在今天的数据驱动世界中，ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧，帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server，每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法，适配不同数据库，并提供实战案例。适合所有级别的读者，包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧，将为你的数据查询带来无限可能！
其中要生成大量的没有意义的测试数据，以便进行压力测试，这个数据是最好生成的，只需要写几条SQL语句，多运行几次即可。如果不想写SQL语句，也可以使用数据生成工具：VisualStudio、PowerDesigner、DataFactory等都可以使用。我推荐使用DataFactory，有较强的定制性。
DDL—数据定义语言(CREATE，ALTER，DROP，DECLARE) DML—数据操纵语言(SELECT，DELETE，UPDATE，INSERT) DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK)
CYaRon 是一个用于生成随机测试数据的 Python 库，内置多种数据结构，例如随机图、树、向量、字符串、数列、多边形等，可以帮助生成有一定强度的测试数据。
sc 按升序排列 desc 按降序排列 下列语句部分是Mssql语句，不可以在access中使用。 SQL分类： DDL—数据定义语言(Create，Alter，Drop，DECLARE) DML—数据操纵语言(Select，Delete，Update，Insert) DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK) 首先,简要介绍基础语句： 1、说明：创建数据库 Create DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server — 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice ‘disk’, ‘testBack’, ‘c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat’ — 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],…) 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明：删除新表drop table tabname 6、说明：增加一个列 Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明：添加主键： Alter table tabname add primary key(col) 说明：删除主键： Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明：创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围 查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ —like的语法很精妙，查资料! 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1 平均：select avg(field1) as avgvalue from table1 最大：select max(field1) as maxvalue from table1 最小：select min(field1) as minvalue from table1 11、说明：几个高级查询运算词 A： UNION 运算符 UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。 B： EXCEPT 运算符 EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL)，不消除重复行。 C： INTERSECT 运算符 INTERSECT 运算符通过只包括 TABLE1 和 TABLE2 中都有的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 INTERSECT 一起使用时 (INTERSECT ALL)，不
最近碰到个SQL Server跑SQL的性能问题，同样是关系型数据库，因此在原理层面，不同数据库之间有些内容是可以借鉴的，但是SQL Server一些细节上和操作层面，略有不同，需要熟悉和积累。
在开发过程中我们不管是用来测试性能还是在生产环境中页面展示好看一点, 又或者学习验证某一知识点经常需要一些测试数据, 这个时候如果手敲的话, 十行二十行还好, 多了就很死亡了, 接下来介绍两种常用的MySQL测试数据批量生成方式
随着移动应用以及智能设备爆发增长，同时越来越多的零售商、媒体、政府和金融服务公司开始公开Web API，API的使用越来越多。
下列语句部分是Mssql语句，不可以在access中使用。 SQL分类： DDL—数据定义语言(CREATE，ALTER，DROP，DECLARE) DML—数据操纵语言(SELECT，DELETE，UPDATE，INSERT) DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK) 首先,简要介绍基础语句： 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server — 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice ’disk’, ’testBack’, ’c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat’ — 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],…) 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明： 删除新表：drop table tabname 6、说明： 增加一个列：Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明： 添加主键：Alter table tabname add primary key(col) 说明： 删除主键：Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明： 创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明： 创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围 查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ —like的语法很精妙，查资料! 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count * as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1 平均：select avg(field1) as avgvalue from table1 最大：select max(field1) as maxvalue from table1 最小：select min(field1) as minvalue from table1 11、说明：几个高级查询运算词 A： UNION 运算符 UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。 B： EXCEPT 运算符 EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL)，不消除重复行。 C： INTERSECT 运算符 INTERSECT 运算符通过只包
一些正确安装的并且全功能的PostgreSQL安装可能会在这些回归测试中的某些上“失败”，其原因是平台相关的因素，例如可变浮点表示和 message wording。这些测试目前采用diff命令来比较测试输出和在参考系统上产生的输出，这样测试的结果对小的系统差异也很敏感。当一个测试被报告为“失败”时，请总是检查实际结果和期望结果之间的差异，你可能会发现该差异其实并不明显。不管怎样，我们将努力维护在所有被支持平台上的准确的参考文件，以期待所有的测试都能通过。
下列语句部分是Mssql语句，不可以在access中使用。 SQL分类： DDL—数据定义语言(CREATE，ALTER，DROP，DECLARE) DML—数据操纵语言(SELECT，DELETE，UPDATE，INSERT) DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK) 首先,简要介绍基础语句： 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server — 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice ’disk’, ’testBack’, ’c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat’ — 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..) 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明： 删除新表：drop table tabname 6、说明： 增加一个列：Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明： 添加主键：Alter table tabname add primary key(col) 说明： 删除主键：Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明： 创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明： 创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围 查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ —like的语法很精妙，查资料! 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count * as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1 平均：select avg(field1) as avgvalue from table1 最大：select max(field1) as maxvalue from table1 最小：select min(field1) as minvalue from table1 11、说明：几个高级查询运算词 A： UNION 运算符 UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。 B： EXCEPT 运算符 EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL)，不消除重复行。 C： INTERSECT 运算符 INTERSECT 运算符通过
mysql_random_data_load 是Percona贡献的工具，可以用于生成随机测试数据，非常方便。
转载自 http://blog.csdn.net/suyu_yuan/article/details/51784893
1、说明：复制表(只复制结构,源表名：a 新表名：b) (Access可用) 法一：select * into b from a where 1<>1（仅用于SQlServer） 法二：select top 0 * into b from a
1、说明：复制表(只复制结构,源表名：a 新表名：b) (Access可用) 法一：select * into b from a where 1<>1（仅用于SQlServer） 法二：select top 0 * into b from a 2、说明：拷贝表(拷贝数据,源表名：a 目标表名：b) (Access可用) insert into b(a, b, c) select d,e,f from b;
数据驱动测试是一种软件测试方法，其中测试数据以表或电子表格格式存储。数据驱动的测试允许测试人员输入单个测试脚本，该脚本可以对表中的所有测试数据执行测试，并期望测试输出在同一表中。也称为表驱动测试或参数化测试。
你需要知道你的算法在看不见的数据上表现如何。
在IC设计与制造领域，通常所说的验证（Verification）和测试（Test）是两种不同的事
系统聚类算法又称层次聚类或系谱聚类，首先把样本看作各自一类，定义类间距离，选择距离最小的一对元素合并成一个新的类，重复计算各类之间的距离并重复上面的步骤，直到将所有原始元素分成指定数量的类。该算法的计算复杂度比较高，不适合大数据聚类问题。 from random import randrange def generate(s, m1, m2): '''生成形式如[('a', (1,5)), ('b', (3,6))]的随机坐标''' x = [(ch, (randrange(m1), randra
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？ 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处： 1）、采用数据库自增序列：数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数：采用无意义字符串，没有排序UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低。（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
SQL Server 2008 在Microsoft的数据平台上发布，可以组织管理任何数据。可以将结构化、半结构化和非结构化文档的数据直接存储到数据库中。可以对数据进行查询、搜索、同步、报告和分析之类的操作。数据可以存储在各种设备上，从数据中心最大的服务器一直到桌面计算机和移动设备，它都可以控制数据而不用管数据存储在哪里 一、基础 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql ser
可以看到src目录下的my_status.py文件代码覆盖率为24%，其余代码覆盖率为100%。
我们在做查询报表编写进行测试的时候，需要很多的原始数据才能检测报表的准确度，如果通过软件里一步一步的操作生成原始数据会非常的耗时，所以才想写一个脚本来自动生成随机数据，方便进行测试。
可以延期，每次延期24h（newExpTime=now+24h and not newExpTime=currentRxpTime+24h）
在手写sql的年代，如果想从sqlserver数据库随机取几条数据，可以利用order by NewId()轻松实现，要实现多表查询也可以用select * from A,B Where A.ID=B.ID做到，但这些功能到了linq to sql中如何实现呢？ 关键点: 1.随机排序问题:可以用 Select(d=> new {NewId=new Guid()}).OrderBy(d=>d.NewId)达到order by NewId()的效果 2.多表查询 from a in TableA
GUID（Global unique identifier）全局唯一标识符，它是由网卡上的标识数字(每个网卡都有唯一的标识号)以及 CPU 时钟的唯一数字生成的的一个 16 字节的二进制值。
测试点是测试者在测试时需要关注的地方。虽然我们在分析测试点时，会使用各种测试方法，但这些方法在思路和操作上都是不同的，一些方法得到的测试点要细一些、具体一些，一些方法得到的测试点粗一些、泛一些是非常正常的。另外，谁也不能保证这些测试点之间不会重复或是相互包含。如果我们的测试就是按照这样一份粗细不一、深浅不明、关系不清的说明书来进行的，又怎么不会陷入既冗余又不足的困境中呢？
EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:/mssql7backup/MyNwind_1.dat'
征集佳句-精妙SQL语句收集SQL语句先前写的时候，很容易把一些特殊的用法忘记，我特此整理了一下S数据库
import random def mergeSort(seq, reverse=False): #把原列表分成两部分 mid = len(seq) // 2 left, right = seq[:mid], seq[mid:] #根据需要进行递归 if len(left) > 1: left = mergeSort(left) if len(right) > 1: right = mergeSort(right) #现在前后两部分都已排序
逛公众号的时候看到了一篇有意思的技术文章----一行SQl代码能做什么？ 在此记录一下，尊重原创，故：
导读：SQL语言有50年的历史，从它被应用至今几乎无处不在，对于数据分析及应用中的重要性无需赘述。我们消费的每一笔支付记录，收集的每一条用户信息，发出去的每一条消息，都会使用数据库或与其相关的产品来存储，而操纵数据库的语言正是 SQL ！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 uniqueidentifier 全局唯一标识符 (GUID)。 注释 uniqueidentifier 数据类型的列或局部变量可用两种方法初始化为一个值： 使用 NEWID 函数。 将字符串常量转换为如下形式（xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx，其中每个 x 是 0-9 或 a-f 范围内的一个十六进制的 数字 ）。例如，6F9619FF-8B86-D011-B42D-00C04FC964FF 即为有效的 uniqueidentifier 值。 比较运算符可与 uniqueidentifier 值一起使用。然而，排列并非通过比较两个值的位模式来实现。允许对 uniqueidentifier 值执行的操作只有比较 (=, <>, <, >, <=, >=) 和检查 NULL（IS NULL 和 IS NOT NULL）。不允许使用其它算术运算符。所有的列约束及属性（IDENTITY 除外）均允许用于 uniqueidentifier 数据类型。 使用 uniqueidentifier 数据 uniqueidentifier 数据类型存储 16 字节的二进制值，该值的使用与全局唯一标识符 (GUID) 一样。GUID 是一个唯一的二进制数字；世界上的任何两台计算机都不会生成重复的 GUID 值。GUID 主要用于在拥有多个节点、多台计算机的网络中，分配必须具有唯一性的标识符。 uniqueidentifier 列的 GUID 值通常由以下方式获得： 在 Transact-SQL 语句、批处理或脚本中调用 NEWID 函数。 在 应用 程序代码中，调用返回 GUID 值的应用程序 API 函数或方法。 Transact-SQL NEWID 函数以及应用程序 API 函数和方法从它们网卡上的标识数字以及 CPU 时钟的唯一数字生成新的 uniqueidentifier 值。每个网卡都有唯一的标识号。由 NEWID 返回的 uniqueidentifier 使用服务器上的网卡生成。由应用程序 API 函数和方法返回的 uniqueidentifier 使用客户机上的网卡生成。 一般不将 uniqueidentifier 定义为常量，因为很难保证实际创建的 uniqueidentifier 具有唯一性。指定 uniqueidentifier 常量的方法有两种： 字符串格式 ‘6F9619FF-8B86-D011-B42D-00C04FC964FF’ 二进制格式 0xff19966f868b11d0b42d00c04fc964ff uniqueidentifier 数据类型不象IDENTITY 属性那样为新插入的行自动生成新的ID。为了得到新的 uniqueidentifier 值，表必须具有一个指定 NEWID 函数的 DEFAULT 子句，或使用 NEWID 函数的 INSERT 语句： CREATE TABLE MyUniqueTable (UniqueColumn UNIQUEIDENTIFIER DEFAULT NEWID(), Characters VARCHAR(10) ) GO INSERT INTO MyUniqueTable(Characters) VALUES (‘abc’) INSERT INTO MyUniqueTable VALUES (NEWID(), ‘def’) GO uniqueidentifier 列可以包含多次出现的 uniqueidentifier 值，除非也对此列指定了 UNIQUE 或 PRIMARY KEY 约束。当有多行引用源表中的同一主键时，引用其它表的 uniqueidentifier 主键的外键列将包含多次出现的个别 uniqueidentifier
uniqueidentifier 数据类型的列或局部变量可用两种方法初始化为一个值：
软件测试是指使用人工或者自动的手段来运行或测定某个软件产品系统的过程，其目的是在于检验是否满足规定的需求或者弄清预期的结果与实际结果的区别。本文主要描述软件测试的类型。
AutoMeter 是一款针对分布式服务，微服务 API 做功能和性能一体化的自动化测试平台，一站式提供发布单元，API，环境，用例，前置条件，场景，计划，报告等管理
原文：https://blog.csdn.net/u012562943/article/details/50432733
快速排序算法是分治法的经典应用，具有非常高的效率。 import random def quickSort(x, start, end): if start >= end: return i = start j = end # 使用第一个元素作为枢点 key = x[start] while i<j: # 从后向前寻找第一个比指定元素小的元素 while i<j and x[j]>=key: j -= 1 x[i] = x[j]
接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
今天一个群中的兄弟问一个问题，说有一个表，表中有很多数据，其中有个字段type，希望从表中随机取出10条记录，其中有5条type=1另外5条type=0，比如下图这样：
最近收拾书架，翻出一张多年以前的ASIC项目开发流程图，一起回顾一下。典型的瀑布式开发流程：
这些值是随机的，而且它们不能接受任何使它们对用户变得更有意义的模式。 没有任何方式可以决定生成 uniqueidentifier 值的顺序。它们不适用于那些依赖递增的键值的现有应用程序。 uniqueidentifier 数据类型具有 16 个字节，与其它那些诸如 4 字节的整数相比要相对大一些。这意味着使用 uniqueidentifier 键建立的索引可能会比使用 int 键实现的索引相对慢一些。 如果全局唯一性并不是必须的，或者需要一个连续递增的键，则可以考虑使用 IDENTITY 属性。
验证技术和方法不断发展，以应对日益严峻的验证挑战。当今行业的最新技术是基于UVM和基于形式化（Formal）的验证流程。事实证明，这两种技术都可以显著提高验证质量，但缺点是测试用例或激励不能“重复使用”。
我们都知道，数据量大了，都要对数据库进行分库分表。奈何一直对分表及分表查询没什么概念，这里先不讲那么多概念，先直接演示一个demo。我们直接上车，请坐稳扶好。
select top n * from table order by NewId()
Q1.解释什么是正则化，以及它为什么有用。 回答者：Matthew Mayo 正则化是给模型添加一个调优参数的过程，来引导平滑以防止过拟合。(参考KDnuggets文章《过拟合》) 常用方法是通过添加一个常数倍参数到现有的权向量。这个常数通常要么是L1(Lasso)要么是L2(ridge)，但实际上可以是任何标准。该模型的测算结果的下一步应该是将正则化训练集计算的损失函数的均值最小化。 Xavier Amatriain在这里向那些感兴趣的人清楚的展示了L1和L2正则化之间的比较。 图1: Lp球:
一个数据表里面字段有年、月、日、金额、支付方式等字段，然后现在想写个sql语句，把每一天的每种支付方式金额（支付方式有多重）排在同一行，
NEWSEQUENTIALID() 不能在查询语句中使用，比如不能执行SELECT NEWSEQUENTIALID()这样的语句；
Alter TABLE [dbo].[CustomerBackupConfig] Add [Stamp] [timestamp] NULLGO
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