데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 越界值导致执行计划走错

越界值导致执行计划走错

Jun 07, 2016 pm 03:05 PM
고객 ~로 이어지다 구현하다 계획 만나다

最近客户生产上遇到一个统计信息陈旧涉及的 越界 值查询 导致 执行 计划 走错的案例: SQL查询 bankdate = '2013/03/19' 就走到了不合适的索引 IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_02. 下面的 执行 计划 可以忽略DSF_BANKCODE这块。 下面的 执行 计划 可以忽略DSF_BANK

最近客户生产上遇到一个统计信息陈旧涉及的越界值查询导致执行计划走错的案例:

SQL查询bankdate >= '2013/03/19' 就走到了不合适的索引IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_02.

下面的执行计划可以忽略DSF_BANKCODE这块。


下面的执行计划可以忽略DSF_BANKCODE这块。


SQL> select *
  2    from dsf_bankapplhistory t
  3   where (((((bankdate >= '2013/03/19' and
  4         recordnum = 'P00Y0ABFG1E220120204358') and monthnm = '16') and
  5         bankcode in
  6         (select bankcode
  7               from dsf_bankcode
  8              where (bankcode = '800000000000' or
  9                    get_bankcode = '800000000000'))) and flag = '2') and
 10         opertype = '1')
 11  /

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3875365240

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name                       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |                            |     1 |   631 |     6   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS SEMI           |                            |     1 |   631 |     6   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKAPPLHISTORY        |     1 |   605 |     4   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_02 |     1 |       |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKCODE               |     2 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  5 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_BANKCODE_1             |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - filter("FLAG"='2' AND "RECORDNUM"='P00Y0ABFG1E220120204358' AND "MONTHNM"='16' AND
              "OPERTYPE"='1')
   3 - access("BANKDATE">='2013/03/19')
   4 - filter("GET_BANKCODE"='800000000000' OR "BANKCODE"='800000000000')
   5 - access("BANKCODE"="BANKCODE")



生产上的这条SQL语句走错了索引,本身应该走到索引IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_10的,缺走了IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_02。

?2个索引的情况如下:
?
? IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_10(RECORDNUM,MONTHNM??)?
? IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_02(BANKDATE)?


如果查询采用bankdate >= '2013/03/18' 就能走到正确的索引。

SQL> select *
  2    from dsf_bankapplhistory t
  3   where (((((bankdate >= '2013/03/18' and
  4         recordnum = 'P00Y0ABFG1E220120204358') and monthnm = '16') and
  5         bankcode in
  6         (select bankcode
  7               from dsf_bankcode
  8              where (bankcode = '800000000000' or
  9                    get_bankcode = '800000000000'))) and flag = '2') and
 10         opertype = '1')
 11  /

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1807757810

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name                       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |                            |     1 |   631 |     7   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS SEMI           |                            |     1 |   631 |     7   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKAPPLHISTORY        |     1 |   605 |     5   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_10 |     1 |       |     4   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKCODE               |     2 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  5 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_BANKCODE_1             |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - filter("FLAG"='2' AND "BANKDATE">='2013/03/18' AND "OPERTYPE"='1')
   3 - access("RECORDNUM"='P00Y0ABFG1E220120204358' AND "MONTHNM"='16')
   4 - filter("GET_BANKCODE"='800000000000' OR "BANKCODE"='800000000000')
   5 - access("BANKCODE"="BANKCODE")
   
采用3月18日之前的日期都能走到正确的索引,而采用3月19日及其之后日期都会走到错误的IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_02索引上。

其实3月18日和3月19日走索引idx_dsf_bankapplhistory_10的成本都没有变化。

SQL> select  /*+index(t,idx_dsf_bankapplhistory_10)*/*
  2    from dsf_bankapplhistory t
  3   where (((((bankdate >= '2013/03/18' and
  4         recordnum = 'P00Y0ABFG1E220120204358') and monthnm = '16') and
  5         bankcode in
  6         (select bankcode
  7               from dsf_bankcode
  8              where (bankcode = '800000000000' or
  9                    get_bankcode = '800000000000'))) and flag = '2') and
 10         opertype = '1');

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1807757810

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name                       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |                            |     1 |   631 |     7   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS SEMI           |                            |     1 |   631 |     7   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKAPPLHISTORY        |     1 |   605 |     5   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_10 |     1 |       |     4   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKCODE               |     2 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  5 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_BANKCODE_1             |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - filter("FLAG"='2' AND "BANKDATE">='2013/03/18' AND "OPERTYPE"='1')
   3 - access("RECORDNUM"='P00Y0ABFG1E220120204358' AND "MONTHNM"='16')
   4 - filter("GET_BANKCODE"='800000000000' OR "BANKCODE"='800000000000')
   5 - access("BANKCODE"="BANKCODE")





SQL> select  /*+index(t,idx_dsf_bankapplhistory_10)*/*
  2    from dsf_bankapplhistory t
  3   where (((((bankdate >= '2013/03/19' and
  4         recordnum = 'P00Y0ABFG1E220120204358') and monthnm = '16') and
  5         bankcode in
  6         (select bankcode
  7               from dsf_bankcode
  8              where (bankcode = '800000000000' or
  9                    get_bankcode = '800000000000'))) and flag = '2') and
 10         opertype = '1')
 11  /

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1807757810

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name                       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |                            |     1 |   631 |     7   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS SEMI           |                            |     1 |   631 |     7   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKAPPLHISTORY        |     1 |   605 |     5   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_10 |     1 |       |     4   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKCODE               |     2 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  5 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_BANKCODE_1             |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - filter("FLAG"='2' AND "BANKDATE">='2013/03/19' AND "OPERTYPE"='1')
   3 - access("RECORDNUM"='P00Y0ABFG1E220120204358' AND "MONTHNM"='16')
   4 - filter("GET_BANKCODE"='800000000000' OR "BANKCODE"='800000000000')
   5 - access("BANKCODE"="BANKCODE")

而3月18日和3月19日走索引idx_dsf_bankapplhistory_02的成本却降低了1,而估算出的基数也降为1,导致CBO选择了这个错误的索引。

SQL> select  /*+index(t,idx_dsf_bankapplhistory_02)*/*
  2    from dsf_bankapplhistory t
  3   where (((((bankdate >= '2013/03/18' and
  4         recordnum = 'P00Y0ABFG1E220120204358') and monthnm = '16') and
  5         bankcode in
  6         (select bankcode
  7               from dsf_bankcode
  8              where (bankcode = '800000000000' or
  9                    get_bankcode = '800000000000'))) and flag = '2') and
 10         opertype = '1')
 11  /

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3875365240

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name                       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |                            |     1 |   631 |     7   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS SEMI           |                            |     1 |   631 |     7   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKAPPLHISTORY        |     1 |   605 |     5   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_02 |    21 |       |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKCODE               |     2 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  5 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_BANKCODE_1             |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - filter("FLAG"='2' AND "RECORDNUM"='P00Y0ABFG1E220120204358' AND "MONTHNM"='16' AND
              "OPERTYPE"='1')
   3 - access("BANKDATE">='2013/03/18')
   4 - filter("GET_BANKCODE"='800000000000' OR "BANKCODE"='800000000000')
   5 - access("BANKCODE"="BANKCODE")
   
SQL> select  /*+index(t,idx_dsf_bankapplhistory_02)*/*
  2    from dsf_bankapplhistory t
  3   where (((((bankdate >= '2013/03/19' and
  4         recordnum = 'P00Y0ABFG1E220120204358') and monthnm = '16') and
  5         bankcode in
  6         (select bankcode
  7               from dsf_bankcode
  8              where (bankcode = '800000000000' or
  9                    get_bankcode = '800000000000'))) and flag = '2') and
 10         opertype = '1')
 11  /

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3875365240

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name                       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |                            |     1 |   631 |     6   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS SEMI           |                            |     1 |   631 |     6   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKAPPLHISTORY        |     1 |   605 |     4   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_02 |     1 |       |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKCODE               |     2 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  5 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_BANKCODE_1             |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - filter("FLAG"='2' AND "RECORDNUM"='P00Y0ABFG1E220120204358' AND "MONTHNM"='16' AND
              "OPERTYPE"='1')
   3 - access("BANKDATE">='2013/03/19')
   4 - filter("GET_BANKCODE"='800000000000' OR "BANKCODE"='800000000000')
   5 - access("BANKCODE"="BANKCODE")
   
3月18日估算出的基数为21,而3月19日估算出的基数为1(实际上这里估算出的基数应该为0,但一般CBO不允许CARDINALITY为0)。

经查询统计信息过于陈旧:

SQL> select table_name,last_analyzed from dba_tables where table_name='DSF_BANKAPPLHISTORY';

TABLE_NAME           LAST_ANALYZED
-------------------- -------------------
DSF_BANKAPPLHISTORY  2012-11-25 21:17:26

这很容易让人联想到越界值的查询,对于越界值的查询将会导致选择性的线性降低,如下图所示:





下面的查询可以查询到BANKDATE的最大和最小值。

SQL> declare
  2     v_high_date date;
  3     v_low_date  date;
  4     v_high_value dba_tab_col_statistics.high_value%type;
  5     v_low_value  dba_tab_col_statistics.low_value%type;
  6  begin
  7     select high_value,low_value into v_high_value,v_low_value
  8     from dba_tab_col_statistics 
  9     where table_name='DSF_BANKAPPLHISTORY' and column_name='BANKDATE';
 10     dbms_stats.convert_raw_value(v_high_value,v_high_date);
 11     dbms_stats.convert_raw_value(v_low_value,v_low_date);
 12     dbms_output.put_line('high date:'||to_char(v_high_date,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'));
 13     dbms_output.put_line('low  date:'||to_char(v_low_date,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'));
 14  end;
 15  /
high date:2012-11-25 00:00:00
low  date:2012-08-03 00:00:00

PL/SQL procedure successfully completed.



为什么3月19日是转折点,下面的查询可以解析这一点:

SQL> select date '2012-11-25'+(date '2012-11-25' - date '2012-08-03') from dual;

DATE'2012-11-25'+11
-------------------
2013-03-19 00:00:00

其实还有一个转折点就是2012-04-11

SQL> select date '2012-08-03'-(date '2012-11-25' - date '2012-08-03') from dual;

DATE'2012-08-03'-(D
-------------------
2012-04-11 00:00:00

下面我们来看看2012-04-11这个查询的执行计划







SQL> select  *
  2    from dsf_bankapplhistory t
  3   where bankdate
  4         recordnum = 'P00Y0ABFG1E220120204358' and monthnm = '16'
  5  /

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 471247677

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                   | Name                       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT            |                            |     1 |   605 |     4   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKAPPLHISTORY        |     1 |   605 |     4   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN          | IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_02 |     1 |       |     3   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   1 - filter("RECORDNUM"='P00Y0ABFG1E220120204358' AND "MONTHNM"='16')
   2 - access("BANKDATE"

SQL> select  *
  2    from dsf_bankapplhistory t
  3   where bankdate
  4         recordnum = 'P00Y0ABFG1E220120204358' and monthnm = '16'
  5  /

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 477419360

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                   | Name                       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT            |                            |     1 |   605 |     5   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DSF_BANKAPPLHISTORY        |     1 |   605 |     5   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN          | IDX_DSF_BANKAPPLHISTORY_10 |     1 |       |     4   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   1 - filter("BANKDATE"
   2 - access("RECORDNUM"='P00Y0ABFG1E220120204358' AND "MONTHNM"='16')







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5분마다 실행되는 Python 스크립트 5분마다 실행되는 Python 스크립트 Sep 10, 2023 pm 03:33 PM

자동화 및 작업 스케줄링은 소프트웨어 개발에서 반복적인 작업을 간소화하는 데 중요한 역할을 합니다. API에서 데이터 가져오기, 데이터 처리 수행, 주기적인 업데이트 보내기 등 5분마다 실행해야 하는 Python 스크립트가 있다고 상상해 보세요. 스크립트를 너무 자주 수동으로 실행하면 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 여기서 작업 스케줄링이 시작됩니다. 이 블로그 게시물에서는 Python 스크립트가 5분마다 실행되도록 예약하여 수동 개입 없이 자동으로 실행되도록 하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 목표를 달성하는 데 사용할 수 있는 다양한 방법과 라이브러리에 대해 논의하여 작업을 효율적으로 자동화할 수 있습니다. time.sleep() 함수를 사용하여 5분마다 Python 스크립트를 실행하는 쉬운 방법은 tim을 활용하는 것입니다.

Linux에서 스크립팅 및 실행을 위해 Python을 사용하는 방법 Linux에서 스크립팅 및 실행을 위해 Python을 사용하는 방법 Oct 05, 2023 am 11:45 AM

Linux에서 Python을 사용하여 스크립트를 작성하고 실행하는 방법 Linux 운영 체제에서는 Python을 사용하여 다양한 스크립트를 작성하고 실행할 수 있습니다. Python은 스크립팅을 보다 쉽고 효율적으로 만들기 위한 풍부한 라이브러리와 도구를 제공하는 간결하고 강력한 프로그래밍 언어입니다. 아래에서는 Linux에서 스크립트 작성 및 실행을 위해 Python을 사용하는 방법의 기본 단계를 소개하고, Python을 더 잘 이해하고 사용하는 데 도움이 되는 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 파이썬 설치

Huawei P70이 Pioneer Plan을 직접 시작하고 공식 판매 중입니다. Huawei P70이 Pioneer Plan을 직접 시작하고 공식 판매 중입니다. Apr 19, 2024 pm 01:58 PM

중관촌 뉴스: 4월 18일 오전, 화웨이는 갑자기 P70 시리즈 휴대폰이 파이오니어 플랜에 따라 공식적으로 판매된다고 발표했습니다. 구매를 원하는 친구들은 과거 관행에 따르면 화웨이의 주력 휴대폰을 준비해야 합니다. 인기가 많아 항상 품절 상태입니다. 이번에 Huawei P70 시리즈는 순수함을 의미하는 Pura로 이름이 변경되었습니다. 이전에 Huawei의 Yu Chengdong은 다음과 같이 말했습니다. 2012년부터 Huawei의 P 시리즈 스마트폰은 전 세계 수억 명의 사용자와 함께 수많은 소중한 순간을 보내고 삶의 아름다움과 흥분을 함께 목격하는 충실한 파트너와 같습니다. 그는 화웨이 P 시리즈를 선택하는 모든 사용자가 제공하는 신뢰와 사랑이 화웨이가 혁신의 길에서 굳건히 전진할 수 있도록 항상 격려하는 강력한 원동력과 같다고 깊이 느꼈습니다. 푸라(Pura)는 순수하다는 뜻이다.

win11 미리보기 프로그램을 종료할 수 없습니다. win11 미리보기 프로그램을 종료할 수 없습니다. Jun 29, 2023 pm 12:04 PM

win11 미리보기 프로그램을 종료할 수 없나요? 우리가 win11 시스템을 사용할 때, 우리가 사용할 수 있도록 win11 미리보기 프로그램이 실행될 것입니다. 그러나 일부 친구들은 이 미리보기 프로그램이 실행되기를 원하지 않습니다. 종료 방법은 아래 에디터를 통해 Win11 프리뷰 체험 프로그램 종료 튜토리얼 가이드를 정리했습니다. 관심 있으신 분들은 아래를 살펴보세요! Win11 Insider 프로그램 종료를 위한 튜토리얼 가이드 1. 먼저 단축키 "win+i"를 눌러 Windows 설정으로 들어간 후 "업데이트 및 보안"을 클릭하세요. 2. 그런 다음 그림과 같이 왼쪽 작업 표시줄에서 "Windows Insider 프로그램"을 클릭합니다. 3. 이 시점에서 오른쪽에 경험이 표시됩니다.

Python에서 Brown-Forsythe 테스트를 수행하는 방법 Python에서 Brown-Forsythe 테스트를 수행하는 방법 Aug 31, 2023 pm 11:53 PM

Brown-Forsythe 검정은 둘 이상의 그룹의 분산이 동일한지 여부를 확인하는 데 사용되는 통계 검정입니다. Levene의 검정은 평균과의 절대 편차를 사용하는 반면 Brown-Forsythe 검정은 중앙값과의 편차를 사용합니다. 검정에 사용된 귀무가설은 다음과 같습니다. - H0: 그룹(모집단)의 분산이 동일하지 않습니다. - H1: 그룹(모집단)의 분산이 동일하지 않습니다. 테스트를 수행하면 각 그룹의 중앙값과 자릿수의 절대 편차를 계산합니다. 그런 다음 이러한 편차의 분산을 기반으로 F-통계량을 계산합니다. 계산된 F 통계량이 F 분포표의 임계값보다 크다고 가정합니다. 이 경우 귀무 가설을 기각하고 그룹의 분산이 동일하지 않다는 결론을 내립니다. 파이썬에서는 sc

Copilot 통합: SharePoint 및 Dynamics 365 Customer Service의 공동 작업 Copilot 통합: SharePoint 및 Dynamics 365 Customer Service의 공동 작업 Aug 03, 2023 pm 09:21 PM

Microsoft는 오늘 Dynamics 365 Customer Service의 Copilot과 SharePoint 통합의 초기 미리 보기를 발표했습니다. 이러한 통합을 통해 고객 서비스 상담원은 더 넓은 범위의 지식 소스에 액세스할 수 있게 되어 생산성이 향상되고 고객 상호 작용이 개선됩니다. 현재 Dynamics365 Customer Service의 Copilot은 내부 지식 기반을 활용하여 고객 서비스 상담원에게 지침을 제공합니다. Copilot은 채팅 및 이메일 콘텐츠 초안을 제안함으로써 고객 서비스 팀의 생산성을 높이는 핵심 도구가 되었습니다. 그러나 고객 피드백에 따르면 도구는 SharePoint와 같은 외부 소스의 지식을 활용해야 합니다. SharePoint 협업 운전 통합 이 피드백에 대한 응답으로,

브라우저에서 PHP 코드를 작성하고 코드가 실행되지 않도록 하는 방법은 무엇입니까? 브라우저에서 PHP 코드를 작성하고 코드가 실행되지 않도록 하는 방법은 무엇입니까? Mar 10, 2024 pm 02:27 PM

브라우저에서 PHP 코드를 작성하고 코드가 실행되지 않도록 하는 방법은 무엇입니까? 인터넷이 대중화되면서 점점 더 많은 사람들이 웹 개발을 접하게 되었고, PHP를 배우는 것도 점점 더 주목을 받고 있습니다. PHP는 서버 측에서 실행되는 스크립팅 언어이며 동적 웹 페이지를 작성하는 데 자주 사용됩니다. 그러나 연습 단계에서는 브라우저에서 PHP 코드를 작성하고 결과를 볼 수 있기를 원하지만 코드가 실행되는 것을 원하지 않습니다. 그렇다면 브라우저에서 PHP 코드를 작성하고 실행을 방지하는 방법은 무엇일까요? 이에 대해서는 아래에서 자세히 설명하겠습니다. 첫 번째,

Python에서 ANCOVA를 수행하는 방법은 무엇입니까? Python에서 ANCOVA를 수행하는 방법은 무엇입니까? Sep 01, 2023 pm 05:21 PM

ANCOVA(공분산 분석)는 분석에 공변량을 포함할 수 있어 보조 변수를 조정하고 그룹 간 비교 정확도를 높이는 데 도움이 되므로 유용한 통계 방법입니다. 이러한 추가 요인 또는 공변량은 ANCOVA를 사용하여 연구에 포함될 수 있습니다. 그룹 간에 관찰된 차이가 외부 요인이 아닌 연구의 치료 또는 개입으로 인해 발생하는지 확인하기 위해 ANCOVA를 사용하여 그룹 평균에 대한 공변량의 영향을 조정할 수 있습니다. 이를 통해 그룹 간의 보다 정확한 비교가 가능해지고 변수 간의 관계에 대해 보다 신뢰할 수 있는 결론을 얻을 수 있습니다. 이번 글에서는 ANCOVA를 자세히 살펴보고 이를 Python으로 구현해 보겠습니다. ANCOVA란 무엇입니까? 공분산 분석(ANCOVA) 방법은 두 개 이상의 그룹을 비교합니다.

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