上一篇我们讲到Mysql索引底层逻辑，为了了解后续sql知识，我们还是需要先学习一下相关“工具”得使用一、Explain介绍EXPLAIN是MySQl必不可少的一个分析工具，主要用来测试sql语句的性能及对sql语句的优化，或者说模拟优化器执行SQL语句。在select语句之前增加explain关键字，执行后MySQL就会返回执行计划的信息，而不是执行sql。注意：如果from中包含子查询，仍会执行子查询，将结果放入到临时表中Explain的用法还是很简单的，类似一个关键字，无需记住什么语法相关的东西，我们主要来看他的输出，接下来我们看一下他的常见输出并分情况进行讨论：首先我们创建三张表并插入

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TIDB简介什么是TIDBTiDB是一个分布式NewSQL数据库。它支持水平弹性扩展、ACID事务、标准SQL、MySQL语法和MySQL协议，具有数据强一致的高可用特性，是一个不仅适合OLTP场景还适合OLAP场景的混合数据库。TiDB是PingCAP公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理(HybridTransactionalandAnalyticalProcessing,HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时HTAP、云原生的分布式数据库、兼容MySQL5.7协议和MySQL生态等重要特性。目标是为用户提

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​“预测得不准！”是数据分析领域的终极难题了。讲预测的算法有一大堆，然后遇到现实基本上都被锤成渣渣，业务方怎么都不满意。到底该怎么破局？一、预测算法的本质从本质上看，预测算法只有2大类：1、基于时间序列的。平滑：用于相对平稳的数据。自回归：用于趋势性递增、递减的数据。带季节因素自回归：用于有周期性波动的数据。2、基于因果关系的。二分类问题：未来会/不会发生XX，典型如LR。多分类问题：未来是ABC哪个情况，典型如决策树。连续型问题：未来的数值是多少，典型如线性回归。有可能建模的时候，不是一个模型包打天下，而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况，可以分别用二分类模型预测会不会消费，再用连续型

​“预测得不准！”是数据分析领域的终极难题了。讲预测的算法有一大堆，然后遇到现实基本上都被锤成渣渣，业务方怎么都不满意。到底该怎么破局？一、预测算法的本质从本质上看，预测算法只有2大类：1、基于时间序列的。平滑：用于相对平稳的数据。自回归：用于趋势性递增、递减的数据。带季节因素自回归：用于有周期性波动的数据。2、基于因果关系的。二分类问题：未来会/不会发生XX，典型如LR。多分类问题：未来是ABC哪个情况，典型如决策树。连续型问题：未来的数值是多少，典型如线性回归。有可能建模的时候，不是一个模型包打天下，而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况，可以分别用二分类模型预测会不会消费，再用连续型