索引

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Python 数据分析三剑客之 NumPy(二):NumPy 数组索引、切片、广播、拼接、分割

文章目录【1×00】认识 Numpy 中的 nan 和 inf【1×01】判断是否为 nan 和 inf【1×02】统计数组中 nan 的个数【1×03】统计数组中 inf 的个数【1×04】替换 inf 和 nan【2×00】NumPy 索引【2×01】获取具体元素【2×02】获取行或列【2×03】布尔索引... »

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MySQL性能优化(四):如何高效正确的使用索引

前面文章MySQL性能优化(三):深入理解索引的这点事已经介绍了各种类型的索引及其特点,而在实际使用索引中,如何真正有效地发挥索引的价值,还需要进一步持续不断地学习、磨练。因为MySQL是不允许索引这些列的完整长度的。 »

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数据库高级部分索引,视图,存储函数

linux下的mysql安装(非安装包下载) 详情见博客点此查看 索引概述 其实上面只是二叉树,实际上这里不是二叉树是b+tree的话其实每层之间的节点还有链表指针不仅有了平衡二叉树(这个说法是实验室说法应该说b树,但是平衡二叉树基本的特点需要了解,就能明白右边这个树为什么这样画)的功能,还有了链表相关的功能,而且这树中序遍历是按照顺序排好的 为什么有第二种数据结构来创建索引,因为第一个可以看作是... »

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聚簇索引与主键的选择

聚簇索引与主键的选择一、什么是聚簇索引?而聚簇索引就是按照每张表的主键构造出来的B+树,叶子节点就是整张表的行数据,所以聚簇索引的叶子节点也被称为数据页。 »

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【MySQL】查询优化与覆盖索引

如果一个索引包含了满足查询语句中字段与条件的数据就叫 做覆盖索引。覆盖索引必须要存储索引的列,而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列的值,所以MySQL只能使用B-Tree索引做覆盖索引。 »

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ELK企业日志分析系统部署实战!理论+实战!

前言一:理论部分1.1:什么是ELK日志分析系统?日志分析是运维工程师解决系统故障,发现问题的主要手段。 »

深入理解 MySQL 索引底层原理

深入理解 MySQL 索引底层原理 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 何为索引 我们知道,索引的作用是做数据的快速检索,而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择,实现各种数据快速检索。在数据库中,高效的查找算法是非常重要的,因为数据库中存... »

搜索引擎——初步学习小结

20200326记录建立自己的搜索引擎过程资料搜索阶段根据老师给的学习资料,以及同学的分享。其中sphinx偏重理论部分,elasticsearch和scrapy倒是偏实战。但由于讲解scrapy的视频实在Linux环境下,我个人觉得整个编程环境看上去过于简陋,于是在搜索引擎方面最终选择elasticsearch进行开发。 »

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Python数据分析神器——pandas(进阶教程)

重塑层次化索引stack:将数据的列“旋转”为行unstack:将数据的行“旋转”为列默认情况下,unstack操作的是最内层。 »

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mysql优化

mysql优化一、索引的数据结构mysql的InnoDB引擎采用B+Tree树结构,叶子节点存放的是每一行完整的数据记录,索引的键采用数据表中的主键当数据表中将主键作为索引时,底层会将存储的数据分成很多页,每页存储16kb的数据,不同页之间以链表的形式进行链接,每页的头指针指向下一页的首地址。,roll_pointer是一个回滚指针,指向这条聚簇索引记录的上一个版本的位置 »

Pandas中DataFrame索引

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索引问题。今天这篇来总结一下DataFrame索引问题。 1. 索引是什么 1.1 认识索引 先创建一个简单的DataFrame。 myList = [['a', 10, 1.1], ['b', 20, 2.2], ['c', 30, 3.3], ['d', 40, 4.4]] df1 = pd.Da... »

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一网打尽!关于mysql索引的基础与高级知识都在这里了

本文取材于《高性能MySQL第三版》的第5章,由于索引使用了较多的比较复杂的数据结构,限于篇幅,本文仅对这些数据结构进行简单介绍,如果不清楚的可以自行查资料学习 目录索引类型b-Tree索引哈希索引空间数据索引 (R-Tree)如何构造高性能索引应该考虑的逐步优化前缀索引覆盖索引压缩索引应该小心的谨慎选择:多列单独的索引聚簇索引冗余,重复索引和未使用的索引索引和锁总结 当我们使用 select x... »

MySQL SQL语句优化explain关键字

而我们在不考虑进行分库分表的操作时,进行SQL语句优化是一个很好的解决办法,下面介绍explain关键词分析SQL语句,及使用索引进行优化查询。MySQL中无法利用索引完成排序操作称之为文件排序。 »

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JAVA十大排序中的-(归并排序)

前奏该算法是采用分治法的典型应用,将一个无序序列分组诺干个,然后对该小组进行排序,排序完以后,将各个小组合并排序比较,直到将诺干个小组组合成一组就是一个有序列表了思路 提示:使用了回溯思想、拆到不能再拆的时候才进行排序比较1:将一个无序列表依次的回调拆分成诺干个小组(提示:小组里面的元素可以是一个最多是2个)先将左边的进行拆分合并排序,在执行右边的拆分排序 »

博客内容索引(2020-03-22)

Python学习笔记系列Hello WorldPython规范Python变量裴波那契数列Python迭代器Python函数Python数据结构模块及部分常见模块详解戏说系列校花系列我与校花同桌之间的金钱交易难忘的经历,我与校花的约会其他系列CP的三次握手与四次挥手美女同事在公交车上跟我说的话设计模式系列单例模式工厂模式抽象工厂模式基础知识系列分布式系统中的CAP原则MySQL中的where1=1... »

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高效的使用搜索引擎

当然也有一些姿势技巧:搜索高级语法大全还有一个比较烦人的就是广告问题了,时不时网页会跳出个广告,这里建议用火狐浏览器中的一个扩展应用AdGuard:作者:LSky_01 »

SQL优化_数据库_提高表的查询效率

对于经常查询的字段建立索引,索引能够提升查询效率,但会占用一部分空间,同时在进行insert、update操作时效率也会变低。=和where后的函数均可能使索引失效,尽量不用。select中尽量不用*或不需要的字段,使用 * 会造成全表查询。当主查询包含的条数多时使用in,子查询包含的条数多时使用exist。尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进... »

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“数据分析师”需要知道的SQL优化问题

目录1、MySQL的基本架构1)MySQL的基础架构图2)查询数据库的引擎3)指定数据库对象的存储引擎2、SQL优化1)为什么需要进行SQL优化?当查询出数据以后,会返回给执行器。2)查询数据库的引擎① show engines;② show variables like “%storage_engine%”;3)指定数据库对象的存储引擎create table tb engine=myISAM ... »

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bash shell命令(七)

采用名为索引节点的系统来存放虚拟目录中所存储文件的信息。而ext2文件系统在保存文件时通过按组分配磁盘块来减轻碎片化。ext2文件系统由于容易在系统崩溃或断电时损坏而臭名昭著。即使文件数据正常保存到了物理设备上,如果索引节点表记录没完成更新的话, ext2文件系统甚至都不知道那个文件存在。ext4还引入了块预分配技术。ext4文件系统用0填满预留的数据块,不会将它们分配给其他文件。 »

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轻松玩转MySQL之锁篇

意向排他锁事务打算给数据行加行排他锁,事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。行级锁分类InnoDB的行级锁,按照锁定范围来说,分为三种:记录锁:锁定索引中一条记录。 »

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bash shell命令(五)

使用 Linux环境变量bash shell用一个叫作环境变量的特性来存储有关shell会话和工作环境的信息。全局环境变量对于shell会话和所有生成的子shell都是可见的。没有单引号的话, bash shell会以为下一个词是另一个要执行的命令。用unset命令删除在索引值为2的位置上的值。可以在unset命令后跟上数组名来删除整个数组。PATH环境变量定义了bash shell在查找可执行命... »

OPENGROK 建立索引报错

OPENGROK 建立索引报错15:24:03 WARNING: Failed to parse author date: AuthorDate: 2011-10-16java.text.ParseException: Unparseable date: “2011-10-16”at java.text.DateFormat.parse(DateFormat »

python数据分析笔记:Numpy科学计算库

文章目录Numpy是什么?Numpy是针对多维数组的一个科学计算包,这个包封装了多个可以用于数组间计算的函数供你直接调用。数组是相同数据类型的元素按一定顺序排列的组合,需要注意的是必须是相同数据类型的,比如全是整数、全是字符串或者其他。 »

tensorflow2.1的索引与切片

1、常规索引 直接索引 import tensorflow as tf a = tf.ones([1, 5, 5, 3]) a[0][0] Out[5]: a[0][0][0] Out[6]: a[0][0][0][2] Out[7]: numpy风格的索引 a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) a[1].shape Out[11]: TensorShape([... »

sql优化中出现的索引合并问题(多条件查询时使用单索引还是联合索引)

但是执行发现第一条居然达到3秒左右,而第二条执行仅仅0点几秒。并且查询出来的记过是一致的。后来发现是索引合并的问题。这个问题更加帮助我了解单独索引和联合索引的区别。但是如果 a和b的联合索引,那么查询过程就是将a=1的数据全部查出来,然后再查出来的这些数据中查询b=2的数据。所以建议多条件查询时,使用联合查询。 »

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