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

MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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