MSSQL 压缩字符串

时间: 2023-08-15 10:14:17 浏览: 68
MSSQL提供了多种方法来压缩字符串,其中一种常见的方法是使用压缩函数。你可以使用以下两个函数来压缩和解压缩字符串: 1. COMPRESS:这个函数可以将字符串压缩为二进制格式。 例如,你可以使用以下代码来压缩一个字符串: ```sql DECLARE @inputString VARCHAR(MAX) = 'YourStringHere' DECLARE @compressedData VARBINARY(MAX) = COMPRESS(@inputString) ``` 2. DECOMPRESS:这个函数可以对压缩后的数据进行解压缩。 例如,你可以使用以下代码来解压缩一个二进制数据: ```sql DECLARE @compressedData VARBINARY(MAX) = ... DECLARE @outputString VARCHAR(MAX) = DECOMPRESS(@compressedData) ``` 请注意,COMPRESS函数在MSSQL 2016及以上版本中才可用。如果你使用的是较旧的版本,可以考虑使用其他方法来压缩字符串,如使用CLR(公共语言运行时)集成来调用外部压缩库。 另外,压缩字符串可能会导致性能损失和存储开销,因此在实际使用时需要权衡是否值得进行压缩。
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C# 压缩字符串存入mysql

在C#中,可以使用GZipStream类对字符串进行压缩,然后将结果存入MySQL数据库中。以下是一个示例代码: ```csharp using System; using System.IO; using System.IO.Compression; using MySql.Data.MySqlClient; class Program { static void Main(string[] args) { string originalString = "This is the original string to be compressed."; // 压缩字符串 byte[] compressedBytes; using (MemoryStream ms = new MemoryStream()) { using (GZipStream gzip = new GZipStream(ms, CompressionMode.Compress)) { using (StreamWriter writer = new StreamWriter(gzip)) { writer.Write(originalString); } } compressedBytes = ms.ToArray(); } // 连接MySQL数据库 string connectionString = "server=localhost;user id=root;password=123456;database=mydb"; using (MySqlConnection conn = new MySqlConnection(connectionString)) { conn.Open(); // 插入压缩后的数据 string sql = "INSERT INTO mytable (compressed_data) VALUES (@compressedData)"; MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(sql, conn); cmd.Parameters.AddWithValue("@compressedData", compressedBytes); cmd.ExecuteNonQuery(); } Console.WriteLine("Data inserted successfully."); } } ``` 在上面的代码中,我们使用GZipStream类将原始字符串压缩为字节数组,然后使用MySqlCommand将字节数组插入到MySQL数据库中。 如果需要从数据库中读取压缩后的数据并解压缩,可以使用类似以下的代码: ```csharp using (MySqlConnection conn = new MySqlConnection(connectionString)) { conn.Open(); // 从数据库中读取压缩后的数据 string sql = "SELECT compressed_data FROM mytable WHERE id = @id"; MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(sql, conn); cmd.Parameters.AddWithValue("@id", 1); byte[] compressedBytes = (byte[])cmd.ExecuteScalar(); // 解压缩数据 string originalString; using (MemoryStream ms = new MemoryStream(compressedBytes)) { using (GZipStream gzip = new GZipStream(ms, CompressionMode.Decompress)) { using (StreamReader reader = new StreamReader(gzip)) { originalString = reader.ReadToEnd(); } } } Console.WriteLine("Original string: " + originalString); } ``` 在上面的代码中,我们使用MySqlCommand从MySQL数据库中读取压缩后的数据,然后使用GZipStream类将数据解压缩为原始字符串。

C# 压缩2M字符串存入mysql

在C#中,可以使用`System.IO.Compression`命名空间中的`GZipStream`类将字符串进行Gzip压缩,然后将压缩后的数据存入MySQL数据库中。以下是一个简单的示例代码: ```csharp using System; using System.IO; using System.IO.Compression; using MySql.Data.MySqlClient; class Program { static void Main(string[] args) { string inputString = new string('a', 2_000_000); // 生成一个长度为2M的字符串 // 压缩字符串 byte[] inputBytes = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(inputString); byte[] compressedBytes; using (var outputStream = new MemoryStream()) { using (var gzipStream = new GZipStream(outputStream, CompressionMode.Compress)) { gzipStream.Write(inputBytes, 0, inputBytes.Length); } compressedBytes = outputStream.ToArray(); Console.WriteLine($"压缩后大小:{compressedBytes.Length}"); // 输出压缩后的大小 } // 存入MySQL数据库 string connectionString = "server=localhost;user=root;password=123456;database=test;"; using (var connection = new MySqlConnection(connectionString)) { connection.Open(); var command = connection.CreateCommand(); command.CommandText = "INSERT INTO `data` (`id`, `data`) VALUES (@id, @data)"; command.Parameters.AddWithValue("@id", 1); command.Parameters.AddWithValue("@data", compressedBytes); command.ExecuteNonQuery(); } } } ``` 在上面的代码中,我们首先生成一个长度为2M的字符串,然后使用`GZipStream`类进行压缩。在压缩时,我们创建一个输出流`outputStream`,然后将其传递给`GZipStream`类的构造函数。在调用`Write`方法时,`GZipStream`类将压缩数据写入输出流中。最后,我们将输出流转换为字节数组,并将其存储在`compressedBytes`变量中。 接下来,我们使用`MySqlConnection`类连接MySQL数据库,并将压缩后的数据存入`data`表中的`data`字段中。在存储时,我们使用参数化查询并将`compressedBytes`变量传递给参数`@data`。 值得注意的是,MySQL中的`BLOB`类型支持存储二进制数据,因此我们可以将压缩后的字节数组直接存入数据库中。在读取数据时,我们可以将其转换为字节数组,然后使用`GZipStream`类进行解压缩。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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