49、关系型数据库服务管理指南

关系型数据库服务管理指南

1. SQL 逻辑运算符的常见错误

在数据库编程中,新手常犯的错误之一是混淆逻辑 AND 和逻辑 OR。例如,日常表述“查找 2003 年和 2004 年发行的所有 CD” ,若以 SQL 格式输入数据库,乍看可能以为会返回《For All You’ve Done》和《Life for Rent》的相关行,但实际上不会返回任何行。因为数据库会将其解读为“查找 CD 同时在 2003 年和 2004 年发行的所有行”,同一 CD 若无新的 ISBN 和数据库条目,不可能两次发行,所以无论表中存储多少 CD 记录,该语句都不会返回结果。正确的做法是使用 OR 语句而非 AND 语句。

2. 数据库选型:MySQL 与 PostgreSQL

对于刚开始在 Linux 环境下使用数据库的用户,首要任务是研究哪种数据库最符合自身需求。Linux 有众多数据库软件包,有免费的,也有价值数十万美元的商业数据库,如 Oracle 这类昂贵的商业数据库暂不在讨论范围内,这里重点介绍两个免费数据库:MySQL 和 PostgreSQL。

这两个数据库功能都很强大,都可能满足需求,但它们各自有独特的功能特性,可能更贴合特定需求或让数据库应用开发更轻松。

需注意,Oracle 收购了拥有 MySQL 的 Sun Microsystems。短期内可能无影响,但数据库领域都在关注 MySQL 的走向。至少有两个团队分叉了代码,以确保数据库保持免费开源且持续开发,如 Drizzle(http://drizzle.org)和 MariaDB(http://kb.askmonty.org/v/MariaDB)。虽未来不明,但建议关注这些项目,以

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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