索引的分类主键索引 (PRIMARY KEY)
唯一的标识符, 主键不可重复, 只能有一列作为主键唯一索引 (Unique KEY)
避免重复的列出现, 唯一索引可以重复, 多个列都可以标识为唯一索引常规索引 (KEY/INDEX)
默认的, index 和 key 关键字可以设置常规索引全文索引 (FullText)
快速定位数据, 在 MyISAM 引擎下才有只能用于C
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2024-07-08 21:04:27
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# Java中根据名称定位索引位置
## 1. 整体流程
可以通过以下表格展示整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个HashMap对象，用于存储名称和索引位置的对应关系 |
| 2 | 将需要查找的名称作为key，对应的索引位置作为value放入HashMap中 |
| 3 | 通过名称从HashMap中获取对应的索引位置 |
## 2.
原创
2024-03-17 04:20:47
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文档元数据一个文档不只有数据。它还包含了 元数据(metadata)—— 关于文档的信息。三个必须的元数据节点是：节点说明index文档存储的地方type文档代表的对象的类型id文档的唯一标识索引(index)这里说的索引，是一个名词，一个存储关联数据的地方。实际上，索引只是一个用来指向一个或多个分片(shards)的“逻辑命名空间”。 索引(index)类似于关系型数据库里的“数据库”——它是我
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2024-04-15 21:36:19
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使用boost::multi_index快速构建排行榜 前几天在boost的maillist上看到boost::multi_index将要支持ranked_index（邮件内容见附件2），这实乃我等苦逼写排行榜的人的福音，大家再也不用去分析rank_tree里的内容了，故拿出来和大家一起分享。 ranked_index其内部实现和rank_tree是一样的，但其好处是集成在multi_i
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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B+树索引的使用标签： MySQL 是怎样运行的我们前边详细、详细又详细的唠叨了InnoDB存储引擎的B+树索引，我们必须熟悉下边这些结论：每个索引都对应一棵B+树，B+树分为好多层，最下边一层是叶子节点，其余的是内节点。所有用户记录都存储在B+树的叶子节点，所有目录项记录都存储在内节点。InnoDB存储引擎会自动为主键（如果没有它会自动帮我们添加）建立聚簇索引，聚簇索引的叶子节点包含完整的用户记
终于开始讲述数据库中重要的一个东西了，索引。索引先来说说什么叫索引，直接百度百科。可以通过人家专业的人事给我们提供的解释，可以看到，这个索引就是一种单独的、物理对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，然后再往后看，指向表中物理标识的逻辑指针清单。这个怎么去理解呢，我来举一个很形象的例子大家就明白了。好比我现在要去找你，你呢就告诉了我你在xxx小区，我现在坐公交车到了，因为我不知道你具体住
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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首先，看查询语句select * from dbo.Customers with(index=IX_Customers_CustomerName)where customername like'电%'指定索引名称:with(index=IX_Customers_CustomerName)建议实际使用的时候，不要指定索引名称，因为数据库的引擎会自动优化,挑选执行效率较高的索引关于上一篇提到的填充因子...
原创
2021-09-02 17:08:28
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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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索引、数据库备份、视图的学习索引普通索引全文索引组合索引主键索引唯一索引数据库备份视图 索引概念：索引是由数据库表中一列或多列组合而成，其作用是提高对表中数据的查询速度。类似于图书的目录，方便快速定位，寻找指定的内容。索引通常分为5类，常用的是前三类：普通、全文、组合。注意，索引也是有缺点的：优点：提高查询数据的速度。缺点：创建和维护索引的时间增多了，还占用硬盘空间。创建： 在已存在的表上创建索
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2024-06-23 13:11:06
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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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1.SQL查询 1.distinct: 不显示字段的重复值 select distinct 字段1,字段2 from 表名; 示例: 1.表中都有哪些国家 select distinct country
1．重命名索引当对已经创建的索引的名称不满意时，可以通过ALTER TABLE..RENAME TO语句更改索引的名称，使用示例如下所示。 ALTER INDEX idx_emp_empnoname RENAME TO idx_ename_empno; 索引已更改。 在ALTER INDEX语句的后面，跟上索引的
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2023-11-03 12:55:45
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一.概述 所有mysql 列类型都可以被索引，是提高select查询性能的最佳方法。 根据存储引擎可以定义每个表的最大索引数和最大索引长度，每种引擎对每个表至少支持16个索引，总索引长度至少为256字节。 myisam和innodb引擎的表默认是btree索引，支持前缀索引，前缀索引长度跟存储引擎相关，对于myisam引擎 ，长度可达1000字节长，对于innodb 长度可达767字节，在使用
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2024-07-21 22:27:41
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一、b-tree索引 Oracle数据库中最常见的索引类型是b-tree索引，也就是B-树索引，以其同名的计算科学结构命名。每当你发布基本的没有经过进一步修改的CREATE INDEX语句时，就是在创建b-tree索引。这里不打算对b-tree索引进行更多深入的探讨，这些用户都可以自己了解。基本上这些索引存储你创建的索引所在的列值以及用来查找自身行的指向实际数据表的指针。记住，这也
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2024-03-28 15:39:50
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哈希算法首先，将局部敏感哈希之前，我们先说下普通的哈希算法，把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。最理想的是所有不同的输入都可以映射到散列值，但是存在这种可能性的。当不同的输入映射到相同的散列值时，就称为碰撞冲突。哈希算法是要避免碰撞冲突，而局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, 下面我们简称LSH)则相反，是要创造更多的碰撞冲突。局部敏
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2024-06-04 23:18:50
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我先通过一个简单的例子说明在MySQL中如何为连接添加索引，然后再看一个有挑战性的例子。
简单的3个表的连接
表结构很简单，3个表tblA, tblB, tblC，每个表有3个字段：col1, col2, col3。
在没有索引的情况下连接3个表
SELECT
*
FROM
tblA,
tblB,
tblC
W
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2024-05-24 13:20:44
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# Python 中修改索引名称的实用指南
在数据科学和数据分析中，数据的组织和结构至关重要。Pandas库是Python中用于数据处理的强大工具之一。当我们处理数据框时，有时需要修改索引名称以提高可读性或符合特定的分析需求。本文将介绍如何修改Pandas数据框中的索引名称，并给出代码示例和可视化说明。
## 1. 安装并导入库
首先，请确保您已经安装了Pandas库。如果尚未安装，您可以使
# 使用Python修改DataFrame索引名称的指南
在数据分析中，使用Pandas库进行数据处理是一种常见的做法。Pandas允许我们通过多种方式管理数据的索引，尤其是当我们希望改变索引的名称时。本文将详细介绍如何在Python中实现索引名称的修改，以下是整个流程的概述。
## 流程概述
下面是修改Pandas DataFrame索引名称的步骤：
| 步骤 | 描述
