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
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2024-05-12 22:10:38
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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
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2024-07-06 15:02:30
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SQL优化1. 如何定位及优化SQL语句的性能问题？创建的索引有没有被使用到?或者说怎么才可以知道这条语句运行很慢的原因？对于低性能的SQL语句的定位，最重要也是最有效的方法就是使用执行计划，MySQL提供了explain命令来查看语句的执行计划。我们知道，不管是哪种数据库，或者是哪种数据库引擎，在对一条SQL语句进行执行的过程中都会做很多相关的优化，对于查询语句，最重要的优化方式就是使用索引。而
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
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2024-03-28 15:29:10
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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
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2024-04-15 18:26:57
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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
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2024-04-02 12:57:28
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数组：一、数组基础 1、概念：用来存储一组相同数据类型的数据； 2、在内存中分配连续的空间，数组创建时要指定容量（大小）； 3、初始化： 数据类型[] 数组名 = new int[6];  
determinants(行列式) elimination(消元法)通过消元法我们可以知道一个矩阵什么时候是好的矩阵,什么时候是坏的矩阵x+2y+z=2
x
+
2
y
+
z
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2024-08-01 08:00:51
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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
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2024-03-19 20:52:13
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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、
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2024-07-29 11:54:25
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浅谈MYSQL之索引INDEX
索引概念索引类型索引分类索引结构二叉树B-TreeB+Tree可以使用B+Tree索引的查询类型：B+Tree索引的限制：Mysql 索引实现MyISAM索引InnoDB索引索引优化索引优化使用索引优化建议SQL语句性能优化EXPLAIN分析索引工具管理索引实验：索引的使用 索引概念索引：索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录
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2024-04-08 14:34:53
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索引和切片 一维数组 一维数组很简单，基本和列表一致。 它们的区别在于数组切片是原始数组视图（这就意味着，如果做任何修改，原始都会跟着更改）。 这也意味着，如果不想更改原始数组，我们需要进行显式的复制，从而得到它的副本（.copy())。 import numpy as np #导入numpy
arr = np.arange(10) #类似于list的range()
arr
Out[
# Python NumPy Array 索引倒数的实现教程
在数据处理和科学计算的过程中，我们常常需要对数据进行索引操作。在使用 Python 的 NumPy 库时，处理数组的索引会变得更加高效和简便。本篇文章将教你如何实现“Python NumPy array 索引倒数”。
## 整体流程
以下是实现倒数索引的整体流程：
| 步骤 | 说明
1、排序和搜索NumPy提供了多种排序函数，如下所示：sort函数返回排序后的数组；lexsort函数根据键值的字典序进行排序；argsort函数返回输入数组排序后的下标；ndarray类的sort方法可对数组进行原地排序msort函数沿着第一个轴排序；sort_complex函数对复数按照先实部后虚部的顺序进行排序。 在上面的列
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. >>>
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2024-06-09 09:12:42
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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]
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2024-03-18 11:37:28
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索引（上）索引常见模型：哈希表： 以k-v形式存储在数组中，通过哈希函数计算key值得出数组位置，如果发生哈希冲突则在该数组位置追加链表。区间查询很慢，适用于等值查询。有序数组： 有序存储，等值查询是使用二分法时间复杂度是O(log(N))，是查询效率最好的数据结构，更新数据需要移位成本太高，适用于静态存储，保存不会修改的数据。搜索树： N叉树相比二叉树，树高较低，访问IO较少，较为适合。Inno
NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到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。整数数组索引以下实例获取数组中 (0,0)，(1,1) 和 (2,0) 位置处的元素。实例import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[
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2024-05-13 06:49:47
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# 如何实现“python np 列表指定元素索引”
## 概述
在Python中，numpy（np）是一个用于科学计算的库，可以高效地处理数组和矩阵。有时候我们需要查找列表中指定元素的索引，下面我将详细介绍如何实现这个功能。
### 步骤概要
下面是实现“python np 列表指定元素索引”的步骤概要：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------|
| 1 | 导入numpy
原创
2024-04-17 04:33:58
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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
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2024-03-11 07:05:20
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