数据库访问性能优化
特别说明：1、 本文只是面对数据库应用开发的程序员，不适合专业DBA，DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识；2、 本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述，对于其它关系型数据库也可以参考，但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库；3、
今天是numpy专题的第三篇，我们来聊聊numpy当中的索引。上篇的末尾其实我们简单地提到了索引，但是没有过多深入。没有过多深入的原因也很简单，因为numpy当中关于索引的用法实在是很多，并不是我们想的那样用一个下标去获取数据就完事了。所以我整理了一下相关的用法，把关于索引的使用简单分成了几类，我们一个一个来看。切片索引切片我们都熟悉，用冒号将两个数隔开，表示一个区间的上界和下界。通过这种方式访问
1、必备知识点1.1 轴在numpy中可以理解为方向,使用0,1,2…数字表示,对于一个一维数组,只有一个0轴,对于2维数组(shape(2,2)),有0轴和1轴，对于三维数组(shape(2,2, 3)),有0,1,2轴有了轴的概念之后,我们计算会更加方便, 比如计算一个2维数组的平均值,必须指定是计算哪个方向上面的数字的平均值1.2 numpy中矩阵的转置方法t.transpose()t.T
# 如何实现“python np矩阵最大值索引”
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 教授如何实现“python np矩阵最大值索引”
section 开始
开发者: 开始教学
小白: 学习
section 步骤1
开发者: 确定矩阵
小白: 理解
section
import numpy目录NumPy怎么对数组按索引查询一，基础索引 二，神奇索引三，布尔索引四，布尔索引条件的组合前期准备及前情回顾#对于一维向量用np.arange生成以元组形式输出从0开始的数组([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])#对于二维向量(及多维向量),用np.arange生成以元组形式输出从0开始到20结束的数组，用np.reshape(4, 5)函数把
众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
view plain
copy
1. >>> import numpy as np
2. >>>
NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了基本的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。整数数组索引（一）一维数组的索引import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print("原数组为:")
print(x)
#行索引为[0,1,2],列索引为[0,1,0]
在日常工作中我们不可避免地会遇到慢SQL问题，比如笔者在之前的公司时会定期收到DBA彪哥发来的Oracle AWR报告，并特别提示我某条sql近阶段执行明显很慢，可能要优化一下等。对于这样的问题通常大家的第一反应就是看看sql是不是写的不合理啊诸如：“避免使用in和not in，否则可能会导致全表扫描”“ 避免在where子句中对字段进行函数操作”等等，还有一种常见的反应就是这个表有没有加索引？绝
lst = [‘hello’, ‘world’, 999, ‘hello’, ‘world’, 666]获取索引为2的元素(正向索引)print(lst[2])获取索引为-3的元素print(lst[-1]) # (负向索引)获取索引为10的元素print(lst[10]) # IndexError: list index out of range （报错）获取列表中的多个元素：（切片操作）获取列
1.前言1.1 什么是索引索引是为了提高查询效率而引入的一种数据结构，类似于用字典查词典，在偌大词量的词典里想找到一个词或几个词，一条一条的去找效率的非常低的，但是如果有一个基于大家都熟识的属性（例如拼音）建立的有序的词典"目录"，从目录可以得到这个词的大致位置，再从这个位置出发去检索数据，能很大程度上提高检索的效率。索引可以简单理解为数据库的目录，为了提高查询效率而建立的数据结构。1.2 索引的
# Python中np相减求最大值索引的实现方法
## 引言
Python是一门简单易学、功能强大的编程语言。在数据科学、机器学习、人工智能等领域中，Python常常被用作首选的编程工具之一。在Python的生态系统中，有许多强大的第三方库，其中NumPy（Numerical Python的简称）是其中之一。NumPy是Python中用于科学计算的核心库，提供了多维数组对象和许多高级数学函数，而
原创
2023-10-28 12:52:51
72阅读
索引的访问方式主要是 索引查找、索引扫描。（1）索引查找在执行计划中为 index seek，适用于查找少量数据。对应随机IO，能快速的定位一条数据。 （2）索引扫描在执行计划中为 index scan，适合扫描整个索引的数据。类似于全表扫描(只扫描索引)对应顺序IO，IO效率本身比较高。 (3）效率对比索引查找 和 索引扫描，单从IO效率上来说，肯定是索引扫描的效率更高，因为
大家都知道最左前缀匹配原则，因此在使用模糊查询的过程中，会尽量避免使用右匹配和左右匹配，对于右匹配的场景，可以采用将需要模糊查询的字段，截取后面固定长度的字符串单独字段保存，并建立索引的方式来优化询效率，例如订单号，可以截取6到9位保存在short_order_no字段中，既能满足模糊查询要求，又方便业
一、写在前面 随着开发、测试任务进入尾声，大家都在整理一些项目发布前的一些准备工作，其中一个重要的工作就是为之前写的一些sql语句建立索引，这高并发、高访问量的环境下是非常有必要的，建立一个好的索引能够极大地提高sql语句的查询效率，那么问题来了，到底什么是索引，怎样才能建立一个好的索引呢？本文以mysql Innodb存储引擎为例，结合实际的
1.1 概念 引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引， 并指定索引的类型，各类索引有各自的数据结构实现。1.2 作用快速定位、检索数据。 索引对于提高数据库的性能有很大的帮助。1.3 使用场景要考虑对数据库表的某列或某几列创建索引，需要考虑以下几点：数据量较大，且经常对这些列进行条件查询。该数据库表的插入操作，及对这些列的修改操作频率较低。索引会占用额外的磁盘空间。 &nbs
程序设计中，有一种最最基础的数据结构是数组，数组把相同类型的若干个元素按连续顺序存储在内存中。数组通过索引来记录元素的位置。大多数编程语言中，数组的索引从0开始。如果索引超出了数组的范围，会报数组越界异常。在Python中，数组中的元素类型不要求必须保持一致，而且支持负数索引，比如-1表示数组中最后一个元素。在Python中，数组被封装成列表（List），是一种容器类型，具有更多的高级功能。例如：
## Python np取数的实现流程
为了帮助你理解如何在Python中使用NumPy库进行数据的取数操作，我将按照以下步骤展示整个实现流程。
### 步骤一：导入NumPy库
首先，你需要在Python程序中导入NumPy库。通过以下代码实现：
```python
import numpy as np
```
这样，你就成功导入了NumPy库，并将其简称为`np`，以方便后续的使用。
原创
2023-10-15 07:24:15
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Numpy的切片与索引ndarray对象内容可以通过索引或切片来访问和修改。 索引方法类型：字段访问；基本切片；高级索引。存取元素Numpy数组元素的存取方法和Python序列型数据的索引切片方法相同。>>>import numpy as np
>>>a=np.arange(10)
>>>aa[5] #用整数作为下标可以获取数组中的某个元素
1. numpy读取数据可以使用numpy中的loadtxt进行数据读取，所包含的参数如下参数名解释frame文件，字符串等也可以是.gz或bz2压缩文件dtype数据类型，即CSV中字符串以什么数据类型读入数组中，默认是np.floatdelimiter分隔字符串，即CSV文件中分隔数据的字符串，默认空格skiprows跳过前多少行，一般跳过第一行表头usecols读取指定的列，索引，元组类型u
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2023-07-11 18:51:30
175阅读
数组索引： 1、ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样； 由于数组可能是多维的，所以必须为数组的每个维度指定一个切片，使用切片时返回的是一个子数组 2、整数索引：获取相应下标的元素的值 3、布尔数组索引：布尔索引通过布尔运算来获取符合指定条件的元素的数组 4、花式索引：不同的索引之间可以相互搭配，同时也可以和
