1、索引1.1、简要索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。索引是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置，然后直接获取即可。1.2、索引选取类型①、越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。
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2024-03-19 22:18:12
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以索引key{last_name, first_name, dob)为例索引有效的情况： 1.全位匹配： 全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配， 例如前面提到的索引可用于查找姓名为CubaAllen、出生于1960-01-01 的人。 2.匹配最左前级 前面提到的索引可用于查找所有姓为Allen 的人， 即只使用索引的第一列。 3.匹配到前级 也可以只匹配某一列的值的开头部分。 例如前面提到的索
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2024-06-08 17:17:24
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在机械硬盘作为系统盘的时代，C盘的容量往往不会分的很大，这是因为机械硬盘的物理结构——碟状磁盘。当磁盘转动时，根据周长等于圆周率乘以直径，可以得出越靠外的磁盘分区在单位时间内磁头能扫过的面积越大，所以读写速度也就越快，反映到电脑上就是运行速度越快，所以把C盘分的越大，理论上说速度就相对慢一些，这也是为什么很多使用500G或者1T机械硬盘的电脑上系统盘却只有60G，80G。但是很多软件为了让它的软件
1.索引概述MySQL官方对索引的定义为: 索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。如下面的示意图所示: 左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也
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2024-05-03 15:16:55
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MySQL索引、事务与储存引擎一、索引介绍(一)、索引的概念(二)、索引的作用(三)、索引的副作用(四)、创建索引的原则依据(五)、索引的分类和创建1、普通索引1)、直接创建索引2)、修改表方式创建3)、创建表的时候指定索引2、唯一索引1)、直接创建唯一索引2)、修改表方式创建3)、创建表的时候指定3、主键索引1)、创建表的时候指定2)、修改表方式创建4、组合索引(单列索引与多列索引)5、全文索
一.索引简介1.1 索引的含义和特点索引是创建在表上，是对数据库一列或多列的值进行排序的结构。不同储存引擎定义的最大索引数和长度不一样，所有引擎对每个表至少支持16个索引，总索引长度至少256字节。索引存储类型有两种：1.B树(BTREE) 2.哈希(HASH)InnoDB与MyISAM支持B树索引；MEMORY两种都支持，但是默认为HASH索引的优缺点：优点：提高数据检索速度、查询速度、分组与排
00.写在之前字典是 Python 中最灵活的内置数据结构类型之一，它可以取代许多数据结构和搜索算法，而这些在别的语言中你可能需要手动来实现。一旦熟练的掌握了字典，它将会成为一种非常简单的工具。比如对字典进行索引是一种非常快速的搜索方式，当然它的作用不止于此，接下来我们就一起来盘一盘字典那些“灵活”的操作。01.字典用于模拟列表我们都知道在使用列表的时候，在其末尾外的下标进行赋值是非法的：>
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2024-04-30 13:14:27
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本文实例讲述了Python切片索引用法。分享给大家供大家参考，具体如下：在Python中，可以用用简单的方括号加一个下标的方式访问序列的每一个元素，这种方式称之为切片操作符，切片操作符有三种形式：[]，[:]，[::]访问某一数据元素的语法如下：sequence[index]
sequence是序列的名字，index是访问元素的对应的偏移量，为正数，0<=index<=len(sequ
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2023-08-25 16:51:45
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创建位图索引 位图索引 1位图索引与B树索引不同，位图索引不存储rowid值（数据实际物理地址），也不存储键值。 2在特殊的列上创建位图 索引.3特殊的列是指该列的基数很低的列（基数：列值的数量比列的行数来的小）。 举例：性别列的取值只有2个（男女），但是性别列的行数远远大于该列的取值。4基数很低的列不适合B树索引，适合位图索引，oracle建议，当一个列的所有取值数量与该列的行数比小于1%
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2024-03-20 21:54:01
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索引索引概述MySQL官方对索引的定义为:索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据 库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据， 这样就可以在这些数 据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。如下面的示意图所示 :左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是
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2024-03-18 11:38:14
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关于索引的理解以前以为的索引，就是在表中的一个主键列，比如id，但其实如果id在没有加特殊意义的情况下，id列就仅仅是一个列，如select student where id = 1001；其实和select student where name = "小明";效率并没有差多少，本质上都需要遍历，而且是全表遍历完，找到where后面对应的条件的行进行返回。而加了主键的话，也只是加了一种
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2024-03-29 15:53:31
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在Pandas中，您可以使用不同的方法来查找元素的索引位置，具体取决于您的数据结构和需求。使用pd.Series查找元素的索引位置：
假设您有一个Pandas Series对象，您可以使用以下方式查找元素的索引位置：import pandas as pd
# 创建一个示例 Series
data = {'A': 10, 'B': 20, 'C': 30, 'D': 40}
series = pd
原创
2023-09-06 14:10:14
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索引索引：索引是一个排序的列表，列表当中存储的是索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址索引作用 加快查询速度索引的作用1、利用索引数据库可以快速定位，大大加快查询速度，主要作用2、表的数据很多，查询需要关联多个表，这个时候索引也可以提高查询速度3、加快表与表之间的连接速度4、使用分组和排序时，可以大大减少时间5、提高数据恢复数据时的速度索引创建的原则1、有索引，数据会先进行索引查询然后定位数据
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2024-10-05 10:35:51
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# 实现Python字典的位置索引
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(创建字典)
B --> C(添加元素)
C --> D(实现位置索引)
D --> E(结束)
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个空字典 |
| 2 | 向字典
原创
2024-06-25 03:58:26
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MAC Intellij IDEA 常用快捷键 keymap 设置 MAC OS X 10.5+ alt+f7查找变量方法使用的地方 F3添加书签Ctrl + O快捷覆写方法Alt + F3 添加书签标识command + F3 显示书签command + Shift + A 查找动作Alt +
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2024-10-25 06:38:39
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位图索引非常适合于决策支持系统(Decision Support System，DSS)和数据仓库，它们不应该用于通过事务处理应用程序访问的表。它们可以使用较少到中等基数(不同值的数量)的列访问非常大的表。尽管位图索引最多可达30个列，但通常它们都只用于少量的列。例如，您的表可能包含一个称为Sex的列，它有两个可能值：男和女。这个基数只为2，如果用户频繁地根据Sex列的值查询该表，这就是位图索引的
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2024-04-23 16:29:57
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## 如何实现 MongoDB 位置索引
### 1. 简介
在 MongoDB 中，位置索引可以用于进行地理位置相关的查询，例如查找附近的地点、计算两个地点之间的距离等。本文将向你介绍如何在 MongoDB 中实现位置索引。
### 2. 实现步骤
下面是实现 MongoDB 位置索引的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装 MongoDB |
原创
2024-01-04 04:07:06
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ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口
Elasticsearch由java开发，所以在搭建时，需先安装java JDK几个基本概念索引（Index） 一个索引就是含有相似结构或性质特性的文档的集合，例如用户信息数据可以作为一个索引，文章信息也可应作为另一个索引。文档（Docum
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2024-07-15 07:00:16
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一、常用的电脑快捷键一、常用的电脑快捷键 1、ctrl + shift + delete 快速清除浏览器缓存 2、ctrl + alt + delete 快速进入任务管理器页面 3、window + L 快速锁定电脑 4、window + d 所有窗口最小化 5、 window + e 打开我的资源管理器(我的电脑) 6、 window + f 快速打开搜索窗口 7、 alt + tab 快速查看
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2024-10-12 21:53:17
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ELK搜索引擎三剑客（存储+检索+分析） —elasticsearchelasticsearch：分布式搜索引擎，大规模数据的搜索下载es设置软连接 环境变量 first: #编辑/etc/security/limits.conf，追加以下内容:
* - nofile 65536 #针对当前系统针对所有用户最大打开文件数为65536
second: #编辑/etc/sysctl.conf文件，
