如果你在最近进行过SELECT或UPDATE查询,那么你很可能用到过一个或者多个MySQL的比较运算符来限制查询的输出结果。比较是大多数SELECT查询不可分割的一部分,而MySQL为这一功能提供了很多函数;根据最近一次统计,它有超过20个这样的运算符和函数,从著名的=和LIKE到更加难懂的NOT IN和STRCMP()。 1VY4K4|}S
gM= sL
本文把重点放在一些不太常见的MySQL数据比较函数和运算符上,讨论它们可以被如何运用在应用程序里比较表格字段里的字符串、数字和日期/时间或者用户提供的值。 2X {r{C
Jlt0N)5
BETWEEN ?e6|E.S2
cZ1%MK(c:
BETWEEN运算符是测试在某个范围内是否存在一个数值或者日期值的有用方式。这个运算符接受两个参数——最大值和最小值,并测试所提供的值是否在这两个值的范围之内。如果在这个范围之内,运算符就返回一个布尔值——真;否则,它就返回一个伪值。下面就是一个例子: LO{e%I&{;
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mysql> SELECT 2350 BETWEEN 100 AND 10000; :k4RPM7oS
+----------------------------+ L%T6ai1~
| 2350 BETWEEN 100 AND 10000 | 1H-~cV1c
+----------------------------+ QvmGwFO
| 1 | M#FhJvE4QJ
+----------------------------+ m5HY$9d
1 row in set (0.18 sec) !vBxXnY;
1z2%TZ='
下面两个例子用到了日期值: YXV 9Mi
5 ""&3
mysql> SELECT 20060405 BETWEEN 20060101 AND 20070101; fUue'U|5
+----------------------------------------+ :bSK WoQ{
| 20060405 BETWEEN 20060101 AND 20070101 | MVW]|Lv
+----------------------------------------+ 9`ia
| 1 | i|W/(Q@9
+----------------------------------------+ >nr?U% " c
1 row in set (0.00 sec) xqTpW.1
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mysql> SELECT 20060405 BETWEEN 20060101 AND 20060401; "7mG+Ak
+----------------------------------------+ p$@ch4i
| 20060405 BETWEEN 20060101 AND 20060401 | -c-[K6a_
+----------------------------------------+ 8hM?i_}IQ
| 0 | |_O7sBx&
+----------------------------------------+ [)51f+oC8
1 row in set (0.00 sec) ?N1LMD1qp$
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GREATEST和LEAST *p@1}e}&A
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GREATEST和LEAST运算符为判断一组数字或者时间值中最大和最小值提供了一个便捷的途径。你一看名字就知道这两个运算符的作用——下面是一个对一组日期使用GREATEST运算符的例子: +q+cyX
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mysql> SELECT GREATEST(20000601, 20000529, 20000604); GC)XtG5b
+----------------------------------------+ =[|IEZYq
| GREATEST(20000601, 20000529, 20000604) | :Op\PrM1f
+----------------------------------------+ |vLQb*Q
| 20000604 | BE^"n}75
+----------------------------------------+ 5|GFPd\Pg
1 row in set (0.00 sec) Xcq4XGwnj
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而下面是一个对一组数值使用LEAST运算符的例子: ]Hm^_f+
oewSeplb
mysql> SELECT LEAST(100, 200, 50, -6, -73, 1000); =PF:Xj!
+------------------------------------+ Y/"C aKm
| LEAST(100, 200, 50, -6, -73, 1000) | 0Ad=,0z
+------------------------------------+ QVV?[c8K
| -73 | ZKivc xF3L
+------------------------------------+ "d KO`1
1 row in set (0.03 sec)
如果你在最近进行过SELECT或UPDATE查询,那么你很可能用到过一个或者多个MySQL的比较运算符来限制查询的输出结果。比较是大多数SELECT查询不可分割的一部分,而MySQL为这一功能提供了很多函数;根据最近一次统计,它有超过20个这样的运算符和函数,从著名的=和LIKE到更加难懂的NOT IN和STRCMP()。 wS 0/
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本文把重点放在一些不太常见的MySQL数据比较函数和运算符上,讨论它们可以被如何运用在应用程序里比较表格字段里的字符串、数字和日期/时间或者用户提供的值。 cH5u;zK4`
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BETWEEN `'IUKa
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BETWEEN运算符是测试在某个范围内是否存在一个数值或者日期值的有用方式。这个运算符接受两个参数——最大值和最小值,并测试所提供的值是否在这两个值的范围之内。如果在这个范围之内,运算符就返回一个布尔值——真;否则,它就返回一个伪值。下面就是一个例子: TC^`&"
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mysql> SELECT 2350 BETWEEN 100 AND 10000; ):zC9;:
+----------------------------+ LxyZm
| 2350 BETWEEN 100 AND 10000 | v"6*y2a N
+----------------------------+ \91$M@
| 1 | V5+]n
+----------------------------+ LStS*[
1 row in set (0.18 sec) ;R>|*y
z|US~Tl
下面两个例子用到了日期值: *75TVy?D
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mysql> SELECT 20060405 BETWEEN 20060101 AND 20070101; NC>E(z
+----------------------------------------+ 5+BUJB4_pM
| 20060405 BETWEEN 20060101 AND 20070101 | d1^1 cr
+----------------------------------------+ iD]|sX%^0
| 1 | 3+=E{_0C
+----------------------------------------+ }TDp('^
1 row in set (0.00 sec) F{ewZsjd=
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mysql> SELECT 20060405 BETWEEN 20060101 AND 20060401; {.'+W
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| 20060405 BETWEEN 20060101 AND 20060401 | EXRP\Fh
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GREATEST和LEAST运算符为判断一组数字或者时间值中最大和最小值提供了一个便捷的途径。你一看名字就知道这两个运算符的作用——下面是一个对一组日期使用GREATEST运算符的例子: >oh!wq[+
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mysql> SELECT GREATEST(20000601, 20000529, 20000604); F6$ l {bm
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| GREATEST(20000601, 20000529, 20000604) | }YXH:8I
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1 row in set (0.00 sec) h ,NJ.mK
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而下面是一个对一组数值使用LEAST运算符的例子: Q,rcyIM
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mysql> SELECT LEAST(100, 200, 50, -6, -73, 1000); S 9)TvQ
+------------------------------------+ 5Nhr|@b0
| LEAST(100, 200, 50, -6, -73, 1000) | SNi9WIjP`
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1 row in set (0.03 sec)

译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前,没有用于构建和管理机器学习(ML)应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好,缺乏可重复性,而且从长远来看容易彻底失败。因此,我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程(CRISP-ML(Q))是CRISP-DM的升级版,以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML(Q)有六个单独的阶段:1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型

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数据分析方法有4种,分别是:1、趋势分析,趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪;2、象限分析,可依据数据的不同,将各个比较主体划分到四个象限中;3、对比分析,分为横向对比和纵向对比;4、交叉分析,主要作用就是从多个维度细分数据。


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