数据库与动态规划
前几天在处理一个具体问题时候，我被问到有个需求查活跃用户。比如一个月内登录过，或者一年内登录过。（这个时间可以自己定义，有些平台可能按周算，比如腾讯。也有些平台按照年算。这个都可以商量）。那么判断用户登录的依据就是数据库中用户登录日志。也只有这样获取我认为才是最为合理的。至于通过文本文件解析（开发工作量大不说，还不能进行比较和运算，为什么要比较，我们随后说）。通过hadoop就更加不可取了，实时性没有保障，而且开发难度更大。
我们还是回到数据库上说，有人提议说就把一年以前登录的用户排除掉。我说万万不可取啊。为什么？假如有10年的数据，排除9年这个运算量还是很大的。不少迷信大数据的人这时候依然会说用大数据的方式，其实完全不用。我提出的是select max(time),用户代码 from 登录日志表 时间我取最后一个月。那么最后一个月都登录过，我管你前面11个月是不是登录过呢？当然这是一个非常粗略的解法，还有很多细节需要讨论。只是我这个想法给了大家一点启示。我们算法博士说我这种做法叫做动态规划。
我去查了一下， 动态规划是运筹学的一个分支，是求解 决策过程最优化的过程。20世纪50年代初， 美国数学家贝尔曼等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最 优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括 工程技术、经济、工业生产、军事以及 自动化控制等领域，并在 背包问题、生产经营问题、资金管理问题、 资源分配问题、 最短路径问题和复杂系统可靠性问题等中取得了显著的效果。
我想了一下我日常的优化大多数都是属于这一类， 想起了亮剑中李云龙说的：“原来我也是这样干的，只是还不知道有这种线状本。”
我不是算法出身，不知道原来自己做的很多有很强的理论，看来以后还是要补短板，多学习。理论和实际相结合。
今年有一个15万倍的SQL优化，其实就是用到了部分的动态规划的思想。说的这里可以明白了，为什么不需要大数据了吧？。我一直说数据库底层就是物理学和数学，这次再次证明，数据库和数学紧密结合是多么有意义。数据库和物理学结合就是一体机了。看今天信通院发文准备做一体机的标准了，其实一体机这个领域还是Oracle玩的最好，已经把计算机的发挥到了极致。
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