1. 为查询缓存优化你的查询 2. EXPLAIN 你的 SELECT 查询 3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 4. 为搜索字段建索引 5. 在 Join 表的时候使用相当类型的例，并将其索引 6. 千万不要 ORDER BY RAND() 7. 避免 SELECT * 8. 永远为每张表设置一个 ID 9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR 10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议 ......等等

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小结 5.3关联规则主要介绍了Apriori算法，以在一个数据集中找出各项之间的 关系； 5.4时序模式从序列的平稳性和非平稳型出发，对平稳时间序列主要介绍 了ARMA模型，对差分平稳序列建立了ARIMA模型，应用这两个模型对 相应的时间序列进行研究，找寻变化发展的规律，预测将来的走势； 5.5离群点检测主要介绍了基于模型和离群点的检测方法，是发现与大部 分其他对象显著不同的对象。 前5章是数据挖掘必备的原理知识，并为本书后面章节的案例理解和实验 操作奠定了理论基础。 聚类分析——常用聚类分析算法 与分类不同，聚类分析是在没有给定划分类别的清况下，根据数据相似 度进行样本分组的一种方法。 与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以 建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。 聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度 将他们划分为若干组，划分的原则是组内样本最小化而组间（外部)距 离最大化