Oracle使用shell测试历史数据样本
使用shell分析了一些数据有一些时间了,而且分析的数据情况也是基于历史数据,今天写了个脚本对历史的数据进行一个简单的分析,看
使用shell分析了一些数据有一些时间了,而且分析的数据情况也是基于历史数据,今天写了个脚本对历史的数据进行一个简单的分析,,看看准确率到底有多高。
这里有一个借助一个脚本12c.sh 对一些数据的排列百分比进行分析,比如今天有两个球队,主队让球一个,胜平负的概率为35%,40%,25%
表data里存放着一些样本数据,记录了球队的比赛情况。
sqlplus -s n1/n1 set linesize 150
set pages 0
set feedback off
spool check_$1.sh
select 'ksh 12c.sh'||w||' '||t||' '||l||' '||rw||' '||rt||' '||rl||' ' from data where r=-1 and startdate='$1';
spool off;
EOF
ksh check_$1.sh |tee check_$1.log
grep suggest check_$1.log |awk '{print $7" "$8" "$9" "$10" "$11" "$12" "$1" "$2" "$3" "$4" "$5" "$6}'>>filter_check.log
cat filter_check.log
function get_result
{
echo $1
sqlplus -s n1/n1 set pages 0
select case when zhu>ke+1
then rpad('big win:',20)||to_number(w+rw)||' '||'$2'||','||'$3'||','||'$4'||','||'$5'||','||'$6'||','||'$7'
when zhu=ke+1
then rpad('little win:',20)||to_number(w+rt)||' '||'$2'||','||'$3'||','||'$4'||','||'$5'||','||'$6'||','||'$7'
when zhu=ke
then rpad('tie:',20)||to_number(t+rl)||' '||'$2'||','||'$3'||','||'$4'||','||'$5'||','||'$6'||','||'$7'
when zhu=ke-1
then rpad('little lose:',20)||to_number(l+rl)||' '||'$2'||','||'$3'||','||'$4'||','||'$5'||','||'$6'||','||'$7'
when zhu
end
end from data where startdate='$1' and w=$2 and t=$3 and l=$4 and rw=$5 and rt=$6 and rl=$7 order by (zhu-ke);
EOF
}
while read line ---start ....end ....end ....end ....end ....end 在CentOS 6.4下安装Oracle 11gR2(x64) Oracle 11gR2 在VMWare虚拟机中安装步骤 Debian 下 安装 Oracle 11g XE R2 本文永久更新链接地址:
do
echo ---start
echo $line
input_params=`echo $line|awk '{print $1" "$2" "$3" "$4" "$5" "$6}'`
get_result $1 $input_params
echo ....end
echo .
done
rm check_$1.log
rm filter_check.log
rm check_$1.sh
分析结果如下,比如对前几天的比赛情况进行分析,在我不知道比赛结果的前提下。
5场比赛猜中了3场,仅供娱乐。
1.24 5.35 7.6 1.8 3.75 3.28 suggest w :82% of total 11
2014-08-26
little win: 4.99 1.24,5.35,7.6,1.8,3.75,3.28
.
---start
1.18 5.85 9.4 1.65 3.9 3.75 suggest w :71% of total 17
2014-08-26
tie: 9.6 1.18,5.85,9.4,1.65,3.9,3.75
.
---start
1.43 4.15 5.42 2.42 3.4 2.38 suggest w :65% of total 97
2014-08-26
little lose: 7.8 1.43,4.15,5.42,2.42,3.4,2.38
.
---start
2.1 2.95 3.25 4.7 3.6 1.57 suggest rl :68% of total 50
2014-08-26
tie: 4.52 2.1,2.95,3.25,4.7,3.6,1.57
.
---start
1.1 6.75 15 1.45 4.2 4.95 suggest w :80% of total 5
2014-08-26
big win: 2.55 1.1,6.75,15,1.45,4.2,4.95

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全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。

MySQL支持四種索引類型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。 1.B-Tree索引適用於等值查找、範圍查詢和排序。 2.Hash索引適用於等值查找,但不支持範圍查詢和排序。 3.Full-text索引用於全文搜索,適合處理大量文本數據。 4.Spatial索引用於地理空間數據查詢,適用於GIS應用。
