[数据挖掘中如何比较两组高维数据之间的相似度]看起来这个问题比较复杂，不是简单地分类、聚类就可以求解。 这个问题是否可以理解为比较两组数据的相似度？主要是比较对于决策变量D（“心脏病”）=Y/N的相似度？就是说两组不同的指...+阅读

设计时的优化如： 字段类型需根据数据格式最优化选择，如判断、对比、标识、等字段，条件不超过2个使用BIT(false true)，超过两个可用INT或smallint，日期时间的记录在无特别精确时选用Smalldatetime，有特殊需要可选用datetime（精确度为1/300秒），可考虑是否建立其聚集索引（避免记录字符类型的日期并参与查询比较。）Smalldatetime慢于Datetime，针对数据量大小可做相应优化，存储过程是一个方法，但对于海量数据建议你做索引，在海量数据查询时避免全表扫描可大幅度提高查询速度，索引建立依据：大数目的不同值情况下不应建立聚合索引。无论是否经常使用聚合索引（复合索引）的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。 还有就是在试用时的优化： 通配符%在字符串开通，以及IN和OR等将会引起全表扫描使索引实效因为索引对不满足SARG形式的表达式是不起作用的。如果一个扫描具有范围，即满足SARG的形式，那么就认为是可优化的，可以利用索引提高其性能。 （楼主不让长论，简单说说难言尽）

“还有就是在试用时的优化” 写了个错字应为 “还有就是在使用时的优化”

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