重建索引 如果表中记录频繁地被删除或插入，尽管表中的记录总量保持不变，索引空间的使用量会不断增加。虽然记录从索引中被删除，但是该记录索引项的使用空间不能被重新使用。因此，如果表变化不定，索引空间量会不断增加，不论表中记录数量是否增加，这是因为索引中无效空间会增加。 要回收那些曾被删除记录使用的空间，需要使用Alter index rebuild命令。 重建索引有两种方法：一种是最简单的，删除原
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2024-04-01 17:37:44
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1). Union 该操作符用于取得两个结果集的并集。当使用该操作符时，会自动去掉结果集中重复行。2).union all 该操作符与union相似，但是它不会取消重复行，而且不会排序。3). Intersect 使用该操作符用于取得两个结果集的交集。4). Minus 使用改操作符用于取得两个结果集的差集，他只会显示存在第一个集合中，而不存在第二个集合中的数据。
原创
2021-07-29 09:21:47
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现有如下数据id name1 a12 a23 a31 b13 b31 c1就是把相同的id的不同行合并 结果是id name1 a1/b1/c12 a23 a3/b3sql语句怎么实现啊，多谢了-- 如果数据库是10g的话:SELECT ID, REPLACE(WMSYS.
原创
2021-07-27 09:38:10
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1). Union 该操作符用于取得两个结果集的并集。
原创
2022-04-06 16:44:44
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DataFrame的这些操作和Series很相似，这里简单介绍一下。一，应用和应用映射apply()函数对每个轴应用一个函数，applymap()函数对每个元素应用一个函数： DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)
DataFrame.applymap(self, func
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2024-03-25 20:18:12
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在很多场合，我们会须要用到oracle列合并，oracle提供了一些方法用于把某列的多行数据合并成一行。一、10G曾经使用WMSYS.WM_CONCAT wmsys.wm_concat将字段的值用","来隔开。 select id,wm_concat(name) from tab_name gro...
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2015-12-27 09:26:00
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现有如下数据id name1 a12 a23 a31 b13 b31 c1就是把相同的id的不同行合并 结果是id name1 a1/b1/c12 a23 a3/b3sql语句怎么实现啊，多谢了-- 如果数据库是10g的话:SELECT ID, REPLACE(WMSYS.
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2022-04-15 17:22:17
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什么是索引合并？下面我们看下mysql文档中对索引合并的说明：The Index Merge method is used to retrieve rows with several range scans and to merge their results into one. The merge can produce unions, intersections, or unions-of-i
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2024-03-20 21:58:17
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mysql中的索引merge不太智能，3个索引只用上了2个，还是需要建立组合索引
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2021-09-08 09:30:40
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Index merge 一定程度上可以使用表上多个单列索引定位指定的行 在MySQL5.0和更新版本中，查询能够同时使用这两个单列索引进行扫描并对结果进行合并 OR条件的union AND条件的intersection 前两种情况的union和intersection 索引合并有时候是优化结果，但实 ...
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2021-10-25 10:29:00
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Series和Datafram索引的原理一样，我们以Dataframe的索引为主来学习列索引：df['列名'] （Series不存在列索引）行索引：df.loc[]、df.iloc[]选择列 / 选择行 / 切片 / 布尔判断 import numpy as np
import pandas as pd
# 导入numpy、pandas模块
# 选择行与列
df = pd.DataFra
一、SetMergeFactor（合并因子）SetMergeFactor是控制segment合并频率的，其决定了一个索引块中包括多少个文档，当硬盘上的索引块达到多少时，将它们合并成一个较大的索引块。当MergeFactor值较大时，生成索引的速度较快。MergeFactor的默认值是10，建议在建立索引前将其设置的大一些。二、SetMaxBufferedDocs（最大缓存文档数）SetMaxBu
说明：红色字体表示要特别注意点 索引是在数据库表或者视图上创建的对象，目的是为了加快对表或视图的查询的速度。按照存储方式分为：聚集与非聚集索引按照维护与管理索引角度分为：唯一索引、复合索引和系统自动创建的索引。索引的结构是由：根节点--->非叶节点--->非叶节点--->叶节点 1、聚集索引:表中存储的数据按照索引的顺序存储,检索效率比普通索引高,但对数据新增
即使作为一个平面设计师，也不可避免得会遇到需要重复排版的情况，比如，最常见的是嘉宾信息的编排，比如姓名、照片、公司或学校。这种情况下，最常见的是一个一个去排。而像抽奖数字编号这种，则会交给印刷店。既然印刷店可以自动排印序列数字，在科技如何发达的21世纪，这种不需要花费脑力的纯体力重复性的机器端工作，其实也早已可自动化。这篇文章我们会介绍以下 InDesign 的高级自动排版用法，鉴于很多设计师是不
首选，说明笔者的机器环境（不结合环境谈解决方案都是耍流氓）: cpu 32核，内存128G，非固态硬盘： RAID0 (4T * 6)，单节点，数据量在700G到1800G，索引15亿~21亿。敖丙大人，在蘑菇街，可多集群分片，固态硬盘，比不起啊。转载请注明出处： 业务场景:保存7天索引，每天有400G。发现ES时不时的OOM，和重启。当索引超过500G的时候，ES重启到加载
数据库锁锁和索引是数据库两大核心概念，了解索引，可以从 B+ 树，Hash 索引，页结构，缓存池，索引原则等方面理解。理解锁，要从哪些方面入手？为什么要加锁加锁的目的，其实是为了保证数据的一致性。 当多个线程并发访问某个数据时，加锁，可以保证这个数据在任何时刻最多只有一个线程在访问，保证数据的完整性和一致性。锁的分类锁可以按照锁粒度划分，可以按照数据库管理角度划分。按照锁粒度划分按照锁粒度划分，可
强制合并的功能为强制合并一个或多个索引，目的是通过索引合并达到减少段的数量，通过POST方法执行_forcemerge API。强制合并请求在没有执行完成之前，请求会一直被阻塞，直到执行完成才会返回，如果期间该HTTP请求由于网络或者其它原因被断开，合并请求将继续在后台执行，直到完成或发生异常结束。如果已经有强制合并正在执行，后续发起的强制合并请求将被会阻塞，直到当前正在执行的合并请求执行完后才执
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2024-02-27 20:17:25
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pandas一. Series一维数组1. 创建一维数组方法一： pd.Series(列表，index=列表,columns=列表) pd.Series(numpy一维数组，index=列表,columns=列表) 返回<class ‘pandas.core.series.Series’> 类型的一维数组import pandas as pd
t1 = pd.Series([8,6,3
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2024-07-29 11:33:46
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pandas对象中的轴标签信息有许多用途：
使用已知的指标标识数据（即提供元数据），这对于分析，可视化和交互式控制台显示很重要。
启用自动和显式数据对齐。
允许直观地获取和设置数据集的子集。
在本节中，我们将重点关注最后一点：即如何切片，切块，以及通常如何获取和设置熊猫对象的子集。主要重点将放在Series和DataFrame上，因为它们在该领域得到了更多的开发关注。
注意 Python和Nu
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2024-06-25 11:09:18
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Pandas11 Pandas之数据规整11.1索引与分层索引索引查看索引：df.index指定索引：df.index = [,] 个数必须一致重置索引：df.reindex([,]) 无需个数一致指定某一列作为index：df.set_index(“M”,drop=False)返回index的唯一值：df.set_index(“M”).index.unique()df.reset_index()
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2024-08-19 10:49:18
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