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May 28, 2025 pm 06:42 PM
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MySQL 中的數(shù)值類型分為整數(shù)類型和浮點數(shù)類型。1. 整數(shù)類型包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT 和 BIGINT,適用于不同范圍的整數(shù)存儲。2. 浮點數(shù)類型包括 FLOAT、DOUBLE 和 DECIMAL,適用于不同精度的浮點數(shù)存儲,DECIMAL 適合需要高精度的場景。

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在 MySQL 中,數(shù)值類型是數(shù)據(jù)庫設(shè)計中不可或缺的一部分。它們用于存儲數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù),從整數(shù)到浮點數(shù)都有相應(yīng)的類型可供選擇。今天我們就來聊聊 MySQL 中的數(shù)值類型都有哪些,以及它們各自的特點和使用場景。 MySQL 中的數(shù)值類型主要分為兩大類:整數(shù)類型和浮點數(shù)類型。讓我們逐一探討這些類型,看看它們在實際應(yīng)用中如何發(fā)揮作用。 整數(shù)類型包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT 和 BIGINT。這些類型主要用于存儲沒有小數(shù)部分的數(shù)字。TINYINT 可以存儲 -128 到 127 的數(shù)值,適合存儲小的整數(shù)數(shù)據(jù),比如狀態(tài)標(biāo)志位。SMALLINT 的范圍更大,可以存儲 -32768 到 32767 的數(shù)值,適合存儲中等大小的整數(shù)數(shù)據(jù)。MEDIUMINT 則可以存儲 -8388608 到 8388607 的數(shù)值,適用于需要更大范圍的整數(shù)存儲。INT 是最常用的整數(shù)類型,可以存儲 -2147483648 到 2147483647 的數(shù)值,適合大多數(shù)整數(shù)數(shù)據(jù)的存儲。BIGINT 則提供了最大的整數(shù)存儲范圍,可以存儲 -9223372036854775808 到 9223372036854775807 的數(shù)值,適合存儲非常大的整數(shù)數(shù)據(jù)。 浮點數(shù)類型則包括 FLOAT 和 DOUBLE,以及 DECIMAL 類型。FLOAT 類型用于存儲單精度浮點數(shù),占用 4 個字節(jié),適合存儲不需要高精度的浮點數(shù)數(shù)據(jù)。DOUBLE 類型用于存儲雙精度浮點數(shù),占用 8 個字節(jié),適合存儲需要更高精度的浮點數(shù)數(shù)據(jù)。然而,F(xiàn)LOAT 和 DOUBLE 類型在存儲過程中可能會引入舍入誤差,這在某些需要精確計算的場景下可能會成為問題。DECIMAL 類型則不同,它用于存儲定點數(shù),可以精確存儲小數(shù)部分,適合需要高精度計算的場景,比如金融數(shù)據(jù)的存儲。 在選擇數(shù)值類型時,需要考慮數(shù)據(jù)的范圍和精度需求。比如,如果你需要存儲用戶的年齡,INT 類型可能就足夠了。但如果你是存儲用戶的賬戶余額,DECIMAL 類型則更為合適,因為它可以確保數(shù)據(jù)的精確性。 在實際應(yīng)用中,我曾經(jīng)遇到過一個項目,需要存儲用戶的積分?jǐn)?shù)據(jù)。由于積分可能非常大,我們選擇了 BIGINT 類型來確保數(shù)據(jù)的存儲不會溢出。同時,我們還需要存儲用戶的消費金額,這時我們選擇了 DECIMAL(10, 2) 類型,以確保金額數(shù)據(jù)的精確性。 使用這些數(shù)值類型時,也需要注意一些常見的誤區(qū)。比如,很多開發(fā)者傾向于使用 FLOAT 或 DOUBLE 來存儲金額數(shù)據(jù),但這可能會導(dǎo)致精度問題。在我的項目中,我們就曾因為使用 FLOAT 類型存儲金額而導(dǎo)致了一些計算錯誤,最終不得不改為使用 DECIMAL 類型。 此外,選擇合適的數(shù)值類型也可以影響數(shù)據(jù)庫的性能。比如,TINYINT 類型的字段比 INT 類型的字段占用的存儲空間更小,這在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時可以顯著減少存儲需求和提高查詢性能。 總之,MySQL 中的數(shù)值類型種類豐富,選擇合適的類型不僅可以確保數(shù)據(jù)的正確存儲,還可以優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的性能。在實際應(yīng)用中,根據(jù)數(shù)據(jù)的具體需求選擇合適的類型是非常重要的。

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收集用戶行為數(shù)據(jù)需通過PHP記錄瀏覽、搜索、購買等信息至數(shù)據(jù)庫,并清洗分析以挖掘興趣偏好;2.推薦算法選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)特征決定:基于內(nèi)容、協(xié)同過濾、規(guī)則或混合推薦;3.協(xié)同過濾在PHP中可實現(xiàn)為計算用戶余弦相似度、選K近鄰、加權(quán)預(yù)測評分并推薦高分商品;4.性能評估用準(zhǔn)確率、召回率、F1值及CTR、轉(zhuǎn)化率并通過A/B測試驗證效果;5.冷啟動問題可通過商品屬性、用戶注冊信息、熱門推薦和專家評價緩解;6.性能優(yōu)化手段包括緩存推薦結(jié)果、異步處理、分布式計算與SQL查詢優(yōu)化,從而提升推薦效率與用戶體驗。

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