Как округлить среднее значение до двух знаков после запятой в postgresql?

Пример # 5: Отрицательное округление с использованием десятичного числа -2:

Это еще один пример, показывающий использование отрицательного десятичного числа в PostgreSQL в Windows 10. Точный запрос для этого конкретного примера выглядит следующим образом:

# ВЫБРАТЬ ОКРУГЛ (374,5; -2);

Десятичное число, указанное в этом запросе, такое же, как в нашем примере №4. Только десятичный счет изменился на «-2». Теперь этот десятичный счет преобразует первые две цифры, оставшиеся до десятичной дроби, в ноль.

Этот результат можно проверить на изображении, показанном ниже. Число «374,5» в этом случае было округлено до «400» из-за использования десятичного отсчета «-2». Более того, поскольку «7» было больше «5», следовательно, число «3» также изменилось на «4», то есть было увеличено.

Пример

Рассмотрим некоторые примеры SQL Server функции ROUND, чтобы понять, как использовать функцию ROUND в SQL Server (Transact-SQL). Например:

Transact-SQL

SELECT ROUND(321.325, 2);
—Результат: 321.330 (Результат округляется, потому что 3-й параметр опущен)

SELECT ROUND(321.235, 2, 0);
—Результат: 321.240 (Результат округляется, потому что 3-й параметр равен 0)

SELECT ROUND(321.235, 2, 1);
—Результат: 321.230 (Результат усечен, потому что 3-й параметр не равен 0)

SELECT ROUND(321.235, 1);
—Результат: 321.200 (Результат округлен, потому что 3-й параметр опущен)

SELECT ROUND(321.235, 0);
—Результат: 321.000 (Результат округлен, потому что 3-й параметр опущен)

SELECT ROUND(321.235, -1);
—Результат: 320.000 (Результат округлен, потому что 3-й параметр опущен)

SELECT ROUND(321.235, -2);
—Результат: 300.000 (Результат округлен, потому что 3-й параметр опущен)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

SELECTROUND(321.325,2); —Результат: 321.330    (Результат округляется, потому что 3-й параметр опущен)   SELECTROUND(321.235,2,); —Результат: 321.240    (Результат округляется, потому что 3-й параметр равен 0)   SELECTROUND(321.235,2,1); —Результат: 321.230    (Результат усечен, потому что 3-й параметр не равен 0)   SELECTROUND(321.235,1); —Результат: 321.200    (Результат округлен, потому что 3-й параметр опущен)   SELECTROUND(321.235,); —Результат: 321.000    (Результат округлен, потому что 3-й параметр опущен)   SELECTROUND(321.235,-1); —Результат: 320.000    (Результат округлен, потому что 3-й параметр опущен)   SELECTROUND(321.235,-2); —Результат: 300.000    (Результат округлен, потому что 3-й параметр опущен)

Контрольная точка

При выполнении контрольной точки (CHECKPOINT) – принудительно сбрасываются на диск все грязные страницы, которые есть в буферном кэше. Это гарантирует что на момент контрольной точки все данные сбросились на диск и при восстановлении данных нужно читать не весь журнал WAL, а только ту часть которая была сделана после последней контрольной точки.

Сброс данных при контрольной точке не проходит моментально, это бы сильно нагрузило наш сервер. Чтобы не было пиковых нагрузок сброс идет примерно 50% времени от времени между контрольными точками. Например, контрольные точки делаются каждую минуту, тогда сброс осуществляют плавно в течении 30 секунд. Это регулируется и вы можете установить например 90% времени.

Контрольная точка также уменьшает размер необходимого дискового пространства. Так как весь журнал WAL не нужен, его можно периодически подрезать.

Отдельный серверный процесс контрольных точек автоматически выполняет контрольные точки с заданной частотой. Эту частоту можно настроить следующими параметрами:

• checkpoint_timeout – период выполнения контрольных точек в секундах;
• max_wal_size – максимальный размер, до которого может вырастать WAL во время автоматических контрольных точек;
• checkpoint_completion_target – время для завершения процедуры контрольной точки, как коэффициент для общего времени между контрольными точками. По умолчанию это значение равно 0.5. 

Значения по умолчанию: 5 минут и 1 Гбайт, соответственно. Если после предыдущей контрольной точки новые записи WAL не добавились, следующие контрольные точки будут пропущены, даже если проходит время checkpoint_timeout. Также можно выполнить контрольную точку принудительно, воспользовавшись SQL-командой CHECKPOINT.

Уменьшение значений checkpoint_timeout и max_wal_size приводит к учащению контрольных точек. Но появляется дополнительная нагрузка на сервер.

Состояние соединений

На что обращать внимание

• Слишком мало — вашему приложению может в какой-то момент не хватить уже открытых к базе соединений, и при попытке открыть еще одно вы попадете на длительное ожидание инициализации процесса для обслуживания нового коннекта.
• Слишком много с динамикой роста может означать «утечку» соединений на стороне приложения, что рано или поздно приведет к достижению лимита .
• Много — скорее всего, у нас перегружена бизнес-логика или pgbouncer. То есть с точки зрения БД вы транзакцию открыли и ушли перекурить.
  Если при этом есть еще и тенденция к росту, стоит поискать утечку открытых транзакций в приложении, а пока временно выставить .
• Растут — приложение в кого-то «уперлось» на блокировках. Если это уже прошедшая разовая аномалия — повод разобраться в исходной причине.
  Если же значение растет и растет, то стоит оперативно «прибить» виновника через .
• Пики (особенно max-значение) демонстрируют, насколько ваше приложение любит ходить в базу «синхронно». То есть вы кинули какой-то сигнал по всем пользователям (например, «опубликована новость») и несколько сотен клиентских приложений одновременно, без всяких задержек, рванули в базу читать…
  Не надо так — сделайте минимальную рандомизированную задержку после приема сигнала, чтобы «размазать» нагрузку.

• — это все активные запросы, которые делают с базой что-то служебное:

  В большинстве случаев там будет фигурировать количество одновременно работающих autovacuum/autoanalyze, вред которых заключается разве что в употреблении ресурсов сервера на «посторонние» дела. Если для вас это критично — покрутите и , но совсем отключать — не стоит.
  Но если одновременно начинают расти и , то это повод посмотреть, не решил ли кто-то из DBA или разработчиков накатить индекс, например, заблокировав случайно половину функционала приложения.

Устройство буферного кэша

Кэш нужен чтобы читать востребованные данные ни с диска а с более быстрой оперативной памяти. Предварительно данные приходится загружать с диска в буферных кэш оперативной памяти.

В общей памяти отводится определённый кусок памяти под массив буферов. В каждом буфере хранится одна страница памяти. Страница памяти это 8 КБ. Когда мы собираем PostgreSQL из исходных кодов мы можем изменить размер этой страницы. А после сборки это изменить уже не получится.

Есть 3 варианта размера страниц:

• 8 КБ
• 16 КБ
• 32 КБ

Буферный кэш занимает большую часть общей памяти.

Если процессу понадобятся какие-то данные он их вначале ищет в буферном кэше. Если данных в кэше не оказалось, то мы просим операционную систему прочитать эту страничку и поместить в буферный кэш. Операционная система имеет свой дисковые кэш, и ищет эту страничку там, если не находит, то читает с диска и помещает в дисковый кэш. Затем из дискового кэша страничка помещается в буферный кэш для PostgreSQL.

Так как буферный кэш находится в общей памяти, то чтобы разные процессы не мешали друг другу, к нему применяют различные блокировки.

округлить среднее значение до 2 знаков после запятой в postgreSQL

Я использую PostgreSQL через «продолжение» Ruby gem.

Я пытаюсь округлить до двух десятичных знаков.

Вот мой код:

Я получаю следующую ошибку:

Я не получаю ошибки при запуске следующего кода:

Кто-нибудь знает, что я делаю не так?

• 3 Ваше сообщение об ошибке не соответствует коду в вашем вопросе.
• Помимо синтаксической ошибки, этот тесно связанный с dba.SE вопрос проливает свет на округление чисел двойной точности в PostgreSQL.
• @muistooshort, Спасибо, что указали на это. В нем должно быть написано «круглое» вместо «средн.». Отредактировано.
• ради результатов поиска я также получаю эту подсказку в виде вывода из приглашения:

(Обратите внимание, что это просто сокращенный псевдоним для. Вы можете видеть, что PostgreSQL расширяет его на выходе)

Вы должны привести значение для округления до использовать форму с двумя аргументами . Просто добавьте для сокращенного состава, например .

Если вы форматируете для отображения пользователю, не используйте . Использовать (см .: функции форматирования типов данных в руководстве), что позволяет указать формат и дает результат, на который не влияют какие бы странности ни делал ваш клиентский язык ценности. Например:

округляет числа при форматировании. В префикс говорит что вам не нужны отступы с ведущими пробелами.

• Хм. Когда я пробую , Я получаю 0,314E1. И мой код написан как но все еще получаю ошибку, описанную в моем вопросе.
• Я просто сбежал на PgAdmin и Ruby. С PgAdmin я получаю 3,14, но с Ruby (используя гем Sequel) я получаю 0,314E1. Интересно, почему это …
• 13 «По какой-то странной причине версия round, требующая точности, доступна только для чисел». Числа с плавающей точкой — это «полезные приближения». Если вы попросите код округлить число с плавающей запятой до двух десятичных знаков, вернув еще один число с плавающей запятой, нет гарантии, что наиболее близкое приближение к «правильному» ответу будет состоять только из двух цифр справа от десятичной дроби. Числа — это фактически масштабированные целые числа; у них нет этой проблемы.
• @Catcall Хороший момент — а версия нужно будет вернуться или (тьфу) , так что может потребоваться аргумент.
• 6 Для тех, кто пытается найти комментарий @Catcall: теперь это Майк Шерилл, «Отзыв кошки»

Попробуйте также старый синтаксис для преобразования,

работает с любой версией PostgreSQL.

Отсутствуют перегрузки в некоторых функциях PostgreSQL, почему (???): Я думаю, что «это недостаток» (!), но @CraigRinger, @Catcall и команда PostgreSQL согласны с «историческим обоснованием pg».

PS: еще один момент об округлении точность, проверьте ответ @IanKenney.

Производительность WAL

По умолчанию, каждый раз, когда транзакция фиксирует изменения, результат должен быть сброшен на диск. Для этого вначале страница сбрасывается из буферной памяти на дисковый кэш. А затем выполняется операция fsync для записи страницы на диск. То есть частые COMMIT приводят к частым fsync.

В PostgreSQL есть другой режим работы – асинхронный. При этом каждый COMMIT не приводит к fsync. Вместо этого страницы сбрасываются на диск по расписанию специальным процессом – WALWRITER. Этот процесс периодически просыпается и записывает на диск всё что изменилось за время пока он спал и опять засыпает.

В асинхронном режиме postgresql работает быстрее, но вы можете потерять некоторые данные при сбое.

Режим работы настраивается с помощью конфигурационного файла и настройки не требуют перезагрузки сервера. Это позволяет приложению устанавливать параметры на лету. Некоторые транзакции сразу запишут изменения на диск, то есть поработают в синхронном режиме. Другие транзакции будут работать в асинхронном режиме. Условно можно поделить операции на критичные и не критичные.

Следующие параметры отвечают за режим работы WAL:

• synchronous_commit – on/off – синхронный или асинхронный режим работы;
• wal_writer_delay = 200ms – период сброса на диск wal записей при асинхронном режиме.

Журнал предзаписи (WAL)

То что у нас данные находятся в оперативной памяти – это хорошо. Но при сбое эти данные теряются, если не успели записаться на диск.

После сбоя наша база становится рассогласованной. Какие-то страницы менялись и были записаны, другие не успели записаться.

Журнал предварительной записи (WAL) – механизм, которым позволит нам восстановить согласованность данных после сбоя.

Когда мы хотим поменять какую-то страницу памяти, мы предварительно пишем, что хотим сделать в журнал предзаписи. И запись в этом журнале должна попасть на диск раньше, чем сама страница будет записана на диск.

В случае сбоя мы смотрим в журнал предзаписи и видим какие действия выполнялись, проделываем эти действия заново и восстанавливаем согласованность данных.

Почему запись в WAL эффективнее чем запись самой страницы? При записи страницы памяти на диск она пишется в произвольное место, это место еще нужно выбрать, подготовить для записи и начать запись. А запись в журнал ведется одним потоком и с этим потоком нормально справляются и обычные жёсткие диски и ssd.

WAL защищает всё что попадает в буферный кэш:

• страницы таблиц, индексов;
• статусы транзакций.

WAL не защищает:

• временные таблицы;
• нежурналируемые таблицы.

8.1.3. Типы с плавающей точкой

Типы данных real и double precision
являются неточными числовыми типами с
переменной точностью. На практике, эти типы обычно
реализуются по стандарту IEEE Standard 754
для Двоичной Арифметики с Плавающей Точкой (соответственно
одинарной и двойной точности), согласно поддержке этих
типов, процессором, операционной системой и компилятором.

Слово «неточный», применительно к этим типам
означает, что некоторые значения не могут быть точно преобразованы
во внутренний формат этих типов и поэтому они хранятся как
приблизительные значения, так что если сохранить, а потом
получить какое-либо значение, то можно увидеть незначительные
отличия. Управление такими ошибками и то как они разрастаются
при вычислениях — это тема целой ветки математики и
компьютерной науки. Поэтому здесь это рассказываться не будет,
за исключением следующих моментов:

Если требуется точное хранение и вычисление значений
(таких как денежные величины), используйте вместо данных
типов, тип numeric.

Если вы хотите выполнять сложные вычисления с этими
типами для каких-либо важных целей, особенное если вы
надеетесь на определённое поведение в граничных моментах
(бесконечность, переполнение) вы должны реализовывать
такие вычисления осторожно.

Сравнение двух значений с плавающей точкой на равенство
может работать, а может и не работать так, как вы ожидаете.

На большистве платформ, тип real имеет диапазон
как минимум от 1E-37 до 1E+37 с точностью по меньшей мере в
6 десятичных разрядов. Тип double precision обычно
имеет диапазон от 1E-307 до 1E+308 с точностью по меньшей мере
в 15 разрядов. Значения, которые слишком велики или слишком
малы приведут к ошибке. Если точность вводимых чисел слишком
велика, возможно округление. Числа слишком
приближающиеся к нулю, которые не могут быть представлены как
отличные от нуля приведут к ошибке переполнения.

В дополнение к обычным числовым значениям, типы с плавающей точкой
имеют некоторые специальные значения:

Infinity-InfinityNaN

«бесконечности»»минус бесконечности»»не-число»UPDATE table SET x = 'Infinity'

PostgreSQL также поддерживает стандартную
нотацию float и float(p)
для задания неточных числовых типов. Здесь p
указывает минимально доступную точность в двоичных разрядах.
PostgreSQL принимает значения от
float(1) до float(24) как тип
real и значения от
float(25) до float(53) как
double precision. Значения p
выходящие за этот допустимый диапазон приведут к ошибке.
Указание float без точности означает
double precision.

8.1.1. Целочисленные типы

Типы smallint, integer и
bigint хранят обыкновенные числа, т.е. числа
без дробной части, но разных диапазонов. Попытки сохранить
значения, которые выходят за рамки разрешённого диапазона
приведут к ошибке.

Обычно для целых чисел выбирается integer,
потому что он предлагает лучший баланс между диапазоном
хранимых значений, размером хранимых значений и производительностью.
Тип smallint обычно используется только в случаях,
когда необходимо крайне рациональное использование дискового
пространства. Тип bigint должен использоваться
только если не хватает диапазона типа integer,
потому что работа с последним осуществляется существенно быстрее.

Только в некоторых операционных системах тип bigint
может функционировать неправильно, так как он зависит от поддержки
компилятором восьмибайтовых целых чисел. На машинах, где такой поддержки
нет, bigint работает также как integer,
но по прежнему использует восемь байт для хранения. (Мы
не беспокоимся, что это будет происзодить на каких-либо
современных платформах.)

Мониторим базу PostgreSQL — кто виноват, и что делать +21

• 20.05.20 07:10

•
Kilor
•
#502478
•
Хабрахабр

•

•

4200

Анализ и проектирование систем, Визуализация данных, PostgreSQL, Администрирование баз данных, Блог компании Тензор

Я уже рассказывал, как мы «ловим» проблемы PostgreSQL с помощью массового мониторинга логов на сотнях серверов одновременно. Но ведь кроме логов, эта СУБД предоставляет нам еще и — грех ими не воспользоваться.
Правда, если просто смотреть на них с консоли, можно очень быстро окосеть без какой-либо пользы, потому что количество доступных нам данных превышает все разумные пределы.

разработали надстройку над Zabbixединые правила мониторинга

Математические функции и операторы

Документация по PostgreSQL 9.1.1
Prev	Fast Backward	Chapter 9. Функции и операторы	Fast Forward	Next

9.3. Математические функции и операторы

Математические операторы предоставляются для многих типов
PostgreSQL. Для типов, которые
не имеют стандартных математических соглашений (например, типы
даты/времени), в нижеследующих разделах будет описано
фактическое поведение

показывает доступные
математические операторы.

Table 9-2. Математические операторы

Оператор	Описание	Пример	Результат
+	сложение	2 + 3	5
-	вычитание	2 - 3	-1
*	умножение	2 * 3	6
деление (целочисленное деление усекает результат)	4 / 2	2
%	деление нацело (остаток)	5 % 4	1
^	возведение в степень	2.0 ^ 3.0	8
|/	квадратный корень	|/ 25.0	5
||/	кубический корень	||/ 27.0	3
!	факториал	5 !	120
!!	факториал (префиксный оператор)	!! 5	120
@	значение по модулю	@ -5.0	5
&	битовое AND	91 & 15	11
|	битовое OR	32 | 3	35
#	битовое XOR	17 # 5	20
~	битовое NOT	~1	-2
<<	битовый сдвиг влево	1 << 4	16
>>	битовый сдвиг вправо	8 >> 2	2

Битовые операторы работают только для целых типов данных,
в то время как другие операторы доступны для всех числовых
типов данных. Битовые операторы также доступны для типов
битовых строк bit и bit varying,
как показоно в .

показывает доступные
математические функции. В этой таблице, dp
означает тип данных double precision. Многие из
этих функций предоставляются в нескольких формах с разными
типами аргументов. Кроме особых случае, любые представленные
формы какой-либо функции возвращают тот же тип данных, что
и её аргумент. Функции работающие с данными типа double
precision в основном реализованы с помощью системных
библиотечных функций языка C; таким образом их точность и
поведение могут отличаться в зависимости от операционной системы.

Table 9-3. Математические функции

Функция	Возвращаемый тип	Описание	Пример	Результат
	(такой же как у аргумента)	значение по модулю	abs(-17.4)	17.4
	dp	кубический корень	cbrt(27.0)	3
	(такой же как у аргумента)	округление до целого в меньшую сторону	ceil(-42.8)	-42
	(такой же как у аргумента)	округление до целого в меньшую сторону (псевдоним для )	ceiling(-95.3)	-95
	dp	радианты в градусы	degrees(0.5)	28.6478897565412
	numeric	целый множитель y/x	div(9,4)	2
	(такой же как у аргумента)	экспонента	exp(1.0)	2.71828182845905
	(такой же как у аргумента)	округление до целого в большую сторону	floor(-42.8)	-43
	(такой же как у аргумента)	натуральный логарифм	ln(2.0)	0.693147180559945
	(такой же как у аргумента)	десятичный логарифм	log(100.0)	2
	numeric	логарифм по базе b	log(2.0, 64.0)	6.0000000000
	(такой же как у аргументов)	остаток от деления y/x	mod(9,4)	1
	dp	«π» constant	pi()	3.14159265358979
	dp	a возведённое в степень b	power(9.0, 3.0)	729
	numeric	a возведённое в степень b	power(9.0, 3.0)	729
	dp	градусы в радианы	radians(45.0)	0.785398163397448
	dp	случайное значение в диапазоне 0.0 <= x < 1.0	random()
	(такой же как у аргумента)	округление до ближайшего целого	round(42.4)	42
	numeric	округление до s десятичных разрядов	round(42.4382, 2)	42.44
	void	установить начало последовательности для вызовов random() (значением между -1.0 и 1.0, inclusive)	setseed(0.54823)
	(такой же как у аргумента)	знак аргумента (-1, 0, +1)	sign(-8.4)	-1
	(такой же как у аргумента)	квадратный корень	sqrt(2.0)	1.4142135623731
	(такой же как у аргумента)	усечение дробной части	trunc(42.8)	42
	numeric	усечение до s десятичных разрядов	trunc(42.4382, 2)	42.43
	int	return the bucket to which operand would be assigned in an equidepth histogram with count buckets, in the range b1 to b2	width_bucket(5.35, 0.024, 10.06, 5)	3
	int	return the bucket to which operand would be assigned in an equidepth histogram with count buckets, in the range b1 to b2	width_bucket(5.35, 0.024, 10.06, 5)	3

В заключение, показывает
доступные тригонометрические функции. Все тригонометрические функции
принимают аргументы и возвращают значение типа double
precision. Аргументы тригонометрических функций выражаются в
радианах. Обратные функции возвращают значения выражаемые в радианах.
См. выше функции преобразования элементов
и
.

Table 9-4. Тригонометрические функции

Функция	Описание
	арккосинус
	арксинус
	арктангенс
	арктангенс y/x
	косинус
	котангенс
	синус
	тангенс

Prev	Home	Next
Операторы сравнения	Up	Строковые функции и операторы

8.1.4. Серийные типы

Типы данных serial и bigserial не
являются полноценными типами, а просто являются удобной нотацией
для создания колонок уникальных идентификаторов
(свойство сходное с AUTO_INCREMENT
поддерживается и некоторыми другими СУБД). В текущей реализации,
конструкция:

CREATE TABLE имя_таблицы (
    имя_колонки SERIAL
);

эквивалента конструкции:

CREATE SEQUENCE имя_таблицы_имя_колонки_seq;
CREATE TABLE имя_таблицы (
    colname integer NOT NULL DEFAULT nextval('tablename_colname_seq')
);
ALTER SEQUENCE tablename_colname_seq OWNED BY tablename.colname;

Таким образом, мы создали колонку с типом integer и
назначили для неё значения по умолчанию, которые получаются с помощью
генератора последовательности. Ограничение NOT NULL
предназначено для того, чтобы иметь уверенность в том, что в колонку
не могут быть вставлены значения null. (В большинстве случаев вам также
понадобится применить ограничения UNIQUE или
PRIMARY KEY, чтобы предотвратить появление в колонке
дублированных значений. Эти ограничения не устанавливаются автоматически.)
И наконец, последовательность отмечается как «принадлежащая»
данной колонке, так что она будет удалена, если будет удалена эта колонка
таблицы.

Чтобы вставить следующее значение последовательности в колонку с
типом serial, укажите, что в колонку с типом
serial вставляется значение по умолчанию для этой
колонки. Это можно сделать либо не указывая колонку с списке
колонок в операторе INSERT, либо используя
ключевое слово DEFAULT.

Типы с именами serial и serial4
эквиваленты: оба создают колнки с типом integer.
Точно также и типы с именами bigserial и
serial8, за исключением того, что они создают
колонки с типом bigint. Тип bigserial
должен использоваться если вы ожидаете совместное использование
более чем 231 индентификаторов в одной таблице.

Шаг №4: Округление указанного столбца созданной таблицы PostgreSQL в Windows 10:

Теперь мы округлим десятичный столбец этой таблицы до двух десятичных знаков с помощью следующего запроса:

# ВЫБРАТЬ КРУГЛЫЙ (Цена, 2) FROM product_Prices;

Здесь «Цена» представляет имя десятичного столбца, который нужно округлить, а «2» указывает количество сохраняемых десятичных знаков.

Вы можете увидеть результаты этого запроса на изображении, показанном ниже, и можете убедиться, что все записи столбца «Цена» таблицы «product_Prices» были округлены до двух знаков после запятой.

Также, если вы выполните вышеуказанный запрос без указания десятичного числа, то только целое число части всех значений столбца «Цена» будут сохранены после округления, как показано ниже изображение:

8.1.2. Числа с заданной точностью

Тип данных numeric может хранить числа с очень большим
количеством разрядов и с этим типом могут выполняться
точные вычисления. Использование этого типа собенно рекомендуется
для хранения денежных значений и других величин, для которых
требуется точность. Однако, для типа numeric, работа с
арифметическими значениями осуществляется очень медленно
по сравнению с целочисленными типами или типами с плавающей
точкой, о которых рассказывается в следущем разделе.

Далее используются следующие термины:
масштаб(scale) типа numeric
— это количество десятичных разрядов в дробной части,
справа от десятичной точки. Точность
(precision) типа numeric — это общее количество
значимых разрядов во всём числе, т.е. количество разрядов по
обе стороны от десятичной точки. Таким образом, число 23.5141
имеет точность 6 и масштаб 4. Целые числа могут быть представлены
с использованием масштаба ноль.

Для колонки с типом numeric можно настроить
и максимальную точность и максимальный масштаб. Для определения
колонки типа numeric используйте синтаксис:

NUMERIC(точность, масштаб)

Точность должна быть положительным значением, масштаб должен
быть либо положительным значением либо нулём.
Можно также использовать и такой синтаксис:

NUMERIC(точность)

который обусловливает значение масштаба 0. Если задать:

NUMERIC

без значений точности и масштаба, будет создана колонка, в которой
можно хранить значения типа numeric с любыми
точностью и масштабом, ограниченными только реализованным в СУБД пределом
точности. Колонка такого вида будет приводить вводимые значения
к любому отдельному масштабу, в то время как колонки типа
numeric с заданным значением масштаба будут приводить
вводимые значениям к этому масштабу. (Стандарт SQL
требует установки по умолчанию масштаба 0, т.е. приведение
к целому числу. Мы находим это несколько бесполезным. Если
вас заботит переносимость, всегда явно указывайте точность и масштаб).

Если масштаб какого-либо значения больше, чем заявленный масштаб
колонки, то система округлит это значение до указанного количества
дробных разрядов. Затем, если количество разрядов слева от
десятичной точки превышает заявленную точность минус заявленный
масштаб, будет выдано сообщение об ошибке.

Значения numeric физически хранятся без каких-либо
дополнительных нулей вначале или в конце. Следовательно,
заявленная точность и масштаб колонки являются максимально возможными,
но размер хранения для них выделяется нефиксированный. (В этом смысле
тип numeric больше похож на тип
varchar(n), чем на тип
char(n).) Фактически требования,
предъявляемые к хранению — это два байта для каждой группы
из четырёх десятичных разрядов, плюс дополнительно от пяти до восьми байт.

В дополнение к обычным числовым значениям, тип numeric
позволяет хранить специальное значение NaN, которое
означает «not-a-number (не число)». Любые операции
над NaN в качестве результата дают другое значение
NaN. Когда это значение пищется как константа в
команде SQL, вы должны заключить его в одинарные кавычки,
например UPDATE table SET x = 'NaN'. При вводе,
строка NaN разпознаётся независимо от регистра букв.

CatBoostClassifier/CatBoostRegressor

Общие параметры

• learning_rate(eta)=automatically

• depth(max_depth)=6: Глубина дерева

• l2_leaf_reg(reg_lambda)=3 Коэффициент регуляризации L2

• n_estimators(num_boost_round)(num_trees=1000)=1000: Максимальное количество деревьев, которые решают проблему мл
• one_hot_max_size=2: Горячее кодирование определенных переменных
• loss_function=’Logloss’:

custom_metric=None

eval_metric=Optimized objective

nan_mode = None: метод обработки NAN

leaf_es оценка_method = Нет: метод итеративного решения, градиент и ньютон

random_seed=None: Случайные семена во время тренировки

Параметр производительности

• thread_count = -1: количество ядер процессора / графического процессора, используемых в обучении
• used_ram_limit = Нет: проблема с CTR, ограничение памяти при расчете
• gpu_ram_part = Нет: ограничение памяти GPU

Настройки процессора

• task_type = CPU: обученное устройство

• devices = None: идентификатор устройства обученного графического процессора

• counter_calc_method=None,

• leaf_estimation_iterations=None,
• use_best_model=None,
• verbose=None,
• model_size_reg=None,
• rsm=None,
• logging_level=None,
• metric_period=None,
• ctr_leaf_count_limit=None,
• store_all_simple_ctr=None,
• max_ctr_complexity=None,
• has_time=None,
• classes_count=None,

• class_weights=None,

• random_strength=None,

• name=None,
• ignored_features=None,
• train_dir=None,

• custom_loss=None,

• bagging_temperature=None

• border_count=None

• feature_border_type=None,

• save_snapshot=None,
• snapshot_file=None,

• fold_len_multiplier=None,

• allow_writing_files=None,

• final_ctr_computation_mode=None,
• approx_on_full_history=None,
• boosting_type=None,
• simple_ctr=None,
• combinations_ctr=None,

• per_feature_ctr=None,

• device_config=None,

• bootstrap_type=None,

• subsample=None,

• colsample_bylevel=None,

• random_state=None,

• objective=None,

• max_bin=None,

• scale_pos_weight=None,
• gpu_cat_features_storage=None,
• data_partition=None