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复杂关联SQL的优化

昨天处理了一则复杂关联SQL的优化,这类SQL的优化往往考虑以下四点: 第一.查询所返回的结果集,通常查询返回的结果集很少,是有信心进行优化的; 第二.驱动表的选择至关重要,通过查看执行计划,可以看到优化器选择的驱动表,从执行计划中的rows可以大致反映出问题的所在; 第三.理清各表之间的关联关系,注意关联字段上是否有合适的索引; 第四.使用straight_join关键词来强制表之间的关联顺序,可以方便我们验证某些猜想; 执行时间: mysql> select c.yh_id, -> c.yh_dm, -> c.yh_mc, -> c.mm, -> c.yh_lx, -> a.jg_id, -> a.jg_dm, -> a.jg_mc, -> a.jgxz_dm, -> d.js_dm yh_

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基于关联规则的推荐系统

首先,要了解关联规则的几个概念,定义N为总事物数,N(A)、N(B)分别为项集A、项集B出现的次数,N(AB)为项集A、项集B同时出现的次数,A、B为不相交项集A∩B=O,规则A→B表示由A推到B:支持度(Support): 支持度是一种重要度量,支持度低的规则很可能是偶然现象,对推荐意义不大,另外支持度是数据剪枝的一个重要依据。置信度(Confidence): 置信度,字面上的解释就是这个规则到底有多可信,对于给定的规则A→B,置信度越高...