近似聚集查询

取样是一种普遍有效的近似技术，利用取样技术处理近似聚集查询在决策支持系统和数据挖掘中广泛采用。正确有效地产生近似查询结果并最小化误差是处理近似查询的关键目标。提出了Outlier-DivideConquer算法，结合误差确界，只需单次扫描数据集，特别适用于高方差分布的聚集属性，克服了随机均匀取样的局限性，显著降低近似查询误差，且比同类算法执行效率更高。实验验证显示，该算法与传统均匀取样算法相比具有显著优势。

在MySQL中，聚集表与非聚集表的主要区别在于它们的索引结构和数据存储方式。聚集表中的数据物理存储顺序与索引顺序一致，这使得数据检索速度较快，尤其是通过主键查询。而非聚集表则是数据存储顺序与索引顺序分离，索引仅作为指向数据的位置标识。因此，非聚集表在涉及复杂查询或频繁更新操作时，可能表现出更好的灵活性。

数据库聚集函数实训要求学生熟练掌握并运用SQL进行单表查询，这些函数在数据分析和报告生成中扮演着关键角色。

在检索记录时，聚集索引比非聚集索引速度更快，因为它们按索引键值的顺序排列记录。然而，添加或更新记录时，使用聚集索引会稍慢，因为需要对记录排序后再存储。一个表中只能有一个聚集索引，但可以有多个非聚集索引。惟一性索引保证字段或字段组合的唯一性，而复合索引由多个字段组合而成，在多字段查询中尤为有用。

MySQL的聚集索引(InnoDB引擎)实现了两种B+Tree索引：一种是非主键索引，将列值作为Key，主键位置作为Value；另一种是主键索引，每个叶子节点都有双向指针指向前驱和后继节点。聚集索引不仅包含主键，还包含所有数据，因此是数据的物理排序。即使用户未指定主键，InnoDB也会隐含生成一个主键，但性能相较于序列主键会略有下降。详细参考：《MySQL索引与存储方式对性能的影响》《数据库算法与数据结构系列——B树相关》

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1

聚集函数 聚集函数是用于计算数据集的统计信息的工具。常见的聚集函数包括： 计数： COUNT（[DISTINCT|ALL] *） COUNT（[DISTINCT|ALL] ） 总和： SUM（[DISTINCT|ALL] ） 平均值： AVG（[DISTINCT|ALL] ） 最大值和最小值： MAX（[DISTINCT|ALL] ） MIN（[DISTINCT|ALL] ）

哥本哈根大学的近似算法课程笔记，整理成了一本还挺扎实的开源教材《The Design of Approximation Algorithms》。讲的都是实打实能用的算法技巧，比如贪婪算法、局部搜索、动态规划、线性规划这些经典玩意儿。 每一章都讲一个技术点，立马给你几个问题场景直接套上。讲完基础部分还不算完，后面还有进阶玩法，比如乘法权重、在线算法这些大数据场景下吃香的思路，都是手把手教你怎么上手。 书的语气虽然是研究生教材，但阅读起来还挺友好，尤其你要是有一点算法和数学功底，基本看得懂。里面还包含了哥大、MIT 等课程的讲义内容，不光讲原理，还配了不少实际应用，比如网络设计、资源调度这些在工程

MySQL提供的round(x)函数负责计算离x最近的整数，round(x,y)函数负责计算离x最近的小数（小数点后保留y位）；truncate(x,y)函数负责返回小数点后保留y位的x（舍弃多余小数位，不进行四舍五入）。

非聚集索引将数据存储在一个位置，索引则存储在另一处，包含指向数据存储位置的指针。索引项按键值顺序存储，表中数据则按不同顺序存储。这种结构类似于图书的目录。