索引项

使用汇总项可将数据组合并统计在一起。

MySQL 8 JAR 包 MySQL 5 JAR 包 Spring JDBC JAR 包 Druid JAR 包

Java与Mysql项目结项演示文稿，主要内容包括：需求分析、开发管理、过程控制、测试执行、系统上线及最终验收，特别侧重于开发管理过程的详细介绍。

本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息，采用三叉链表结构组织有向项集图，并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库，有效减少I/O开销，适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。

实现频繁项集合并的最小距离目标，并能灵活设定目标集合大小。

此存储库包含 Apache Flink 项目的多个依赖项。这些依赖项的目的是在 Flink 发行版中提供依赖项的单个实例，而不是每个单独的模块对依赖项进行着色。除了 flink-shaded-hadoop-2 之外，这里包含的着色依赖项不公开任何传递依赖项。它们可能是自包含的，也可能不是自包含的。在使用这些依赖项时，建议直接处理 t。

Apriori 算法在挖掘频繁项集和关联规则这块儿，算是老牌选手了，逻辑简单，思路清晰，最适合刚接触数据挖掘的你。规则一条条挖，速度还能接受，配合剪枝优化，用起来也挺顺手的。 交易数据的商品组合推荐、购物车这些场景，Apriori 都能搞定。比如你想知道“买牛奶的人会不会顺便买面包”，那这算法就派上用场了。可以配合 Java 写个小项目，跑起来还挺快。 文档我整理了几个链接，建议先看这个 Apriori 关联规则挖掘算法，基础讲得清楚。再瞄一眼Apriori 算法详解，讲得更深入。 你要是关心性能问题，推荐你看看这个高效剪枝的版本，思路蛮实用的。还有 Java 版的示例项目哦，点这里Java

Apriori 算法的 Java 源码，写得挺清楚，逻辑也比较易懂。适合你拿来跑个 demo 或者改成自己的逻辑直接上项目。源码里用的是频繁项集的经典思路，多次扫描数据，算支持度，再生成关联规则。没有堆一堆公式，反倒更容易入门。 Apriori 算法是搞关联绕不开的东西，像电商里的“买了 A 也买 B”，就是这类场景。代码结构比较简洁，核心逻辑就几个类，调试起来也方便。你只要稍微会点 Java，改改就能用。 源码里面有个简单例子，流程清晰，跑起来就能看到频繁项集和对应的关联规则。对比那些动不动就讲算法推导的教程，嗯，这份源码友好多了。 另外还有不少参考资源，如果你想深入看看别的实现方式，像支持

B树索引 B树索引是一种数据结构，用于快速查找表中的数据。 唯一索引 唯一索引确保指定列中的值唯一。Oracle自动为表的主键创建唯一索引，也可以使用CREATE UNIQUE INDEX语句创建。

MySQL索引详解 MySQL索引是一种数据结构，用于加速数据库查询。索引就好比书籍的目录，可以帮助数据库快速定位到需要查找的数据，从而提升查询效率。 索引的类型： B+树索引: MySQL中最常用的索引类型，适合大多数场景。 哈希索引: 针对特定场景的索引类型，例如Memory存储引擎。 全文索引: 用于加速文本搜索。 索引的优势： 提高查询速度: 索引可以帮助数据库快速定位数据，从而减少磁盘I/O操作。 优化排序和分组: 索引可以帮助数据库快速排序和分组数据。 提升查询效率: 索引可以减少数据库需要扫描的数据量，从而提升查询效率。 索引的缺点： 占用存储空间: 索引需要额外的存储