mysql STATISTIC

根据引用[1]中提供的链接，MySQL官方文档中对于STATISTIC的解释并不明确。然而，根据引用[2]中的解释，cardinality列是用来估计索引中唯一值的数量的。它的值是根据存储为整数的统计数据计算得出的，所以即使对于小表来说，这个值也不一定是准确的。cardinality的值越高，MySQL在进行连接操作时使用该索引的可能性就越大。需要注意的是，cardinality的值不会自动更新，需要通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a来手动更新。此外，引用[3]提供了一个示例，展示了如何在一个数据表中找到每个fund_id对应的最大日期的数据。

相关问题

Gap statistic

Gap statistic是一种用于确定数据集中最优聚类数的统计量。它可以帮助我们确定在给定数据集上应该选择多少个聚类。Gap statistic的计算基于对比数据集内部离散度（with-in dispersion）与对比随机数据集的平均内部离散度之间的差异。

具体来说，要使用Gap statistic确定最优聚类数，我们需要执行以下步骤：
1. 针对给定数据集，使用不同的聚类数进行聚类，例如从1到k (k为我们认为可能的最大聚类数)。
2. 对于每个聚类数k，计算数据集的内部离散度（通常使用平方误差和）。
3. 生成B个随机数据集，并对每个随机数据集执行相同的聚类过程，计算每个随机数据集的平均内部离散度。
4. 对于每个聚类数k，计算其对应的Gap statistic值，即数据集内部离散度与随机数据集平均内部离散度之差。
5. 根据Gap statistic值的特征，选择一个适当的聚类数作为最优聚类数。

Gap statistic的理念是，如果真实的数据集具有明显的聚类结构，那么它的内部离散度将显著小于随机数据集的平均内部离散度，因此Gap statistic值将更高。因此，选择使Gap statistic值最大化的聚类数可以被认为是最优的聚类数。

需要注意的是，Gap statistic方法并不是唯一确定最优聚类数的方法，还有其他方法和指标可以用来确定最优聚类数，如肘部法则和轮廓系数等。不同的方法可能在不同的情况下给出不同的结果，因此在选择最优聚类数时应该综合考虑多个指标和方法。

Statistic插件

Statistic插件是一款用于统计代码量的插件。安装步骤可以根据不同的IDE进行操作。在IDEA中，可以通过以下步骤进行安装：首先，点击File菜单，选择Settings，然后在弹出的窗口中选择Plugins。在搜索框中输入Statistic，找到该插件并点击安装。安装完成后，需要重启IDEA才能看到插件的显示位置。在PyCharm中，可以选择Tools菜单，点击Statistic来使用该插件。在Statistic窗口中，可以选择要统计的文件路径、文件类型、排除路径等选项，然后点击Start开始统计。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [IDEA统计代码量Statistic插件](https://blog.csdn.net/weixin_43898002/article/details/121850181)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pycharm插件之Statistic（统计代码行数、字数等数据）](https://blog.csdn.net/Chimengmeng/article/details/131079661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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