最小描述长度原则

优化目标：减少服务器资源消耗，优化设计和编码两方面 设计方面：- 依赖 Oracle 优化器并提供优化条件- 使用合适的索引，了解索引的双重效应，考虑列的选择性 编码方面：- 利用索引，避免大表全表扫描- 合理使用临时表- 避免编写过于复杂的 SQL- 在不影响业务的前提下，减小事务粒度

Principles of Data Mining 是数据挖掘领域的权威教科书，内容全面，深入浅出，是学习数据挖掘的理想参考书。

使用运行长度编码压缩值向量，使用逆运行长度编码重构值向量。

数据分组的两大原则 数据分组是统计整理的核心，而统计整理又是为后续的分析和推断服务的。因此，数据分组必须以分析目标为导向，并遵循以下两个原则： 1. 完备性: 确保总体中的每个个体都能找到所属的组别，避免遗漏任何数据。 2. 互斥性: 保证每个个体只能归入一个组别，避免重复统计。 简而言之，数据分组需遵循“不重不漏”的原则，确保数据的完整性和准确性，为后续的统计分析奠定坚实基础。

SQL优化通用原则的目标是减少服务器资源消耗（主要为磁盘IO）。设计方面应尽可能依赖并为Oracle优化器提供条件：选择合适的索引以利用其双重效应和列的选择性。编码方面，充分利用索引以避免大表全表扫描；合理使用临时表；避免编写过于复杂的SQL语句，可考虑拆分为多个语句解决问题；在不影响业务的前提下，减小事务的粒度。

主键特性： 主键可以是单个字段或多个字段的组合（复合主键）。 主键值必须唯一且非空（对于复合主键，每个组成字段都不能为 NULL）。 主键设计原则： 为每张表定义一个主键，避免使用空值或重复值。

【MySQL表格设计原则详解】是关于数据库设计的详细介绍，涵盖了多个关键知识点，提升数据库设计能力。在设计数据库表时，遵循一定的原则至关重要。以下是这些原则和相关技术的详细说明：1. 表格设计原则：- 简化单表：确保每个表专注于单一的业务实体，减少跨表关联，降低复杂性。- 数据冗余：适度的数据冗余可以减少关联查询，提高性能。但这需要权衡，因为可能导致数据一致性问题。- 数据分割：限制表的字段数量不超过30个，以保持表格的清晰度和管理效率。- 数据归档：将冷数据和热数据分离，以优化性能和存储资源。- 数据标签化：避免状态拼凑，使数据更易于管理和理解。2. 字段设计：- ID生成机制：可以选择自增ID、UUID或雪花算法，每种都有其优缺点，需要根据具体需求选择。- 字段命名：使用英文名称，遵循统一的命名规则，提高代码可读性。- 字段类型：如使用Varchar而非Char以节省空间，对于状态字段使用Tinyint，时间字段推荐使用Datetime而非Timestamp。- 字段数量控制：避免过多字段，以减少存储开销和查询复杂性。3. 分区表：- 分区类型：包括Range（范围分区）、List（列表分区）、Hash（哈希分区）和Key（键分区），根据数据分布特征选择合适的分区策略。- 分区设计：字段应稳定，便于过滤，确保数据分页均匀分布，避免频繁的分区调整。4. 字段约束：确保数据完整性，如设置主键约束，保证每条记录的唯一性，以及外键约束，维护表间的关系。5. 视图算法：视图可以提供简洁的查询接口，但创建索引时需谨慎，因为视图不存储实际数据，可能会增加计算成本。6. 性能设计：- 系统负载：考虑并发量、峰值预测，选择适当的数据库类型，如读写分离、冷热数据拆分。- 读写比例：根据业务特点决定是否进行数据冗余，以优化读写性能。- 业务分析：识别关键业务，优化瓶颈操作流程，利用数据缓存（如Redis）提高性能。7. 数据统计：- 实时与延迟统计：结合实时统计和延迟计算，平衡精度与效率。8. 主键与外键：- 主键：唯一标识，无业务

求解步骤： 采用弗洛伊德算法求得任意两节点之间的距离。 计算各节点距离的平均值，即为网络的平均路径长度。

MySQL索引的长度计算遵循特定的规则，这些规则涉及到索引字段的数据类型和编码方式。在设计数据库时，正确理解索引长度计算规则可以有效提升查询性能和数据存储效率。

原则：- 保持事务简短，减少锁定争夺。- 浏览数据时避免开启事务。- 修改数据时开启事务，及时提交或回滚。- 灵活使用游标并发选项。- 访问最小量数据，减少锁定。