SQL Cookbook 数据挖掘中的常见SQL配方和最佳实践

### SAS数据挖掘教程知识点概述 一、SAS数据挖掘方法论——SEMMA 定义：SEMMA 是SAS数据挖掘的核心方法论之一，代表五个关键步骤：Sample（采样）、Explore（探索）、Modify（修改）、Model（建模）和Assess（评估）。该方法论为用户提供一个系统化的数据挖掘流程。 Sample（采样）：数据采样通过分层采样、随机采样等方式选取具有代表性的数据子集，以确保样本能够有效反映整体数据特征。 Explore（探索）：通过初步的探索性分析理解数据的分布情况，常用技术包括描述性统计分析和数据可视化。 Modify（修改）：进行数据清洗、变量转换、缺失值

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基于数据挖掘，提出多用户多服务器下的互动行为匹配方法，包括合作商业模式和跨界服务生态链运营模式。利用个性化关联规则完成匹配，在数据挖掘工具支持下，匹配精准度高于传统方法。可用于支持跨界服务生态链共创共赢。

SQL脚本规范 7.5 SQL脚本 去除^M符号：Windows系统中，每行的结尾是“\r”；Mac系统里，每行的结尾是“\r”；Unix/Linux系统里，每行的结尾是换行CR，即“”。因此，确保在不同系统间转移文件时，需去除^M符号。 分隔符设置：对于存储过程或触发器，升级脚本里应该正确设置分隔符（DELIMITER）。 函数要求：确认函数为DETERMINISTIC。 引擎与字符集：无特殊需求时，使用InnoDB引擎和utf8字符集。 回滚与重复执行：升级脚本应便于回滚且可重复执行。 注释有效性：确保注释有效。MySQL支持“--”、“#”或“/**/”注释方式，

本指南为开发者提供一系列编写高效、可维护和安全的 PL/SQL 代码的最佳实践。 代码组织和结构 使用包来封装相关的过程、函数、变量和游标，提高代码的可重用性和可维护性。 采用有意义的命名规范，使代码易于理解。 使用缩进和空格来格式化代码，提高代码的可读性。 性能优化 使用绑定变量来避免 SQL 语句的重复解析。 尽量减少上下文切换，例如在循环中避免频繁调用 SQL 语句。 使用合适的索引来加速数据检索。 错误处理 使用异常处理机制来捕获和处理运行时错误。 记录错误信息，以便于调试和问题排查。 安全性 使用绑定变量来防止 SQL 注入攻击。 避免在代码中存储敏感信息，例如密码。