量变是事物数量的增减和组成要素排列次序的变动，是保持事物的质的相对稳定性的不显著变化，体现了事物发展渐进过程和连续性的中断

这道题的答案是“正确”的。量变是指事物数量的增减和组成要素排列次序的变动，是一种逐渐而渐进的变化，它体现了事物发展的渐进性和连续性。在量变中，事物的质相对稳定，不显著变化。但是，当量变达到一定程度时，就会引起质变。质变是指事物本质的改变，是由量变引起的质的飞跃。质变的发生是一种突变的过程，是由量变的积累引起的质的突破。因此，量变和质变是事物发展过程中密切相关的两个概念，量变是质变的先决条件，质变则是量变的结果。

相关问题

请用对立统一规律、质变量变规律、否定之否定规律，分析滴滴打车这一事物的产生和发展

对于滴滴打车这一事物，我们可以运用对立统一规律进行分析。在滴滴打车出现之前，出租车市场是主导的，但由于出租车服务过程中存在着黑车、拒载等问题，乘客的体验和安全受到了威胁。而滴滴打车作为一款基于移动互联网的出行服务平台，通过技术的不断改进和优化，在解决上述问题的同时，带来了更加便捷、高效、环保的出行方式，这符合了人们对出行方式的需求和期望，从而获得了快速的发展和广泛的认可。

同时，我们可以看到滴滴打车的发展也符合质变量变规律。从最初的一个小众平台，到现在已经成为国内最大的出行服务平台之一，滴滴打车的规模和影响力在不断扩大，这是由于滴滴打车在技术、服务、资金等多个方面的不断投入和创新，使得它从量变到质变，实现了巨大的发展。

最后，根据否定之否定规律，我们可以看到在滴滴打车的不断发展过程中，不可避免地会遇到各种挑战和问题，但是这些问题的出现也促使着滴滴打车更好的反思和改进，从而实现了更好的发展。

mysql统计数据量变

### MySQL 中统计表数据量变化的方法

为了有效地监控和分析 MySQL 数据库中特定表的数据量变化情况，可以通过创建一个专门用于记录历史数据量的表格，并定期执行脚本更新该表格中的信息。具体实现方式如下：

#### 创建历史记录表
首先，在数据库内建立一张用来保存各张目标表每日行数的历史记录表 `table_size_history`。

CREATE TABLE table_size_history (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    table_name VARCHAR(64),
    record_date DATE NOT NULL,
    row_count BIGINT UNSIGNED DEFAULT 0,
    data_length BIGINT UNSIGNED DEFAULT 0, -- 表示实际占用字节数
    index_length BIGINT UNSIGNED DEFAULT 0, -- 索引所占空间大小
    total_space_used BIGINT AS (data_length + index_length), -- 总共使用的磁盘空间
    UNIQUE INDEX unique_record_per_day (table_name, record_date)
);

此结构允许按天跟踪每张被监测表的变化趋势[^1]。

#### 定期收集并插入数据
编写 SQL 脚本来计算各个重要业务逻辑对应的表每天结束时的确切条目数量及其占据的空间尺寸，并将其存入上述定义的历史日志表里。这一步骤建议通过定时任务调度工具（如 Linux 的 cron 或 Windows Task Scheduler）来自动完成。

INSERT INTO table_size_history(table_name, record_date, row_count, data_length, index_length)
SELECT 
    t.table_name as 'Table',
    CURDATE() as 'Date',
    SUM(t.table_rows) as 'Rows',
    SUM(t.data_length) as 'Data Size',
    SUM(t.index_length) as 'Index Size'
FROM information_schema.tables t
WHERE t.table_schema = DATABASE()
AND t.table_type = 'BASE TABLE' AND t.table_name IN ('your_target_tables') GROUP BY t.table_name;

这段语句会遍历指定模式下的所有基础表(`t.table_type='BASE TABLE'`)，并且只针对那些预先设定的目标列表进行操作 (`IN('your_target_tables')`) 。它将获取到的信息汇总起来作为一条新的记录加入到之前提到的日志表当中去。

#### 分析数据增长趋势
有了完整的过去一段时间内的统计数据之后就可以很方便地绘制图表展示不同时间段上的增减幅度了；也可以进一步挖掘其他有用指标帮助理解系统的运行状况和发展方向。例如，可以利用聚合函数求得平均增长率或是最大最小波动区间等特性值。

WITH RECURSIVE date_series AS(
    SELECT MIN(record_date) d FROM table_size_history UNION ALL
    SELECT ADDDATE(d , INTERVAL 1 DAY ) FROM date_series WHERE d < (SELECT MAX(record_date) FROM table_size_history))
SELECT ds.d, COALESCE(th.row_count, 0) rows_on_that_day
FROM date_series ds LEFT JOIN table_size_history th ON ds.d=th.record_date ORDER BY ds.d ASC ;

以上查询构建了一个连续日期序列并与已有的测量点做左连接从而填补缺失的日子使得最终得到的结果集能够更加直观清晰地反映出整个周期里的动态演变过程。