python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略。文章目录引用计数导致引用计数+1的情况导致引用计数-1的情况循环引用导致内存泄露分代回收垃圾回收gc模块gc模块的自动垃圾回收机制自动回收阈值标记清除reference 引用计数Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早George E. Collins在19
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2023-11-13 15:57:01
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目录引用计数标记清楚分代回收引用计数Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。『引用计数法』的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，每当该对
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2024-08-14 22:13:28
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这是一篇最基础的Pandas用法总结，也方便自己日后进行复习与查询。 上一篇文章总结了Series和DataFrame的创建方法，却忽略了索引这一重要的概念。今天在这篇文章中先来盘点一下Series索引问题。1. 索引是什么1.1 认识索引先用上一篇博文中的方法来创建一个简单的Series。s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s1)
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2023-10-11 06:44:39
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# 强制索引用法
在使用Spring Data MongoDB时，我们可以使用索引来提高查询性能和优化数据存储。Spring Data MongoDB提供了对索引的支持，使我们能够轻松地创建和管理索引。在某些情况下，我们可能需要手动强制创建索引来满足特定需求。本文将介绍如何使用Spring Data MongoDB来强制创建索引。
## 什么是索引？
索引是用于加速数据库查询的数据结构。它可
原创
2023-08-03 07:48:01
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what is 索引？官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往是存储在磁盘上的文件中的（可能存储在单独的索引文件中，也可能和数据一起存储在数据文件中）。我们通常所说的索引，包括聚集索引、覆盖索引、组合索引、前缀索引、唯一索引等，没有特别说明，默认都是使用B+
# MySQL联合索引用法
在MySQL中，索引是一种用于加速数据库查询的数据结构。联合索引是指在多个列上创建索引，以便可以根据这些列的组合进行快速查询。在某些情况下，使用联合索引可以提高查询性能。本文将介绍MySQL联合索引的用法，并提供相应的代码示例。
## 联合索引的创建
要在MySQL中创建联合索引，可以使用以下语法：
```sql
CREATE INDEX index_name
原创
2024-02-23 03:47:59
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在Python源码及扩展模块中，对引用计数的使用有三种方式：拥有引用、借用引用和窃取引用。 拥有引用：拥有引用比较简单，针对PyObject对象调用Py_INCREF或Py_XINCREF即可，如将一个对象加入到字典中时，会分别对key和value调用Py_INCREF对于创建类函数，对象创建成功后，在函数的内部会自动增加引用计数，此类函数有：PyObject* PyLong_FromL
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2023-10-04 16:02:28
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1、列表可包含任意对象：数字，字符串，其他列表，集合，字典，元组例如：L = [1,2,3,[12,3]]
print(L)
L = [1,2,4,{1,2}]
print(L)
L = [1,23,{'a':1,'b':2}]
print(L)
L = [1,2,(1,23)]
print(L)2、创建列表的方法：L = [11,2,3,4]或L = list('spam') 或者 L = li
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2024-08-30 14:06:43
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在一些场景下，可能ORACLE不会自动走索引，这时候，如果对业务清晰，可以尝试使用强制索引。使用强制索引，在SELECT 后面加上/*.......*/ 中间加上索引的属性，代码如下：
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2018-09-29 12:25:00
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文章目录索引的使用创建索引，优化query索引的分类分类方式1：普通索引，唯一性索引，全文索引，空间索引分类方式2：单列索引，多列索引分类方式3：主键索引，非主键索引索引的常见模型哈希表有序数组N叉树常见数据库引擎的索引模型InnoDB性能优化避免全表扫描建立有效的索引 索引的使用创建索引，优化querySELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE_NAME
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2023-12-17 20:43:39
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# SQL Server 组合索引的实现方法
在数据库管理中，索引是提高查询效率的重要工具。而组合索引则允许我们在多列上创建索引，从而更快地进行复杂查询。本篇文章将带你了解如何在 SQL Server 中实现组合索引。我们将通过一个具体的例子来详细讲解整个流程。
## 流程概述
以下是创建组合索引的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-20 15:23:10
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1）影响百度排名的几个因素第一个因素，URL路径存在的时间长短。 url的长短对搜索引擎还是有影响的，所以在做优化的时候要注意把url尽量做的短一点，对优化很有好处。第二个因素，关键词出现的次数。 关键词出现的次数直接影响到你的这篇文章是不是跟你的主题相关的问题，所以你想优化哪个关键词你就把这个词在这篇文章中出现的次数多一点，首段要出现，然后其他段要出现，最后一段要出现，就可以了。第三个因素，关键
一、联合索引测试注：Mysql版本为 5.7.20创建测试表t_mobilesms_11(表记录数为6万条)：我们为userId, mobile, billMonth三个字段添加上联合索引！然后使用 explain 查看执行计划来观察索引利用情况：1.查询条件为 useridEXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11
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2024-04-01 05:40:22
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第二种设计：快速合并 Quick-union在这种设计中，数据结构id[]还是一个整数类型的数组，其索引的含义与之前（上篇：快速查找）相同。但与之前有所不同的是，我们用树来表示连通分量，相互连通的对象之间存在双亲与孩子的关系。id[]中存储的值是其索引对应的对象的双亲对象的索引 (值=双亲的索引）。例如： 对应于id[5]：index01234value12224“0号对象的双亲是1号，1号对象的
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2024-03-19 10:55:15
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问题：假设某个表有一个联合索引（c1,c2,c3,c4）以下只能使用该联合索引的c1,c2,c3部分A where c1=x and c2=x and c4>x and c3=xB where c1=x and c2=x and c4=x order by c3C where c1=x and c4= x group by c3,c2D where c1=? and c5=? order b
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2024-02-28 22:59:21
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# SQL Server 唯一索引的使用方法
在关系型数据库中，索引是一种提高查询性能的重要手段。SQL Server 提供了多种类型的索引，其中唯一索引是一个关键的概念。本文将介绍 SQL Server 中唯一索引的定义、用途及实现方式，帮助您理解并运用这一特性。
## 什么是唯一索引？
唯一索引是一种特殊类型的索引，其作用是确保在索引列中，每个值都是唯一的。换句话说，唯一索引阻止重复值的
近期写数据库，不少朋友留言问MySQL索引底层的实现，今天简单聊一聊，少讲“是怎么样”，更多说说“为什么设计成这样”。问题1. 数据库为什么要设计索引？ 图书馆存了1000W本图书，要从中找到《架构师之路》，一本本查，要查到什么时候去？ 于是，图书管理员设计了一套规则： (1)一楼放历史类，二楼放文学类，三楼放IT类… (2)IT类，又分软件类，硬件类… (3)软件类，又按照书名音序排序
字符串定义字符串是python中最常见的数据类型，创建字符串只需用引号括起来分配给一个变量即可，引号可以是单引号(’ ‘),双引号(""),三引号(’’’ ‘’’)。 三引号与其他两种引号的区别是可以打印多行字符串。还有三引号也可以用做注释，前面写过。字符串操作①字符串可以用 运算符+ 号拼接 字符串 * 数字，达到重复字符串效果 字符串成员运算，判断特定值是否在字符串中，可以使用关键字in，no
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2023-06-16 16:45:18
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文章目录概述引用计数标记清除机制分代回收 概述python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略。引用计数Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。『引用计数法』的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段
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2023-11-25 14:48:56
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索引是加速查询的主要手段，特别对于涉及多个表的查询更是如此。本节中，将介绍索引的作用、特点，以及创建和删除索引的语法。使用索引优化查询索引是快速定位数据的技术，首先通过一个示例来了解其含义及作用。1．索引示例假设对于10.3节所建的表，各个表上都没有索引，数据的排列也没有规律，如表13.3所示。表13.3  
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2023-11-27 06:22:13
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