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使用pt-query-digest分析mysql slow query log

下载地址：

https://www.sodocs.net/doc/24687155.html,/software/percona-toolkit/

官方文档：

https://www.sodocs.net/doc/24687155.html,/doc/percona-toolkit/pt-query-digest.html

请先确定在https://www.sodocs.net/doc/24687155.html,f中打开了mysql的slow_query_log，并且保证long_query_time参数设置得很合理。# NC In the future --slow-query-log and --slow-query-log-file=file-name will be used

# enabled in 5.1.29 but don't use now for compatibility

slow-query-log

slow-query-log-file = slow.log

# All queries taking more than this amount of time (in seconds) will be

# treated as slow.

# Can use ms with special patch from Percona

long-query-time = 1

pt-query-digest是一个perl脚本，只需下载即可。

[arno.sun@srv-nc-ssh1 slowlog]$ wget https://www.sodocs.net/doc/24687155.html,/get/pt-query-digest [arno.sun@srv-nc-ssh1 slowlog]$ file pt-query-digest

pt-query-digest: a perl script text executable

[arno.sun@srv-nc-ssh1 slowlog]$ chmod +x pt-query-digest

使用：

直接上就行了，简单粗暴也没有问题。

事实上，这个工具确实有点简单粗暴，如果slow log够大的话，会消耗相当多的cpu和内存，

所以最好把slow log和pt-query-digest放到其它的server上面运行。

[arno.sun@srv-nc-ssh1 slowlog]$ ./pt-query-digest slow.log | less

第一部分是摘要：

# 620ms user time, 10ms system time, 19.76M rss, 115.84M vsz

# Current date: Wed Mar 20 16:09:35 2013

# Hostname: srv-nc-ssh1

# Files: slow.log

# Overall: 371 total, 35 unique, 0.00 QPS, 0.05x concurrency _____________

# Time range: 2013-03-18 14:08:55 to 2013-03-19 12:23:36

# Attribute total min max avg 95% stddev median

# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======

# Exec time 3959s 1s 73s 11s 37s 12s 7s

# Lock time 246s 0 42s 663ms 204us 4s 66us

# Rows sent 37.53M 0 6.10M 103.58k 485.50k 580.16k 0

# Rows examine 71.32M 0 6.10M 196.86k 961.27k 607.20k 0

# Rows affecte 1.03M 0 973.91k 2.83k 0.99 49.98k 0.99

# Rows read 37.53M 0 6.10M 103.58k 485.50k 580.16k 0

# Bytes sent 4.48G 14 383.55M 12.36M 101.56M 45.74M 13.83

# Tmp tables 110 0 5 0.30 0.99 0.79 0

# Tmp disk tbl 12 0 1 0.03 0 0.18 0

# Tmp tbl size 21.67M 0 1009.90k 59.82k 245.21k 158.04k 0

# Query size 71.10k 31 983 196.25 400.73 100.16 166.51

从这份摘要中可以看出，slow.log中共有371条SQL语句，去掉重复(至于怎样才算是重复，下文会有介绍)，有35条SQL。

然后又有很多的Attribute和很多的值，比如total(总和)，min最小值, max最大值, avg平均值,

95%(*)，stddev（不知道是啥，标准差？）和median中位数。

中位数的概念就是把这些值从小到大排序，位置位于最中间的那个数。

在这些值中，最有意义的恐怕就是95%了，与中位数类似，它也是把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数。

它过滤了一些非常大的值，因此更有统计学上的意义，其实统计学上更喜欢用四分位数(1/4, 1/2, 3/4), 中位数也是四分位数之一。

另外，根据SQL语句的不同，可能会有更多的Attribute显示出来。比如Tmp tables, Tmp disk tbl，Tmp tbl size之类的。

继续看第二部分：

# Profile

# Rank Query ID Response time Calls R/Call Apdx V/M Item

# ==== ================== =============== ===== ======= ==== ===== =======

# 1 0x3BE81BF6A30F4C74 1702.9604 43.0% 182 9.3569 0.15 5.91 INSERT

u_search_record

# 2 0x861AC23E20A17B65 1490.0836 37.6% 54 27.5941 0.05 13.54 SELECT UNION t_ask_price_info t_vouch_info t_cust_book t_hn_info

# 3 0xD43C719B4CE15C37 96.9039 2.4% 14 6.9217 0.11 1.42 SELECT

u_car_info t_stas_auc_car

# 4 0x414D67056BE15CF4 58.2516 1.5% 20 2.9126 0.40 0.56 INSERT

u_auction_back_cache

# 5 0x4A78E978D2543BCD 56.5418 1.4% 3 18.8473 0.00 3.14 SELECT

t_cust_book

# 6 0x3A12FD01A8D9DA10 52.8541 1.3% 3 17.6180 0.00 0.00 SELECT

t_auction_back_cache

# 7 0x9186BF39CBE58A0E 50.4508 1.3% 3 16.8169 0.00 0.01 SELECT

t_check_result

# 8 0x68738A978FAB0D06 42.6112 1.1% 6 7.1019 0.17 4.66 SELECT

t_sys_config t_hn_info t_hn_quote_list u_car_info

# 9 0x65EBDC4319D9955A 36.9794 0.9% 1 36.9794 0.00 0.00 INSERT SELECT t_hn_info t_hn_audit_quote

# 10 0x5203D60E3716D608 35.1022 0.9% 5 7.0204 0.00 0.05 SELECT

mina_send

# 11 0x64C380BEB00DFB63 28.7720 0.7% 12 2.3977 0.50 0.40 SELECT

u_vehicle_type

# 12 0xCDDA52E5A6B9F0B7 27.5927 0.7% 3 9.1976 0.00 0.00 SELECT rbvehicle

# 13 0xA5E766B81112B13A 27.5218 0.7% 4 6.8804 0.12 3.51 SELECT

u_auction_back_cache

# 14 0x597A26236611758F 26.7460 0.7% 3 8.9153 0.00 0.65 SELECT

t_hn_audit_quote t_ask_price_info

# 15 0x443D2230FC99811C 25.2928 0.6% 3 8.4309 0.00 0.00 SELECT

t_hn_quote_list

# 16 0xE4ACEE888A49F8EB 24.5643 0.6% 3 8.1881 0.00 0.06 SELECT

t_hn_audit_quote

# MISC 0xMISC 176.2412 4.5% 52 3.3893 NS 0.0 <19 ITEMS>

这一部分显示了最慢的十六种类型的SQL语句。

我这里最慢的是INSERT INTO u_search_record…… 共有182条语句，虽然每次插入的数据都是不同的，但也被归于同一类型的语句了。

第三部分最重要了。

以排名第一的SQL为例。

# Query 1: 0.00 QPS, 0.02x concurrency, ID 0x3BE81BF6A30F4C74 at byte 121216

# This item is included in the report because it matches --limit.

# Scores: Apdex = 0.15 [1.0], V/M = 5.91

# Query_time sparkline: | ^_|

# Time range: 2013-03-18 15:53:08 to 2013-03-19 12:23:36

# Attribute pct total min max avg 95% stddev median

# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======

# Count 49 182

# Exec time 43 1703s 1s 42s 9s 21s 7s 8s

# Lock time 0 12ms 41us 133us 64us 84us 15us 60us

# Rows sent 0 0 0 0 0 0 0 0

# Rows examine 0 0 0 0 0 0 0 0

# Rows affecte 0 182 1 1 1 1 0 1

# Rows read 0 0 0 0 0 0 0 0

# Bytes sent 0 2.49k 14 14 14 14 0 14

# Tmp tables 0 0 0 0 0 0 0 0

# Tmp disk tbl 0 0 0 0 0 0 0 0

# Tmp tbl size 0 0 0 0 0 0 0 0

# Query size 44 31.47k 166 291 177.04 192.76 24.93 158.58

# String:

# Databases xinche

# Hosts

# InnoDB trxID 855383 (1/0%), 85538E (1/0%), 855391 (1/0%)... 179 more

# Last errno 0

# Users carsingweb

# Query_time distribution

# 1us

# 10us

# 100us

# 1ms

# 10ms

# 100ms

# 1s ################################################################

# 10s+ #############################################

# Tables

# SHOW TABLE STATUS FROM `xinche` LIKE 'u_search_record'\G

# SHOW CREATE TABLE `xinche`.`u_search_record`\G

insert into u_search_record (ip, uri, params, create_date) values ('127.0.0.1', '/car/car!ajaxGetCarInfo.action', '[{"carinfo.id":["91202"]}]', '2013-03-18

17:17:08')\G

从上面可以看出，共有182条语句，[95%]Exec time是21s，时间长得比较离谱了。

数据库为xinche，用户名为carsingweb,

然后是query time的分布图，这个图太恶心了，不过也可以看得出来大部分是处于1-10s之间的，还有

一些超过10秒了。

最后是几条SQL语句，是pt-query-digest生成的，这些语句有助于分析问题。

事实上，pt-query-digest的功能远远不止于此，除了直接分析slow query log并生成报告，

它还可以filter, replay, transform queries for mysql,postgresql, memcached!

去看官方文档吧。

其它文档：

https://www.sodocs.net/doc/24687155.html,/doc/refman/5.1/en/slow-query-log.html

https://www.sodocs.net/doc/24687155.html,/doc/refman/5.1/en/server-system-variables.html#sysvar_long_query_time https://www.sodocs.net/doc/24687155.html,/doc/percona-server/5.1/diagnostics/slow_extended.html

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

数据挖掘与预测分析

数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供

大数据时代的数据挖掘

大数据时代的数据挖掘大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘的定义技术上的定义及含义数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g

数据挖掘期末大作业任务

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

MSSQL数据库性能跟踪分析

MSSQL数据库性能跟踪分析一、利用SQLDBTool.exe SQLDBTool.exe是西安中望软件自主开发、一个非常不错的数据库辅助管理工具。 1、数据库性能优化该模块包括三项数据库优化方面的功能： ?数据库压缩 ?性能检测结果将汇报如下：

?性能优化数据库性能优化涉及多方面技术，其中数据库索引最为有效、直接。系统将会自动为所需要的数据表进行优化、索引建立。 2、数据库大小统计利用该功能可以分析当前数据库哪些表存储空间占用情况（记录行数、使用空间、数据占用大小、索引占用大小等），对于占用空间比较大的数据表则要更针对性地分析和优化。数据表建立要则（参考）： ?单元数据表字段数不要太多，一般单元数据表控制在20字段。 ?对于一些不常用的、blog大字段（image、text等）最好独立成表进行存储。索引建立提示（参考）：

?重点对对那些“被排序的（Order by ）、作为过滤条件的”字段最应建立索引。二、利用“SQL事件探查器”（Profile） SQL事件探查器是MS SQL SERVER所提供的一个工具。该功能可以跟踪数据库的所有操作信息。从而进一步分析哪些数据库操作是需要优化、哪些应用需要优化。进入该事件探查器，首先建立新的跟踪。在跟踪属性设置中，主要设置项有： 1、所要跟踪的事件如果没有特别需要，可以以默认项设置。亦可以取消“安全审核”项 2、“筛选”项重点可设置两项： ?设置为1-10之间。这样可以避免各种事件记录的干扰——因为我们重点关注的是占用CPU比较大的事件。 ?

设置该项后，系统将会跟踪的信息记录在所指定的数据库表中。如本机数据库master下的tr_uses 存储于数据表后，便中以进一步分析 4、跟踪监控在此您可以动态监控所有的数据库操作信息。并存储于指定的数据库/表中。也可以利用微软提供RML工具（Read80Trace）。 5、记录分析记录分析可用“SQLDBTool”中的“事件跟踪分析”功能。进入该功能，首先确定记录和存储事件探查器的记录表。

数据挖掘概念与技术(第三版)部分习题答案

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER 数据模型。相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA ：Grade point aversge) 的信息，还有所修的课程的最大数量。区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75% 是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65% 不是。关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “ computing science ” ) ? owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% (支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98% (置信度，或确定度)。分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能)，而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。年龄频率 1~5200 5~15450 15~20300 20~501500 50~80700 80~11044 计算数据的近似中位数值。解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194 ；N/2=1597

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

(完整版)数据库性能测试报告

数据库系统性能测试报告

目录 1计划概述 (3) 2参考资料 (3) 3术语解释 (3) 4系统简介 (3) 5测试环境 (3) 6测试指标 (4) 7测试工具和测试策略 (4) 8测试数据收集 (4) 9测试结果数据以及截图 (5) 10 测试结论 (10)

1计划概述目的：找出系统潜在的性能缺陷目标：从安全，可靠，稳定的角度出发，找出性能缺陷，并且找出系统最佳承受并发用户数，以及并发用户数下长时间运行的负载情况，如要并发100用户，如何对系统进行调优概述：本次测试计划主要收集分析数据库处理并发请求相关数据，做出分析和调优测试时间：*年*月**日*点*分-*点*分 2参考资料相关性能测试资料 3术语解释性能测试英文解释：Performance testing 概念解释：运行性能测试确定系统处理能力，来判断系统是否需要优化负载测试英文解释：Load testing 概念解释：通过系统面临多资源运行或被攻击情况下进行测试 4系统简介数据库服务器，支持整个系统对数据的存储过程 5测试环境

器 6测试指标测试时间：*年*月*日—*年*月*日测试范围：数据库处理服务器或客户端请求信息(插入，查询，更新，删除)语句时，服务器各项性能指标的性能测试 Jmeter指标：（由于Apache旗下性能测试工具Jmeter收集的性能指标偏少，下面的数据选取代表性指标）1．Average/ms：服务器处理事物平均响应时间（表示客户端请求到服务器处理信息且反馈客户端的时间） 2．Throughput/s：服务器每秒处理请求数（表示服务器每秒处理客户端请求数（单位：个/秒））3．KB/s：服务器每秒接受到的数据流量（表示服务器每秒接受到客户端请求的数据量KB表示）硬件指标： 1．%Processor time ：CUP使用率（平均低于75%，低于50%更佳） 2．System：Processor Queue Length ：CUP队列中的线程数（每个处理器平均低于2） 3．Memory：Pages/sec ：内存错误页数（平均低于20，低于15更佳） 4．Physical Disk-%Disk Time：磁盘使用率（平均低于50%） 5．SQL Server：Buffer Manager-Buffer Cache Hit Ratio：（在缓冲区告诉缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比，正常情况次比率超过90%，理想状态接近99%） 7测试工具和测试策略 ?测试工具：Apache-Jmeter2.3.2 ?测试策略：根据公司内部实际情况，以及业务分布设置数据库访问量即并发用户数 ?测试数据：因为涉及公司内部数据不便外泄，敬请见谅！ ?数据说明：选取数据均为代表性数据，包括存储过程以及查询，更新，删除，插入 8测试数据收集收集多轮测试的结果进行对比，绘制成几何增长图形，找出压力转折点

数据挖掘原理与实践-蒋盛益-答案

习题参考答案第1 章绪论 1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同, 可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web 数据信息。实际生活的例子： ①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。 ②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。 ③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。 ④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。 1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中挖掘潜在的价值。而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。 1.3 假定你是Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态(例如，本科生或研究生)、所修课程，以及他们的GPA。描述你要选取的结构，该结构的每个成分的作用是什么？答：任务目的是分析课程数据库，那么首先需要有包含信息的关系型数据库系统，以便查找、提取每个属性的值；在取得数据后，需要有特征选择模块，通过特征选择，找出要分析的属性；接下来需要一个数据挖掘算法，或者数据挖掘软件，它应该包含像分类、聚类、关联分析这样的分析模块，对选择出来的特征值进行分析处理；在得到结果后，可以用可视化软件进行显示。 1.4 假定你作为一个数据挖掘顾问，受雇于一家因特网搜索引擎公司。通过特定的例子说明，数据挖掘可以为公司提供哪些帮助，如何使用聚类、分类、关联规则挖掘和离群点检测等技术为企业服务。答： (1) 使用聚类发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现；第2 页共27 页 (2) 使用分类对客户进行等级划分，从而实施不同的服务； (3) 使用关联规则发现大型数据集中间存在的关系，用于推荐搜索。如大部分搜索了“广外”的人都会继续搜索“信息学院”，那么在搜索“广外”后会提示是否进进一步搜索“信息学院”。

优化数据库性能

查询速度慢如何解决 ------主要针对SQL 2005 为例引起查询或更新的执行时间超过预期时间的原因有多种。查询运行慢，可能是由与运行 SQL Server 的网络或计算机相关的性能问题引起的，也可能是由物理数据库设计问题引起的。查询和更新运行慢的最常见原因有： ?网络通讯速度慢。 ?服务器的内存不足，或者没有足够的内存供 SQL Server 使用。 ?索引列上缺少有用的统计信息。 ?索引列上的统计信息过期。 ?缺少有用的索引。 ?缺少有用的索引视图。 ?缺少有用的数据条带化。 ?缺少有用的分区。 1、用于对运行慢的查询进行故障排除的清单当查询或更新花费的时间比预期时间长时，请考虑以下问题，找到可解答前一节中列出的查询运行慢的原因： ①. 是与组件而不是与查询相关的性能问题吗？例如，是网络性能低的问题吗？有其他可能引起或造成性能降低的组件吗？ Windows 系统监视器可用于监视与 SQL Server 和非 SQL Server 相关的组件的性能。有关详细信息，请参阅监视资源使用情况（系统监视器）。 ②. 如果性能问题与查询相关，那么涉及到的是哪个或哪组查询？首先使用 SQL Server Profiler来帮助找出运行慢的查询。有关详细信息，请参阅使用 SQL Server Profiler。在找出运行慢的查询后，可以使用 SET 语句启用 SHOWPLAN、STATISTICS IO、STATISTICS TIME 和 STATISTICS PROFILE 选项，进一步分析查询的性能，相关描述如下： ?SET SHOWPLAN_XML ON 描述 SQL Server 查询优化器选择用来检索完善的 XML 文档数据的方法。有关详细信息，请参阅 SET SHOWPLAN_XML (Transact-SQL)。在 Microsoft SQL Server 2005 中，建议使用这种方法。此 SET 选项生成的信息比 SHOWPLAN_ALL 和 SHOWPLAN_TEXT SET 选项生成的信息详细。 ?SET SHOWPLAN_ALL ON 描述 SQL Server 查询优化器选择的数据检索方法。有关详细信息，请参阅 SET SHOWPLAN_ALL (Transact-SQL)。此 SET 选项生成的信息比 SHOWPLAN_TEXT SET 选项生成的信息详细。 ?SET SHOWPLAN_TEXT ON 返回每条 Transact-SQL 语句的执行信息，但不执行它们。有关详细信息，请参阅SET SHOWPLAN_TEXT (Transact-SQL)。

数据挖掘与数据库技术

一、填空题 1．OLAP服务器可以使用关系OLAP、或混合OLAP。 2．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、和事实星座形模式。3．聚类中每个训练元组的类标号是未知的，属于学习。 4．层次聚类方法可进一步分为：和分裂层次聚类。 5．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有和k中心点方法。6．关联规则的挖掘可以看作两步的过程：首先找出所有，然后生成强关联规则。7．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、雪花形模式和。 8．层次聚类方法可进一步分为：凝聚层次聚类和。 9．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有k均值方法和。10．强关联规则满足最小支持度和。 11．数据仓库是面向主题的、、时变的和非易失的有组织的数据集合，支持管理决策。12．OLAP服务器可以使用关系OLAP、多维OLAP或。二、简答题： 1．什么是数据挖掘，简述数据挖掘功能。 2．数据预处理的主要任务有哪些？ 3．为什么不直接对操作数据库进行联机分析，而建立分离的数据仓库。 4．简述有哪些Apriori算法的变形方法可提高Apriori算法的效率？ 5．简述数据仓库的定义，并论述其关键特征。 6．为什么需要预处理数据。 7．操作数据库系统与数据仓库的区别？ 8．简述决策树分类方法的关键步骤。三、计算题 1. 给定两个对象，分别用元组（26，10，23，8），（22，7，25，7）表示。 a)计算两个对象之间的欧几里德距离； b)计算两个对象之间的曼哈顿距离； 2．假设15个销售价格记录已经排列如下： 4，6，12，15，18，30，35，37，40，48，92，95，145，156，157 a) 使用等频（等深）划分方法将它们划分为三个箱； b) 分别用箱均值、箱边界光滑。 3. 给定两个对象，分别用元组（33，8，38，6），（28，6，35，8）表示。 c)计算两个对象之间的欧几里德距离；

现代数据挖掘与传统数据挖掘的比较

现代数据挖掘与传统数据挖掘的比较 1、相关概念及关系数据挖掘(Data Mining，DM)又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。现代数据挖掘技术是指20世纪80年代末所出现的数据挖掘技术，这些数据挖掘技术大多可以从数据仓库中提取人们所感兴趣的、事先不知的、隐含在数据中的有用的信息和知识，并将这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，使用户得以解决信息时代中的“数量过量，信息不足”的矛盾。现代数据挖掘技术应该是从数据库中知识发现技术(KDD)研究的起步，知识发现技术是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据、挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。随着 KDD 研究的进展，越来越多的研究人员进入 KDD 的研究领域。现代数据挖掘包括知识发现和数据挖掘。知识发现是用一种简洁的方式从大量数据中抽取信息的一种技术，所抽取的信息是隐含的、未知的，并且具有潜在的应用价值。知识发现可以看成是一种有价值信息的搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，仍然能够找到那些非预期的令人关注的信息，这些信息表示了不同研究对象之间的关系和模式。它还能通过全面的信息发现与分析，找到有价值的商业规则。数据挖掘是 KDD 最核心的部分，是采用机器学习等方法进行知识挖掘的阶段。数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现的知识的质量。一般在科学领域中称为 KDD，而在工程应用领域则称为数据挖掘。 2、现代数据挖掘与传统数据挖掘的比较 1、从研究内容来看：随着DMKD研究逐步深入,数据挖掘和知识发现的研究已经形成了三根强大的技术支柱,即数据库、人工智能和数理统计。目前,DMKD的主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。数据挖掘所发现的知识最常见的有以下4类:①广义知识

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。简而言之：大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

数据库性能监控分析系统的设计与实现

—105— 数据库性能监控分析系统的设计与实现王娜，宿红毅，白琳，王鑫，郝子昭 (北京理工大学计算机科学与工程系，北京 100081) 摘要：在讨论Oracle 体系结构和性能优化的基础上介绍了一个基于J2EE 的数据库性能监控和分析系统(DMI)的总体设计思想及其部分实现。关键词：性能优化；Oracle ；实时监控；JMS ；RMI Design and Realization of Database Performance Monitoring and Analyzing System WANG Na, SU Hongyi, BAI Lin, WANG Xin, HAO Zizhao (Dept. of Computer Science and Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081) 【Abstract 】This paper presents the design and part of implementation of a database performance monitoring and analyzing system (DMI) based on J2EE with discussing the architecture and performance optimizing of Oracle. 【Key words 】Performance optimizing; Oracle; Real-time monitoring; JMS; RMI 计算机工程Computer Engineering 第31卷第24期 Vol.31 № 24 2005年12月 December 2005 ·软件技术与数据库· 文章编号：1000—3428(2005)24—0105—03 文献标识码：A 中图分类号：TP311.13 随着数据库应用的不断深入和扩大，数据库中的数据量迅速增长，数据操作也越来越复杂，数据库工作效率逐渐下降。因此，实施对数据库的管理维护、性能调优越来越受到广大数据库管理员(DBA)的关注和重视。虽然目前各种数据库产品本身也提供了大量功能强大的性能监控和调试工具，如Oracle 的OEM 、Performance Manager 、Capacity Planer 等，来帮助数据库管理人员对数据库性能进行调整、优化，但遗憾的是，精通掌握这些工具并能通过它们来有效地分析数据库性能状态，进而合理配置数据库以调整其性能也十分困难。因此开发一个简单高效的数据库性能监控管理工具来辅助DBA 对数据库进行性能分析调优成为数据库应用不断扩展的需要。针对这种情况，本文结合业界先进的数据库管理经验，开发了Database Management Insight(DMI)——一个简单、实用、方便、安全的数据库监控管理平台。它可以有效地辅助数据库管理人员对数据库进行性能优化，确保数据库正常、平滑、高效地运转。DMI 可以监控Oracle 、Sybase 、DB2等数据库，本文以Oracle 为例来对该系统进行阐述。 1 总体设计 1.1 Oracle 的结构和性能优化数据库优化的目的是更改系统的一个或多个组件，使其满足一个或多个目标的过程。对Oracle 数据库来说，优化是进行合理的资源配置，达到组件之间的均衡以改善其性能，即增加吞吐量、提高响应时间。数据库性能优化要考虑到系统的各个组成部分，由图1可以看出，Oracle 应用系统主要包含以下几个部分[1]： (1)用户进程和服务器进程用户进程是SQL 语句的提出者，服务器进程则负责执行由用户进程传递过来的SQL 语句，与SGA 区交互。用户进程和服务器进程是数据库性能调整的一个重要方面，尤其是当用户的数量随着时间的推移而不断增大时，建立与数据库的重复性临时连接的Web 应用系统会导致性能下降[2]。 (2)Oracle 实例一个Oracle 实例是存储结构和后台进程的组合体。其中，SGA 是用来存放所有数据库进程共享的数据和控制信息的存储区域，当数据库一启动，SGA 就立即占有服务器的内存空间。SGA 中的库高速缓存、字典高速缓存、数据高速缓存、日志缓冲区以及大缓冲池和Java 池等组件的大小对系统性能有极大的影响，它们直接影响磁盘I/O 的频率，从而影响数据库效率[3]。实施性能优化时应注意DB_CACHE_SIZE 、SHARED_POOL_SIZE 、LOG_BUFFER 、LARGE_POOL_SIZE 和JAVA_POOL_SIZE 这几个参数的值，如果配置不合理会造成系统资源的极大浪费。图 1 Oracle 体系结构基金项目：武器装备预研项目作者简介：王娜(1981—)，女，硕士生，主研方向：计算机网络与分布式处理；宿红毅，副教授；白琳、王鑫、郝子昭，硕士生收稿日期：2004-10-28 E-mail ：sdbzwn@https://www.sodocs.net/doc/24687155.html,

数据库性能监测指标

数据库性能监测指标（如Oracle、SqlServer）、LoadRunner 性能测试指标 1.%Disk Time(PhysicalDisk_Total) 2.%Processor Time(Processor_Total) 3.File Data Operations/sec(System) 4.Interrupts/sec(Processor_Total) 5.Page Faults/sec(Memory) 6.Pages/sec(Memory) 7.PoolNonpaged Bytes(Memory) 8.Private Bytes(Process_Total) 9.Processor Queue Length(System) 10.Threads(Objects) dbm: rem_cons_in 到正在被监视的数据库管理器实例的当前连接数，从远程客户端启动 agents_from_pool 代理程序池中已分配的代理程序数 agents_stolen 从应用程序中盗用代理程序的次数。重新分配与应用程序相关联的空闲代理程序，以便对其他应用程序执行操作，称作“盗用” sort_heap_allocated 拍快照时，以所选择的级别为所有排序分配的排序堆空间的总页数post_threshold_sorts 达到排序堆阈值后，已请求的堆的排序数 db: appls_cur_cons 当前已连接到数据库的应用程序数 appls_in_db2 当前已连接到数据库并且数据库管理器当前正在处理其请求的应用程序数sort_heap_allocated 拍快照时，以所选择的级别为所有排序分配的排序堆空间的总页数total_sorts 已经执行的排序总数 total_sort_time 所有已执行排序的总已用时间（以毫秒为单位） sort_overflows 用完排序堆并且可能需要临时磁盘存储空间的排序总数 hash_join_small_overflows 哈希联接数据大小超过可用排序堆空间，但超出比率小于10% 的次数 pool_data_l_reads 已经通过缓冲池的数据页逻辑读取请求数 pool_data_p_reads 要求I/O 将数据页放入缓冲池的读取请求数 pool_index_l_reads 已经通过缓冲池的索引页逻辑读取请求数 pool_index_p_reads 需要将索引页放入缓冲池的物理读取请求数 files_closed 已关闭的数据库文件的总数 pkg_cache_lookups 应用程序在程序包缓存中查找一个节或程序包的次数。在数据库级，它表示自从启动数据库或重置监视器数据以来的引用总数 pkg_cache_inserts 请求的一个节不可用，因而必须加载到程序包缓存中的总次数。此计数包括由系统执行的任何隐式准备

数据挖掘概念课后习题答案

第 1 章 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 ?特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩 (GPA：Grade point a ve r s ge) 的信息，还有所修的课程的最大数量。 ?区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 ?关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为： m a j or(X,“c omput i ng s c i e nc e”) ?owns(X, “pe r s ona l c omput e r”) [s uppor t=12%,c on f i d e nc e=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 ?分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 ?聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 ?数据延边分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 1.9 列举并描述说明数据挖掘任务的五种原语。五种原语是： ?任务相关数据：这种原语指明给定挖掘所处理的数据。它包括指明数据库、数据库表、或