导读：

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统。在数据分析中，我们经常需要计算变量之间的相关性来了解它们之间的关系。本文将介绍一些MySQL中常用的相关性计算方式。

1. Pearson相关系数

Pearson相关系数是用于衡量两个连续变量之间线性相关程度的指标。它的取值范围在-1到1之间，其中0表示无相关性，1表示完全正相关，-1表示完全负相关。在MySQL中，可以使用CORR函数来计算Pearson相关系数。

2. Spearman等级相关系数

Spearman等级相关系数是用于衡量两个变量之间的关联程度的指标，它不要求变量呈线性关系。它的取值范围在-1到1之间，其中0表示无相关性，1表示完全正相关，-1表示完全负相关。在MySQL中，可以使用CORR函数和RANK函数来计算Spearman等级相关系数。

3. 切比雪夫距离

切比雪夫距离也称为极大差距，是用于衡量两个向量之间的距离的指标。它的计算方法是取两个向量中对应元素差的最大值。在MySQL中，可以使用ABS函数和MAX函数来计算切比雪夫距离。

4. 欧几里得距离

欧几里得距离是用于衡量两个向量之间的距离的指标。它的计算方法是取两个向量中对应元素差的平方和的开方。在MySQL中，可以使用POWER函数、SUM函数和SQRT函数来计算欧几里得距离。

总结：

本文介绍了MySQL中常用的相关性计算方式，包括Pearson相关系数、Spearman等级相关系数、切比雪夫距离和欧几里得距离。这些指标可以帮助我们了解变量之间的关系，并作为数据分析和建模的基础。