条件下推tWhere条件下推t a. select from ( A ) o where o.id = 1 tt=> select from ( A.query(id = 1) ) tJOIN中非join列的条件下推ta. A join B on A.id = B.id where A.name = 1 and B.title = 2 t=> A.query(name = 1) join B.query(title = 2) on A.id = B.id t等值条件的推导ta. A join B on A.id = B.id where A.id = 1 => B.id = 1
条件下推-tddl原理详解
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TDDL支持大部分DML SQL语句，包括：
insert/update/replace
select/join/union/subquery/exist
不支持的SQL语句：
group by/order by特殊列
groupby/orderby列为函数，必须出现在select列中
复杂join条件（join列为函数）
跨库事务（update/delete多表SQL）
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在已知天气条件下，活动的不确定性可以通过条件熵来衡量。具体而言，活动在天气条件下的条件熵 H(活动|天气) 可以通过如下公式计算：
H(活动|天气) = ∑ p(天气) * H(活动|天气)
其中 p(天气) 表示特定天气条件出现的概率，H(活动|天气) 表示在该天气条件下活动的熵。
例如，根据给定的数据，我们可以计算出 H(活动|天气) = (5/14)0.971 + (4/14)0 +(5/14)*0.971 = 0.693。
这意味着，在已知天气条件的情况下，活动的决策仍然存在一定程度的不确定性。
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