SQL数据库开发—TSQL—第九章索引9.1 索引概述1 索引是与表或视图关联的磁盘上或内存中结构，可以加快从表或视图中检索行的速度。 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。 对于磁盘上索引，这些键存储在某个结构（B 树）中，使 SQL Server 可以快速高效地找到与键值关联的行。2 索引在逻辑上以组织为包含行和列的表存储数据；在物理上以按行数据格式（称为行存储），或以
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2024-04-23 17:28:26
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索引结构索引的类型主存储格式索引类型基于磁盘的行存储聚集、非聚集、唯一、Filtered列存储聚集列存储、非聚集列存储内存优化哈希、内存优化非聚集行存储行存储是存储关系表数据的传统方法。 “行存储”是指基础数据存储格式为堆、B+ 树（聚集索引）或内存优化表的表。 “基于磁盘的行存储”排除了内存优化表。行存储索引一般给表中的某个字段添加索引，使用的是基于磁盘的行存储索引。 对于行存储索引，这些键以树
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2024-03-18 12:38:50
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MYISAM只支持表锁INNODB既支持表锁也支持行锁 lock的对象是事务，用来锁定的是数据库中的对象，比如表、页、行。INNODB的表锁 意向锁是INNODB自动加上去的，不需要用户干预。 意向锁即为表锁，目的：是为了在一个事务中揭示下一行被请求的锁类型。有两种意向锁： &nbs
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2024-03-18 08:21:58
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字符串的索引操作 python 字符串str是不可以改变的字符序列索引 index 索引语法 字符串[整数表达式] 说明 python 序列都可以用索引(index) 来访问序列中的对象(元素) python 序列的正向索引是从0开始的，第二个索引为1,最后一个索引为len(s) -1 python 序列的反向索引是从-1开始的，-1代表最后一个，-2代表倒数第二个，第一个是-len(s) 如：s
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2023-06-10 20:57:22
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MongoDB 索引注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名提高查询速度，降低写入速度默认是使用btree来组织索引文件，2.4版本以后，也允许建立hash索引索引限制：额外开销：每个
[size=large]
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓（name）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。
索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引提供指向存储在表
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2024-05-07 23:20:43
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目录先下结论再感受锁的存在1.感受共享锁、排它锁的存在2.感受记录锁的存在3.感受Next-Key Lock的存在4.感受聚簇索引（聚集索引），唯一索引使用的是记录锁5.当查找为范围查找时，无论是聚集索引还是普通索引，锁定的是一个范围6.将MySQL的隔离级别设为Read Committed，演示幻读现象。7.当对非索引字段进行加锁时，使用的是表锁。先下结论①InnoDB中锁包括表锁、行锁。MyI
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2024-07-01 12:00:23
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NumPy 高级索引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[[0,1,2
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2023-06-30 13:16:03
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# 如何在Python中实现行索引行名
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中实现行索引行名。首先，让我们来看一下整个流程以及每一步需要做什么。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 导入必要的库 |
| 步骤二 | 创建一个DataFrame |
| 步骤三 | 设置行索引为行名 |
## 步骤详解
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原创
2024-06-26 04:19:47
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有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢。通常可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。但这样也会降低索引的选择性。(索引空间<->索引选择性的冲突, 如何折中选择是本次要讨论的话题)索引的选择性是指不重复的索引值和数据表的记录总数的比值，范围从1/T到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。唯
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2024-03-18 11:37:13
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mysql_索引新增名词解释索引优缺点聚簇索引与非聚簇索引order by xxx索引主键索引与非主键索引数据与数据页索引的原理关于主键普通索引与唯一性索引性能调优尽量使用主键索引,减少回表覆盖索引最左前缀原则一个案例去掉无用索引Explain索引是否生效使用主键索引possible_keysexplain的各字段的解释select_typeTYPEkey 新增1.给日期建索引,如果差异越大,建
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2024-04-24 11:49:51
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# Python行索引的实现
## 引言
在Python中，行索引是指通过行号来访问列表或数组中的特定行的数据。行索引在处理数据和进行数据分析时非常常见。本文将介绍如何使用Python实现行索引，并提供详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
下面是实现Python行索引的整体流程，我们将使用一个简单的列表作为示例数据：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 定义
原创
2023-08-15 14:39:40
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一.索引分析一. 单表建表sql:
CREATE TABLE article(
id INT(10) UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
author_id INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
category_id INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
views INT(10) UNSIGNED
在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain 这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们 深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时
在Pandas中处理多行列名的一种常见方法是使用MultiIndex（多级索引）。MultiIndex允许您在列名中使用多个级别，从而实现更复杂的列名结构。以下是使用MultiIndex处理多行列名的步骤：1、导入Pandas库：import pandas as pd2、创建一个DataFrame，并为列名指定多级索引：# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3
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2023-07-28 08:57:17
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基础不牢地动山摇啊！今天这部分做的有些迷糊，主要还是对索引运用不当，即稀里糊涂的。 先打卡，然后重新梳理一下。一、单级索引1. loc方法、iloc方法、[]操作符行用loc （标签索引），列用[]，位置用iloc，条件用bool/query，标量用at/iat单行索引、多行索引、单列索引、多列索引、联合索引、函数式索引、bool索引（b）iloc方法（注意与loc不同，切片右端点不包含）iloc
数据库执行计划选择的探索（一）背景当我们编写或者调优SQL时，经常遇到SQL没有根据我们的预期去选择索引，这是为什么呢？生产环境在运行一段时间后SQL执行时间变长系统变慢，更新表的统计值后又会变快，这是为什么呢？原理数据库是一个极其复杂的系统，一条SQL由客户端发出到服务器返回结果，要经过N多个步骤，典型的流程图（摘自《数据库系统实现》）如下： 【查询编译器】产生的执行计划对整个SQL的
海量小文件问题综述海量小文件LOSF问题是工业界和学术界公认的难题，分析了LOSF问题的由来以及典型的应用场景，并简要阐述了当前文件系统在LOSF优化方面的进展。重点分析LOSF问题的根本原因，并给出具体的优化方法和策略，期望对LOSF问题的研究和优化实践提供一定的理论指导。1、LOSF问题概述在互联网(尤其是移动互联网)、物联网、云计算、大数据等高速发展的大背景下，数据呈现爆炸式地增长。根据ID
# 如何在Python中实现行索引
在数据处理中，行索引是访问和操作数据的一个重要方式。学习如何在Python中实现行索引，尤其是在处理数据分析工具时，如Pandas，将为你打开一个更高效的数据处理大门。接下来，我将详细讲解整个流程，并提供代码示例供你参考。
## 流程概述
以下是实现行索引的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 导入必要的库
ADDRESS用途：以文字形式返回对工作簿中某一单元格的引用。 语法： sheADDRESS(row_num，column_num，abs_num，a1，et_text) 参数：Row_num 是单元格引用中使用的行号；Column_num 是单元格引用中使用的列标；Abs_num 指明返回的引用类型(1 或省略为绝对引用，2 绝对行号、相对列标，3 相对行号、
