是否可以在MySQL查询中计算相关性？

是的，可以在查询中计算相关性。要了解查询中的相关性，您需要首先创建一个表。创建表的查询如下

mysql> create table correlationDemo
   - > (
   - > value float not null,
   - > value2 float not null
   - > );

借助insert命令将一些记录插入表中。查询如下，在表中插入记录

mysql> insert into correlationDemo values(1,10);
mysql> insert into correlationDemo values(2,4);
mysql> insert into correlationDemo values(3,5);
mysql> insert into correlationDemo values(6,17);

使用select语句显示表中的所有记录。

查询如下

mysql> select *from correlationDemo;

以下是输出

+-------+--------+
| value | value2 |
+-------+--------+
|     1 | 10     |
|     2 | 4      |
|     3 | 5      |
|     6 | 17     |
+-------+--------+
4 rows in set (0.03 sec)

现在这是查询中的简单关联

mysql> select @firstValue:=avg(value),
   - > @secondValue:=avg(value2),
   - > @division:=(stddev_samp(value) * stddev_samp(value2)) from correlationDemo;

以下是输出

+-------------------------+---------------------------+-------------------------------------------------------+
| @firstValue:=avg(value) | @secondValue:=avg(value2) | @division:=(stddev_samp(value) *stddev_samp(value2))  |
+-------------------------+---------------------------+-------------------------------------------------------+
| 3                       | 9                         | 12.84090685617215                                     |
+-------------------------+---------------------------+-------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

这是上述相关查询的计算

mysql> select sum( ( value - @firstValue ) * (value2 - @secondValue) ) / ((count(value) -1) *
@division) from
   - > correlationDemo;

以下是输出

+--------------------------------------------------------------------------------------------+
| sum( ( value - @firstValue ) * (value2 - @secondValue) ) / ((count(value) -1) * @division) |
+--------------------------------------------------------------------------------------------+
| 0.7008850777290727                                                                         |
+--------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)