Mu 数据库分析!

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#数据库 #character #敏捷 #web #class

本文详细介绍了一个游戏项目的数据库设计，包括账号角色关联、角色属性、账号信息等关键表结构及其字段说明，为游戏开发者提供实用的设计参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、表的组成：
1、AccountCharacter 
  用来存放帐号的角色。

2、Character
  用来存放每个角色的详细数据。

3、MEMB_INFO
  帐号信息

4、MEMB_STAT
  帐号状态

5、warehouse
  仓库

6、VI_CURR_INFO
  帐号费用

7、WEB_ZS
  PL 网站的转生数据

二、各表说明
1、AccountCharacter 表
  列名    类型  长  是否空  说明
  Number    int    4    0    自动增加的序数
  Id        varchar    10    0    帐号
  GameID1    varchar    10    1    角色1
  GameID2    varchar    10    1    角色2
  GameID3    varchar    10    1
  GameID4    varchar    10    1
  GameID5    varchar    10    1
  GameIDC    varchar    10    1

2、Character 表
  列名    类型          长  是否空  说明
  AccountID    varchar        10    0 --------帐号
  Name    nvarchar    10    0 --------角色名
  cLevel    smallint    2    1 --------等级
  LevelUpPoint    int    4    1 --------升级点
  Class    tinyint        1    1 --------职业 0法 1魔导 32精 33圣 16战 17骑 48魔 64圣导
  Experience    int        4    1 --------经验
  Strength    smallint    2    1 --------力量
  Dexterity    smallint    2    1 --------敏捷
  Vitality    smallint    2    1 --------体力
  Energy    smallint    2    1 --------智力
  Inventory    varbinary    760    1 --------身上仓库
  MagicList    varbinary    60    1 --------技能
  Money    int        4    1 --------钱
  Life    real        4    1 --------
  MaxLife    real        4    1 --------
  Mana    real        4    1 --------
  MaxMana    real        4    1 --------
  MapNumber    smallint    2    1 --------所在地图号
  MapPosX    smallint    2    1 --------X坐标
  MapPosY    smallint    2    1 --------Y坐标
  MapDir    tinyint        1    1 --------
  PkCount    int        4    1 --------
  PkLevel    int        4    1 --------PK状态：0大侠 1英雄 2好人 3普 4无赖 5魔头
  PkTime    int        4    1
  MDate    smalldatetime    4    1
  LDate    smalldatetime    4    1
  CtlCode    tinyint        1    1 --------0 普通角色 8GM
  DbVersion    tinyint        1    1
  Quest    varbinary    50    1
  LINZB    bit        1    0
  XDTIME    datetime    8    0
  STOPINFO    nvarchar    100    1
  STOPTIME    datetime    8    0
  zs_count    int        4    1
  zs_point    int        4    1
  bs_count    int        4    1
  bs_point    int        4    1
  shiji    smalldatetime    4    1
  banl    nvarchar    10    1
  lv_time    datetime    8    1
  ex_ok    int        4    1
  ex_total    int        4    1
  rb_count    int        4    1
  rb_time    datetime    8    1
  pz_time    datetime    8    1

3、MEMB_INFO
  列名    类型          长  是否空  说明
  memb_guid    int        4    0 -------- 1(系统自动生成 按顺序编号)
  memb___id    nvarchar    10    0 --------帐号
  memb__pwd    nvarchar    10    0 --------密码
  memb_name    nvarchar    10    0 --------昵称 (1)
  sno__numb    nvarchar    18    0 --------1
  post_code    nvarchar    6    1 --------1234
  addr_info    nvarchar    50    1 --------11111
  addr_deta    nvarchar    50    1 --------123456
  tel__numb    nvarchar    20    1 --------12343
  phon_numb    nvarchar    15    1 --------1234556(身份证号码)
  mail_addr    nvarchar    50    1 --------邮件地址
  fpas_ques    nvarchar    50    1 --------密码提示问题
  fpas_answ    nvarchar    50    1 --------答案
  job__code    nvarchar    2    1 --------1
  appl_days    smalldatetime    4    1 --------2005-6-6 23:00:00
  modi_days    smalldatetime    4    1 --------2005-6-6 23:00:00
  out__days    smalldatetime    4    1 --------2005-6-6 23:00:00
  true_days    smalldatetime    4    1 --------2005-6-6 23:00:00
  mail_chek    nvarchar    1    1 -------- 0 或 1
  bloc_code    nvarchar    1    0 --------0 正常 >0封号
  ctl1_code    nvarchar    1    0 --------0
  LINZBSJ    datetime    8    1 --------NULL
  LGONGZHISJ    datetime    8    1 --------NULL
  STOPINFO    nvarchar    100    1 --------NULL
  STOPTIME    datetime    8    1 --------NULL
  QX        char        1    1 --------B
  JF        int        4    0 --------0
  huiy    int        4    1 --------0
  hysj    smalldatetime    4    1 --------NULL
  lqsj    smalldatetime    4    1 --------NULL
  FDB        int        4    1 --------0
  vip        tinyint        1    1 --------0
  Expired    datetime    8    1 --------2005-6-6 23:00:05

4、MEMB_STAT
  列名    类型          长  是否空  说明
  memb___id    nvarchar    10    0 --------帐号
  ConnectStat    tinyint        1    1 --------是否在线 0：不在线
  ServerName    nvarchar    20    1 --------连接的线名
  IP        nvarchar    15    1 --------IP地址
  ConnectTM    smalldatetime    4    1 --------上线日期、时间
  DisConnectTM smalldatetime    4    1 --------下线日期、时间

5、warehouse
  列名    类型          长  是否空  说明
  AccountID    varchar        10    0 --------帐号
  Items    varbinary    1200    1 --------仓库物品
  Money    int        4    1 --------钱
  EndUseDate    smalldatetime    4    1 --------最后使用日期、时间
  DbVersion    tinyint        1    1 --------1
  pw        smallint    2    1 --------密码 0
  lastpw    smallint    2    0 --------最后密码 0
  ExtCKNum    int        4    0 --------0
  NeedExtCK    int        4    0 --------0

6、VI_CURR_INFO
  列名    类型          长  是否空  说明
  ends_days    nvarchar    8    1 --------20081111
  chek_code    nvarchar    1    0 --------1
  used_time    int        4    1 --------1234
  memb___id    nvarchar    10    0 --------帐号
  memb_name    nvarchar    10    0 --------昵称
  memb_guid    int        4    0 --------GUID 与 MEMB_INFO 里的对应
  sno__numb    nvarchar    18    0 --------123456
  Bill_Section int        4    1 --------6
  Bill_Value    int        4    1 --------3
  Bill_Hour    int        4    1 --------0
  Surplus_Point int        4    1 --------0
  Surplus_Minute datetime    8    1 --------2005-6-6 23:00:05
  Increase_Days datetime    8    1 --------2005-6-6 23:00:05
这是一个收费的表，ends_days表示费用的终止日期，memb_id这里表示对应的交费的帐号，
memb_guid这个表示收费项目对应的编号不过不一定要和帐号表相同，sno_numb这个比较重要了，一定要和帐号表里的sno_numb相同。
这个问题已经解决，方法如下：
在muonline 的表里：找到VI_CURR_INFO,先把bill_section改成2，后面的valu,hour,point随便填几百就行了，把最后一栏的时间改成2005-12-30就ok了

另外把T_Bill_section里面的end时间最好也改成2005-12-30

7、WEB_ZS
  列名    类型          长  是否空  说明
  ID        bigint        8    0
  ACC        char        10    1
  NAME    char        10    1
  ZSTIME    datetime    8    1
  ZSCLEVEL    smallint    2    1
  ZSCS    smallint    2    0
  CZCS    smallint    2    0
  CZTIME    datetime    8    0
  ZJZSCS    smallint    2    0
  GJZSCS    smallint    2    0
  CJZSCS    smallint    2    0
  BSCS    smallint    2    0
  BSTIME    datetime    8    0
  LEVELUPPOINT int        4    0
  GDDS    int        4    0 

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<think>好的，我现在需要回答用户的问题：“如何使用机器学习来分析数据库？请问机器学习用于数据库分析的方法与过程”。首先，我需要结合用户提供的引用资料，特别是引用[1]中提到的Python Sklearn库中的回归模型，以及引用[2]中提到的有监督学习和其他机器学习类型。 首先，用户的问题是关于将机器学习应用于数据库分析。我需要明确数据库分析通常涉及哪些任务，比如数据预测、分类、聚类等。然后，根据引用[1]，回归模型（线性回归、逻辑回归）和Sklearn库中的算法可能是相关工具。引用[2]提到了有监督学习、无监督学习和强化学习，这些都可能用于不同的分析任务。 接下来，我需要构建一个结构清晰的回答步骤。可能包括数据预处理、特征工程、模型选择、训练与评估、部署等阶段。同时，要确保每个步骤都结合机器学习的知识点，例如特征工程中的标准化、编码方法，模型选择中的不同算法适用场景。 需要注意用户提到的数据库分析，可能需要涉及数据清洗和特征提取的具体方法，比如如何处理缺失值、分类变量。同时，要提到Sklearn库中的相关模块，比如SimpleImputer用于缺失值处理，StandardScaler用于标准化，以及LogisticRegression等模型。 另外，用户示例中的快速排序部分有代码示例，可能用户希望看到具体的代码示例。因此，在数据库分析的例子中，可以加入一个简单的分类预测的代码片段，使用Sklearn的流程。 最后，生成相关问题时要围绕机器学习在数据库分析中的应用，比如数据预处理方法、模型选择、评估指标、深度学习应用等。确保问题与主题相关，并且能够引导用户进一步学习。 现在需要检查是否符合用户的所有要求，特别是系统级指令中的LaTeX格式是否正确，引用标识是否添加，以及回答结构是否清晰。确保每个步骤都有逻辑性，并且结合了提供的引用内容。</think>### 机器学习用于数据库分析的方法与过程 #### 1. **数据预处理与特征工程** - **数据清洗**：处理缺失值（如使用均值填充或插值法）、异常值检测（如Z-score或IQR方法）[^1]。例如，使用Python的`SimpleImputer`： ```python from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') data_clean = imputer.fit_transform(data) ``` - **特征编码**：将分类变量转换为数值，如独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码。 - **特征标准化**：使用$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$进行归一化（如`StandardScaler`）。 #### 2. **模型选择与训练** - **任务类型**： - **预测（回归）**：如销售额预测，使用线性回归模型$y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \epsilon$[^1]。 - **分类**：如用户流失预测，使用逻辑回归$P(y=1|x) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta x)}}$。 - **聚类**：如客户分群，使用K-means算法最小化目标函数$\sum_{i=1}^k \sum_{x \in C_i} ||x - \mu_i||^2$[^2]。 - **代码示例**（分类任务）： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` #### 3. **模型评估与优化** - **评估指标**： - 回归：均方误差（MSE）$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2$。 - 分类：准确率、F1-score、ROC曲线等。 - **交叉验证**：使用`cross_val_score`避免过拟合。 - **超参数调优**：如网格搜索（GridSearchCV）优化正则化参数$\lambda$。 #### 4. **部署与应用** - 将训练好的模型集成到数据库系统，实现实时预测（如通过API或存储过程）。 - 监控模型性能，定期更新数据与重新训练。 --- ### 典型应用场景 1. **用户行为分析**：通过聚类算法识别高价值客户群。 2. **故障预测**：用时序模型（如LSTM）预测数据库服务器负载。 3. **自动化决策**：如基于分类模型动态调整资源分配。 ---
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