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    MySQL随机函数RAND

    100 div 10)), char(97+(i % 10)))); set i=i+1; end while; end;; delimiter ; call idata(); 如何随机取...类型(记为字段R),第二个字段是varchar(64)类型(记为字段W),临时表没有索引 从word表中,按照主键顺序取出所有的word值,对于每一个word值,调用rand函数生成一个大于0小于1的随机小数...,把该随机小数和word值存入临时表的R和W字段中,至此扫描行数是10000 临时表目前有10000行数据,下面需要对这个临时表按照字段R进行排序 初始化sort_buffer,sort_buffer中有两个字段...总扫描行数变为20003(MySQL8.0以后这里是10003行)。 MySQL8.0下慢查询日志如下图,扫描行数为100003行: 临时表只能是内存表么? 答案是NO。...MySQL8.0.12之前,MySQL优化器会为排序直接分配sort_buffer_size指定大小的内存,但从MySQL8.0.12开始,为排序分配内存是以增量的方式进行。

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    创建角色随机名字(mysql抽取随机记录)和mysql游标的使用

    1、现在创建游戏角色的时候,基本上都是支持角色名字随机的,以前此功能在客户端用代码实现,然后向服务器请求并验证,后来发现有时候连续几次都失败,所以改成在服务器实现。...实现方法主要考虑使用mysql随机查询记录,在网上查了很多方案,然后用在了我们游戏中。 实现方案是,将所有随机名字都插入到一张表中,然后从中随机取一条当前角色表中没有出现过的名字。...因为对mysql没有深入研究过,在实践的过程中发现游标操作只能修改一条数据,后来查了很多资料,还是解决了问题,自己也学到了一点知识,修改后存储过程如下: DECLARE _cursor CURSOR FOR

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    MySQL随机恢复的设计思路

    比如下面的场景: 1)数据库参数配置不规范,/etc/my.cnf和/data/mysql_xxx/my.cnf的配置不匹配,导致实例启动失败 2)数据库版本差异化,比如主流支持是5.7,突然冒出来一个...所以我冒出来一个随机恢复的想法,还是假设有500个实例,那么这些实例如果我们一一恢复,每天的工作量是很庞大的,而且对系统的负载也很高,所以如果我们把风险和成本做一个综合,这个工作的效率和意义就会很明显。...需要补充的是,随机时间是在备份集的时间周期内,而随机时间戳,则是按照近24小时内的一个随机时间点。 所以多次随机,能够让这个事情的判断会更加明确,恢复质量一目了然。...在这个基础上还需要一系列的事情: 1)随机需要保证在一定的时间范围内,所有实例都能够覆盖到 2)对恢复机进行线性扩展,比如提供一个恢复服务器组,可以在上面并行的跑一些恢复任务,提高恢复响应效率 3)对恢复结果进行日报可视化

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    jmeter压测mysql产生随机参数

    在对系统进行压测时有时要进行局部压测,比如对数据库的读写性能压测,使用过数据库以及搜索引擎的小伙伴相信对缓存这个东西一定不会陌生,如果我们在对数据库或者es之类的搜索引擎进行压测时一定要采用随机的参数,...否则压测意义就不大了,因为从缓存返回数据跟从io读取数据后返回是两码事,这两种情况在性能上相差太大,当然是用一定固定值进行压测也不符合实际生产过程中使用场景,本文主要介绍一种使用jmeter压测mysql...数据库时的一种随机参数生成方式,当然这也不符合实际应用场景,尤其是一些涉及多个关联查询的情况,如果一个查询查不到可能直接返回了,这样也不够真实,更真实一些的方式应该是将系统中已有的数据放在jmeter中进行压测...,本文先简单介绍下jmeter随机参数压测mysql的方法: 1、首先确保已经安装了jmeter工具,https://jmeter.apache.org/ 2、把mysql对应版本驱动拷贝到jmeter...5、创建jdbc连接信息 配置过数据库连接池的一定对上面的信息不陌生,按照实际数据库配置即可 6、创建产生随机数字的BeanShell Sampler 这里面用的就是uuid,使用uuid的不重复性来构造随机查询参数

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    机器学习–组合分类方法之随机森林算法原理和实现(RF)

    上一节我们详细的介绍了组合分类方法中的boosting提升算法中经典的adaboost提升算法,当然还有其他的提升算法例如:前向分步算法(adaboost算法是该算法的一个特殊情况,)、提升树算法(基于加法模型和前向分布算法...装袋(bagging,表示自助聚集(bootstrap aggregation)): 这一节我们主要介绍的是组合分类方法中的另一个大类基于bagging的方法,他所代表的最典型的的算法就是随机森林算法,...Learning)方法(组合方法) 在讲解随机森林之前,大家需要理解基础知识: 决策树:不理解的请看我的这篇文章,决策树不难,难点在于决策树的依据那些信息进行决策,这是难点,大家务必理解了,一旦理解了,...到这里我们和bagging算法对比一下,首先bagging的每个基学习器样本也是这样进行抽样的,随机深林不同的是在此基础上进一步随机了,即在每个样本的特征进行进一步的随机性选择,这样两个随机就出了,这也是随机深林的随机之处了...具体的随机森林介绍可以参见随机森林主页:Random Forest。

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