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许可证。1)GPL许可证允许自由使用、修改和分发MySQL,但修改后的分发需遵循GPL。2)商业许可证可避免公开修改,适合需要保密的商业应用。

选择InnoDB而不是MyISAM的情况包括:1)需要事务支持,2)高并发环境,3)需要高数据一致性;反之,选择MyISAM的情况包括:1)主要是读操作,2)不需要事务支持。InnoDB适合需要高数据一致性和事务处理的应用,如电商平台,而MyISAM适合读密集型且无需事务的应用,如博客系统。

在MySQL中,外键的作用是建立表与表之间的关系,确保数据的一致性和完整性。外键通过引用完整性检查和级联操作维护数据的有效性,使用时需注意性能优化和避免常见错误。

MySQL中有四种主要的索引类型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空间索引。1.B-Tree索引适用于范围查询、排序和分组,适合在employees表的name列上创建。2.哈希索引适用于等值查询,适合在MEMORY存储引擎的hash_table表的id列上创建。3.全文索引用于文本搜索,适合在articles表的content列上创建。4.空间索引用于地理空间查询,适合在locations表的geom列上创建。

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的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。


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