MySQL高阶讲座之:`MySQL`的`Histogram`直方图:其在`Cardinality`估算中的作用。

各位观众老爷们,晚上好!今天咱们聊点MySQL内部的“黑魔法”——直方图 (Histogram)。别怕,听起来高大上,其实就是个更精准的“数字饼图”,能让MySQL在优化查询时更聪明。 一、开场白:Cardinality估算的重要性 在深入直方图之前,咱们先得明白一个概念:Cardinality(基数)。简单来说,就是某列有多少个不同的值。比如,一个gender列,通常只有“男”和“女”两种,那它的Cardinality就是2。而一个user_id列,每个用户都有唯一的ID,那它的Cardinality就接近于表里的总行数。 为啥Cardinality重要?因为它直接影响MySQL的查询优化。MySQL的优化器会根据Cardinality来判断走哪个索引效率更高,甚至决定是否全表扫描。如果Cardinality估算不准,优化器就可能“脑抽”,选一个效率很低的执行计划,导致查询慢如蜗牛。 举个例子,假设我们有个users表,有个city列,建了索引。现在要查居住在“北京”的用户: SELECT * FROM users WHERE city = ‘北京’; 如果MySQL估算city = …

直方图与计数:`np.histogram`, `np.bincount`

好的,各位观众老爷,欢迎来到今天的“数据挖掘之奇技淫巧”讲堂!今天我们要聊的是数据分析界两位低调但实力爆表的英雄:np.histogram 和 np.bincount。 别看它们名字平平无奇,就像隔壁老王一样,但它们的功能却相当犀利,能帮你快速统计数据分布,绘制精美的直方图,简直是数据可视化的好帮手!😎 第一幕:np.histogram——直方图大师的华丽登场 想象一下,你手里有一大堆数据,比如全班同学的考试成绩、网站用户的年龄、某个股票的价格波动等等。你想快速了解这些数据的分布情况,看看哪些分数段的人最多,哪些年龄段的用户最活跃,股票价格主要集中在哪个区间。这时候,np.histogram 就能闪亮登场,帮你把数据变成一幅直观的直方图! 什么是直方图呢?简单来说,就是把数据分成若干个“桶”(bins),然后统计每个桶里有多少个数据,最后用柱状图的形式展示出来。柱子越高,说明这个桶里的数据越多。 np.histogram 的基本用法非常简单: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 模拟一些数据,比如1000个随机数,服 …