置信度的所有规则。
4. 关联分析算法的评估
A. 兴趣度的客观度量
首先，我们来考虑一下支持度-置信度框架的局限性。
首先是支持度，举例来说，在图书市场中，文学类书籍的数量远大于物理类书籍，那么物理类书籍的规则支持度就会很低，这样就导致很多物理类书籍的关联规则都被过滤掉了。
接下来是置信度，举例来说，我们对1000人做度量，发现有200人喜欢喝茶，其中有150人喜欢喝咖啡，50人不喜欢，那么我们通过置信度计算发现c(喝茶 -> 喝咖啡)这个的置信度非常高，我们于是可以推算出喜欢喝茶的人都喜欢喝咖啡。但是其实我们看接下来的调查，另外不喜欢喝茶的800人中，有650人喜欢喝咖啡。 综上所述，我们可以发现，其实喝茶和喝咖啡其实是两个独立事件。所以我们可以概括一下，置信度的缺点，就是置信度度量忽略了规则后件中项集的支持度。
(A) 为了解决这个问题，我们引入一个度量，称为提升度(lift)，来计算置信度和规则后件项集支持度的比率：
lift(A->B) = c(A->B) / s(B)
那么对于二元项集来说，我们可以做这样一个变换：
lift(X->Y) = c(X->Y) / s(Y) = ( p(X,Y) / p(X) ) / p(Y) = p(X,Y) / p(X)p(Y)
那么这里，我们则可以把lift(X->Y)称为兴趣因子，表示为I(A,B)
通过概率学知识我们可以知道，如果X事件和Y事件相互独立（或者我们称之为满足事件独立性假设），那么p(X,Y) = p(X) * p(Y)，那么我们则可以这样来表示兴趣因子的度量：
当I(A,B) = 1时，我们称A和B是相互独立的，当I(A,B) < 1时，我们称A和B是负相关的，否则我们称A和B是正相关的。
但是从这个简陋的计算模型，我们就可以很轻易地感觉出单纯用兴趣因子来做关联度度量的不靠谱。例子特别容易找了。
(B) 对应兴趣因子，还有另外一种相关分析，IS度量等各种兴趣度客观度量方式。

Ⅵ 获取数据的主要方法是什么

问卷调查，访问调查，查阅文献资料，实验

Ⅶ 如何成为大数据分析师进阶指南

大数据分析师负责了解海量数据集中揭示的趋势和见解。公司通常聘请大数据分析师来帮助您做出决策或改善业务实践。本指南逐步介绍了成为大数据分析师的必要步骤，并包含详细的职位描述，薪资信息和未来的职位前景。

什么是大数据分析师?

大数据分析师可以获取数据并使用它来帮助公司做出更好的业务决策。大数据分析师获取有关特定主题的信息，然后进行解释，分析并在综合报告中提出发现。许多不同类型的企业使用大数据分析师来帮助收集和分析数据。作为专家，经常需要大数据分析师使用他们的技能和工具来提供有竞争力的分析师并确定行业内的趋势。

大数据分析师类似于数据科学家，但通常不负责创建用于数据发现和采集的算法。大数据分析师通常不会发现自己创建数据项目，而是使用现有工具，系统和数据集来解决特定的业务任务。两种职业都有一个共同的目标：发现如何使用信息来回答问题和解决问题，从而为其业务/行业造福。

大数据分析师做什么?

大数据分析师将数字，趋势和轨迹转化为可消化和可访问的信息。企业收集数据(即销售数据，库存，市场研究，利润率，物流和运输成本)。大数据分析师的工作是获取数据并将其用于帮助公司做出更好的业务决策。通常，大数据分析师的主要目标是解决使公司付出代价的问题，并帮助制定扩展业务的决策。

大数据分析师的基本工作职能包括：1)估计市场份额;2)为市场确定新材料的价格;3)降低运输成本;4)销售时间和5)弄清楚何时雇用或减少劳动力。

大数据分析师负责收集，处理和分析数据。大数据分析师使用系统的技术，标准公式和方法来分析相关信息。然后，他们通常会准备报告，详细说明其分析结果。

大数据分析师可能会执行基本统计信息，例如特定时间段内特定产品的变化和平均值。他们还可以预测产量并解释一组连续数据的潜在频率分布。他们在完成任务时会使用标准的收集，分析和报告方法。大数据分析师始终保护组织的数据，确保数据结果产生一致的，可重复使用的指南。

大数据分析师职位描述

1、找出正在询问的问题，并找出是否可以用数据回答这些问题。

2、通过收集和分析数据以及设计报告来确定技术问题。

3、确定新的数据来源和方法以改善数据收集，分析和报告。

4、收集，分析和报告数据以满足业务需求。

5、区分趋势和模式。

6、以全面，可重复的方式报告数据。

成为大数据分析师所需的技能

像业务分析员一样，数据分析员通常拥有精通的技术技能，并具有丰富的行业知识。他们对组织的各种数据库和数据源之间存在的关系有完整的了解。他们使用复杂的查询语句以及高级数据库工具和技术来获取信息。

分析技能：大数据分析师处理大量数据，包括：事实，数据和数字分析。他们需要查看数据并进行分析以得出结论。

沟通技巧：大数据分析师介绍他们的发现，并将数据转换为易于理解的文档或报告。他们需要清楚地书写和说话，并能够将复杂的想法传达为易于理解的术语。

批判性思维：大数据分析师必须查看数字，趋势和数据，以便得出结论。

注意细节：数据准确。数据分析人员必须确保自己的分析专心以得出正确的结论。

数学技能：大数据分析师需要数学技能才能处理数字数据。

技术技能/工具：大数据分析师必须具备许多技术技能和计算机程序才能熟练掌握。其中一些包括：SQL，XML，Javascript，R，Python，SAS，Hadoop和其他机器学习程序。

大数据分析师薪水

大数据分析师的平均工资为每年57,261美元。影响工资的因素有很多，包括学历，工作经验，证书和专业组织的参与度。在担任该职位的前五到十年中，薪水有所增加，但是任何其他经验对薪资影响不大。一旦拥有超过10年的职业经验，大多数人就会从事其他工作，例如数据工程师，数据架构师或数据科学家。

大数据分析师工作前景

从2014年到2024年，包括大数据分析师在内的计算机和信息研究科学家的就业人数预计将增长11%，快于所有职业的平均水平。计算机科学家可能会享有出色的工作前景，因为许多公司报告称很难找到这些高技能的工人。许多公司仍在努力全力解决人才短缺问题，并希望在今年赶上其他市场时看到更多的团队加入。

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哪些人适合学大数据分析

Ⅷ 什么是数据ETL

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。

(8)什么是获取数据所付出的代价扩展阅读：

ETL与ELT：

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。

工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。

参考资料来源：网络-ETL

Ⅸ 获得什么都要付出代价

一分耕耘，一分收获。天下没有免费的午餐。天才就是三分灵感加上九十九分汗水。这是古今中外都认可的几句名言，充分说明这个世界上，从来没有不付出就有回报的。任何时候，任何事情，要想得到，肯定要付出。所以说，要想得到什么，首先你一定要付出。个人观点，仅供参考，不当之处，敬请谅解。