5.7的新特性

安全加固:
1.在8.0,caching_sha2_password是默认的认证方法,5.7的客户端也支持caching_sha2_password来连接8.0
2.不允许匿名用户登录,mysql_old_password 的认证方式已经被去掉了
3.mysql允许管理员使用自动的密码过期管理策略
4.管理员可以锁定和解除一个用户
5.增加了OpenSSL认证
6.mysqld –initialize来初始化,初始化一个root’@’localhost’用户和随机密码,创建非匿名用户,没有test库
7.默认开启事务性存储殷勤的严格SQL模式
he changes to the default SQL mode result in a default sql_mode system variable value with
these modes enabled: ONLY_FULL_GROUP_BY, STRICT_TRANS_TABLES, NO_ZERO_IN_DATE,
NO_ZERO_DATE, ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO, NO_AUTO_CREATE_USER, and
NO_ENGINE_SUBSTITUTION
8.Online DDL支持rename index
9.innodb加强:
alter table 的算法:
ALGORITHM=INPLACE 支持从0改成255,或者255改成比255大,但是不支持从比255小改到比255大,且不支持变小。这个要用ALGORITHM=COPY
10. 临时表的DDL性能变强
11. InnoDB临时表的元数据不再存储在innodb系统表,而是从存储在NNODB_TEMP_TABLE_INFO
12. innodb支持立体空间数据类型
13. innodb临时表有独立的表空间,用 innodb_temp_data_file_path这个参数控制
14. InnoDB buffer pool dump and load operations are enhanced,innodb会把经常使用的热数据导出来,使用innodb_buffer_pool_dump_pct控制
15. InnoDB supports multiple page cleaner threads for flushing dirty pages from buffer pool instances,使用innodb_page_cleaners参数控制
16. 支持Online DDL的操作:OPTIMIZE TABLE,ALTER TABLE … FORCE,ALTER TABLE … ENGINE=INNODB (when run on an InnoDB table)
17. InnoDB supports the Transportable Tablespace feature for partitioned InnoDB tables and
individual InnoDB table partitions. This enhancement eases backup procedures for partitioned
tables and enables copying of partitioned tables and individual table partitions between MySQL
instances. For additional information, see Section 14.7.6, “Copying File-Per-Table Tablespaces to
Another Instance”.
18.The innodb_buffer_pool_size parameter is dynamic, allowing you to resize the buffer
pool without restarting the server. The resizing operation, which involves moving pages to a
new location in memory, is performed in chunks. Chunk size is configurable using the newFeatures Added in MySQL 5.7.12
innodb_buffer_pool_chunk_size configuration option. You can monitor resizing progress using the new Innodb_buffer_pool_resize_status status variable
19.关机和开机的时候支持page cleaner,由参数innodb_page_cleaners控制
20.InnoDB performs a bulk load when creating or rebuilding indexes
21.A new log record type (MLOG_FILE_NAME) is used to identify tablespaces that have been modified since the last checkpoint
22.You can truncate undo logs that reside in undo tablespaces. This feature is enabled using the innodb_undo_log_truncate configuration option
23.InnoDB supports native partitioning. Previously, InnoDB relied on the ha_partition handler,
which creates a handler object for each partition. With native partitioning, a partitioned InnoDB
table uses a single partition-aware handler object. This enhancement reduces the amount of
memory required for partitioned InnoDB tables
24.mysql支持在数据目录空间外创建表空间
25.DYNAMIC replaces COMPACT as the implicit default row format for InnoDB tables.使用参数innodb_default_row_format来控制
26. JSON support
27. 系统参数和状态可以在INFORMATION_SCHEMA这张表里找到
28. 增加了sys schema
29.优化的增强,支持对某个connection做explain,也可以使用提示
30.支持虚拟列,已经使用ctrl+c不再推出mysql
31.mysqlbinlog –rewrite-db=’dboldname->dbnewname’ 可以重命名数据库名
32.Index condition pushdown support for partitioned tables
33.Master dump thread improvements
34.Changing the replication master without STOP SLAVE
35.Multi-source replication is now possible
36.Multi-source replication is now possible

5.7弃用的特性:
1.Using GRANT to create users
2.Using GRANT to modify account properties other than privilege assignments
3.Using GRANT to modify account properties other than privilege assignments
4.The query cache is deprecated
5.The log_warnings system variable and –log-warnings server option are deprecated. Use the log_error_verbosity system variable instead.
6.The global character_set_database and collation_database system variables are deprecated and will be removed in a future version of MySQL
7.The global scope for the sql_log_bin system variable has been deprecated
8.The global scope for the sql_log_bin system variable has been deprecated
9.Treatment of \N as a synonym for NULL in SQL statements is deprecated and is removed in MySQL 8.0; use NULL instead

5.7移除的特性:
1.SHOW ENGINE INNODB MUTEX output is removed
2.The InnoDB Tablespace Monitor and InnoDB Table Monitor are removed.
3.The specially named tables used to enable and disable the standard InnoDB Monitor and InnoDB Lock Monitor (innodb_monitor and innodb_lock_monitor) are removed and replaced by two dynamic system variables: innodb_status_output and innodb_status_output_locks

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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