MySQL 및 Fortran을 사용한 개발: 데이터 과학 컴퓨팅 기능을 구현하는 방법
MySQL과 Fortran을 활용한 개발: 데이터 사이언스 컴퓨팅 기능 구현 방법
데이터 사이언스 분야에서는 대용량 데이터를 컴퓨팅하고 분석하는 것이 중요합니다. 효율적인 데이터 사이언스 컴퓨팅 기능을 달성하기 위해 MySQL과 Fortran 언어를 조합하여 사용할 수 있습니다. MySQL은 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템이고 Fortran은 고성능 과학 컴퓨팅 언어입니다. 이 두 가지를 결합함으로써 우리는 MySQL의 데이터 저장 및 관리 기능과 Fortran의 효율적인 수치 컴퓨팅 기능을 사용하여 다양한 데이터 과학 작업을 완료할 수 있습니다.
아래에서는 데이터 과학 계산에 MySQL과 Fortran을 사용하는 방법을 소개하고 참조할 수 있는 몇 가지 코드 예제를 제공합니다.
먼저 MySQL 데이터베이스를 생성하고 그 안에 데이터를 저장할 테이블을 생성해야 합니다. 학생의 이름, 나이, 학년이 포함된 데이터 세트를 처리한다고 가정하면 다음 SQL 문을 사용하여 "students"라는 테이블을 만들 수 있습니다.
CREATE TABLE students ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), age INT, score DECIMAL(5,2) );
다음으로 Fortran을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결하는 프로그램을 작성할 수 있습니다. , 계산을 위해 Fortran 프로그램으로 데이터를 읽어옵니다. 다음은 간단한 Fortran 프로그램 예제입니다.
PROGRAM data_analysis USE mysql, ONLY: MYSQL_TYPE, MYSQL_ATTR, MYSQL_STMT, mysql_init, & mysql_stmt_init, mysql_fetch, MySQL_Query, MySQL_Prepare, MySQL_Stmt_Close, & mysql_real_connect, mysql_options, mysql_stmt_store_result IMPLICIT NONE INTEGER :: ierr, nrow, ncol, i CHARACTER(len=1024) :: hostname, username, password, dbname CHARACTER(len=100) :: query REAL, ALLOCATABLE :: data(:,:) TYPE(MYSQL_STMT) :: stmt TYPE(MYSQL_RES) :: result ! 连接到MySQL数据库 CALL mysql_init(stmt) dbname = "your_database_name" CALL mysql_real_connect(stmt, 'localhost', 'your_username', 'your_password', dbname, 0, C_NULL, 0) ! 执行查询语句 query = "SELECT * FROM students" CALL MySQL_Query(stmt, TRIM(query), LEN(TRIM(query))) ! 获取结果集 CALL mysql_store_result(stmt) nrow = mysql_num_rows(stmt) ncol = mysql_num_fields(stmt) IALLOCATE(data(nrow, ncol)) ! 从结果集中读取数据 DO i = 1, nrow CALL mysql_fetch(stmt) CALL mysql_stmt_fetch(stmt, ncol, data(i,:)) END DO ! 关闭MySQL连接 CALL mysql_stmt_close(stmt) CALL mysql_close(stmt) ! 在Fortran程序中进行数据科学计算 ! 这里可以编写任意的计算代码,例如计算平均成绩等 DEALLOCATE(data) END PROGRAM data_analysis
이 예제에서는 먼저 MySQL_STMT 유형 변수 stmt를 초기화한 다음 mysql_real_connect 함수를 호출하여 MySQL 데이터베이스에 연결합니다. 다음으로 쿼리 문을 실행하여 모든 학생의 데이터를 얻고 결과 집합을 Fortran 데이터 배열로 읽었습니다. 마지막으로 평균 성적 계산 등과 같은 Fortran 프로그램에서 모든 데이터 과학 계산을 수행할 수 있습니다.
MySQL과 Fortran의 조합을 사용하면 데이터 과학 계산을 쉽게 수행할 수 있으며 MySQL의 데이터 저장 및 관리 기능과 Fortran의 효율적인 수치 계산 기능을 최대한 활용할 수 있습니다. 이 기사가 MySQL과 Fortran을 사용하여 데이터 과학 컴퓨팅 기능을 개발하려는 독자에게 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 MySQL 및 Fortran을 사용한 개발: 데이터 과학 컴퓨팅 기능을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

MySQL 사용자 이름 및 비밀번호를 작성하려면 : 1. 사용자 이름과 비밀번호를 결정합니다. 2. 데이터베이스에 연결; 3. 사용자 이름과 비밀번호를 사용하여 쿼리 및 명령을 실행하십시오.

1. 올바른 색인을 사용하여 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 데이터 검색 속도를 높이십시오. 테이블 열을 여러 번 찾으면 해당 열에 대한 인덱스를 만듭니다. 귀하 또는 귀하의 앱이 기준에 따라 여러 열에서 데이터가 필요한 경우 복합 인덱스 2를 만듭니다. 2. 선택을 피하십시오 * 필요한 열만 선택하면 모든 원치 않는 열을 선택하면 더 많은 서버 메모리를 선택하면 서버가 높은 부하 또는 주파수 시간으로 서버가 속도가 느려지며, 예를 들어 Creation_at 및 Updated_at 및 Timestamps와 같은 열이 포함되어 있지 않기 때문에 쿼리가 필요하지 않기 때문에 테이블은 선택을 피할 수 없습니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

데이터베이스 산 속성에 대한 자세한 설명 산 속성은 데이터베이스 트랜잭션의 신뢰성과 일관성을 보장하기위한 일련의 규칙입니다. 데이터베이스 시스템이 트랜잭션을 처리하는 방법을 정의하고 시스템 충돌, 전원 중단 또는 여러 사용자의 동시 액세스가 발생할 경우에도 데이터 무결성 및 정확성을 보장합니다. 산 속성 개요 원자력 : 트랜잭션은 불가분의 단위로 간주됩니다. 모든 부분이 실패하고 전체 트랜잭션이 롤백되며 데이터베이스는 변경 사항을 유지하지 않습니다. 예를 들어, 은행 송금이 한 계정에서 공제되지만 다른 계정으로 인상되지 않은 경우 전체 작업이 취소됩니다. BeginTransaction; updateAccountssetBalance = Balance-100WH
