Question

我对SQL很新，我希望有一个生成5个唯一数字的列。就像一个id列，除了我希望得到5个随机顺序且对于该列唯一的数字

示例：

我确实有一个自动增量和唯一的id列，但现在我需要另一个独特的列并将生成5位数，我有点看了这个，显然有一个uniqueidentifier列类型，我有文档它，但我不确定它是否正在寻找......请帮助！

Answer 1

也许伪随机数就足够了。你可以这样做：

alter table t
    add id5 as ( (id * 19379 + 62327) % 99991)

这些数字只是小于100,000的任意素数。因为它们是素数，所以数字不应重复1到99991之间的值。

编辑：

对于素数来说，这很容易证明。假设id1和id2具有相同的值：

(id1 * 19379 + 62327) % 99991) = n
(id2 * 19379 + 62327) % 99991) = n

然后减去它们：

(id1 - id2) * 19379 % 99991 = 0

不可否认，此时你需要一些数论。但是，只要说两个素数（19,379和99,991）没有共同的除数就足够了。因此，唯一的方法是id1 - id2是99,991的倍数。

（从技术上讲，你可以做的是除以19,379，因为它的逆是明确定义的。反函数在模运算中并不总是很明确，但是当它们被除法时是允许的。）

后一种情况是说这些数字不重复的奇特方式。

编辑：

如果您想要5个数字，那么您可以使用% 89989并在结果中添加10,000个。

Answer 2

我从未真正以这种方式使用过UNIQUEIDENTIFIER，所以我可能会得到纠正。这样，您应该能够创建唯一的GUID作为行的自动生成唯一ID。

from sklearn import preprocessing
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import svm

scaler = preprocessing.StandardScaler()
scaler.fit(synthetic_data)
synthetic_data = scaler.transform(synthetic_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

svc = svm.SVC(tol=0.0001, C=100.0).fit(synthetic_data, synthetic_label)
predictedSVM = svc.predict(test_data)
print(accuracy_score(test_label, predictedSVM))

LRmodel = LogisticRegression(penalty='l2', tol=0.0001, C=100.0, random_state=1,max_iter=1000, n_jobs=-1)
predictedLR = LRmodel.fit(synthetic_data, synthetic_label).predict(test_data)
print(accuracy_score(test_label, predictedLR))

SQL - 唯一列5个随机数字

2 个答案: