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2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql能做到，但是上亿的数据量做不到了，查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗？
问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
在TCMSP中选择“Herb name”检索得到海藻、黄 芪、丹参、熟地黄、鱼腥草、荆芥穗的分子ADME参数信 息，由于该数据库尚未收录牡蛎相关的分子信息，故通 过查阅文献得到牡蛎相关的成分，并在TCMSP中选择 “Chemical name”得到这些成分的ADME参数信息。 然后根据每个分子的口服生物利用度（OB）和类药性 (DL)筛选出肾病Ⅲ号方中各中药可能的活性成分。
在数据量非常大的情况下，在数据库中加入索引能够提升数据库查找的性能，常见的mysql索引分为以下几类： ①普通索引 可以直接创建索引：CREATE INDEX indexName ON table(column(length)) 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length 可以通过修改表结构来创建索引：ALTER tableADD INDEX indexName ON (column(length)) 可以在
编辑手记：在12.1及以前的版本中，当祖父，父，子表之间有明显的主键和引用完整性约束，只有加入的主键是单个列键时，才能进行连接消除; 但在12.2多列主键也允许发生连接消除，优化器从内联视图中删除父对象，并在子对象和祖父对象之间留下连接。 很多人曾提出这样的问题，在一条SQL语句当中，from 子句所包含的表的顺序对SQL的执行计划或者SQL的性能有没有影响，从粗略的层面来讲，是没有影响的，但有一些特殊的情况可能会产生不一样的结果。 当考虑连接表的顺序时，优化器有几个内置的算法，用于选择表的初始连接顺序，
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
关于周一 Eygle 在文章《千头万绪：从一道面试题看数据库性能和安全的方方面面》讲到的 SELECT* FROM girls WHERE age BETWEEN 18 and 24 and boyfriend='no' 这个 SQL，他 从数据库 SQL优化、数据安全、SQL审核、开发规范、IN-Memory 特性方面做了深入的分析。
几乎所有的小伙伴都可以随口说几句关于创建索引的优缺点，也知道什么时候创建索引能够提高我们的查询性能，什么时候索引会更新，但是你有没有注意到，即使你设置了索引，有些时候索引他是不会生效的！这不仅考察了大家对索引的了解程度，还要让大家在使用的时候能够正确的使用。以下介绍了一些可能会造成索引失效的特殊情况，希望大家在平时开发和面试的时候能够注意到！
pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。
DISTINCT 关键字与 SELECT 语句一起使用，用于去除重复记录，只获取唯一的记录。（去重）
今天继续跟大家分享关于水晶易表的动态选择器高级用法——过滤器。 这个部件可以将多层帅选筛选自动化，比如我们前两篇所讲解的多重筛选案例中， 需要为每一个筛选字段单独建立一个筛选器，来完成整体的记录筛。 这里使用过滤器，可以完成批量筛选操作，它其实是一组组合框，可以批量导入多列筛选字段，从而完成批量筛选工作。 但是这样的话，虽然简便了操作（想想前两篇我们所使用函数：vlookup+match+offset，而这里不需要），但是也损失了个性化与美观性。（过滤器中的所有单个筛选器都长一个样，你需要面对的三个一抹一
在Excel自带的自动筛选操作中，有一个非常不友好的情况是：当数据量大时，打开自动筛选非常慢，特别是对于高频筛选中的相等或多个值的筛选场景，不必用到【自定义自动筛选方式】面板，就算用到因数据量大，打开自动筛选下拉箭头仍然非常慢。
大数据文摘作品 作者：Abhishek Thakur 编译：Cathy，黄文畅，姜范波，寒小阳 前言 本文由Searchmetrics公司高级数据科学家Abhishek Thakur提供。 一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。一些人说超过60%到70%的时间都用于数据清理、数据处理及格式转化，以便于在之后应用机器学习模型。这篇文章的重点便在后者—— 应用机器学习模型（包括预处理的阶段）。此文讨论到的内容来源于我参加的过的数百次的机器学习竞赛。请大家注意这里讨论的方法是大体上适用的，当然还有很多被
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外，dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
在Excel中，拆分是一项常见的任务，而Excel中的“分列”功能只能将单列文本拆分成多列。如果想拆分并提取文本中的数字，或者将文本拆分成多行，那么使用Power Query是一个好的选择。
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情，我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，用的什么策略进行分表分库，什么是合理的索引，加了索引表扫描少了多少行，什么情况下索引会失效，好吧，笑容逐凝固，不知如何作答了，本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情；
工作一年了，也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升，让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪，平淡地回了一句“那肯定啊”。
最近加菲猫在开发云打印功能，有个需求是打印锐浪报表，而报表的本身文件和数据其实是分开的，就得思考数据如何加载。
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame基础运算 ---- 2.1 从DataFrame中选择多列 使用列名列表提取DataFrame的多列： >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> movies = pd.read_csv("data/movie.csv") >>> movie_actor_director = movies[ ... [ ... "actor_1_name", ...
输入帮助是在画面上为用户提供查询输入值的SAP标准功能。创建及查询输入字段的方法有三种
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测，并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式，它还引进了智能重算的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧，提高您的办公效率。
本文整理自美团技术沙龙第75期的主题分享《美团数据库攻防演练建设实践》，系超大规模数据库集群保稳系列（内含4个议题的PPT及视频）的第4篇文章。
大家可能不习惯SQL大写的习惯，但是真正的规范就是要大写，所以大家要慢慢习惯我用大写的方式讲解。在下面所有的讲解中，我将会以基本语法，案例，联系形式讲解，从而加强对每一个语句的使用和认识。本篇文章是笔者整理了整整一个通宵才写出，希望大家三连好评，谢谢。当然，拥有本篇文章，你将会完全掌握mysql的所有命令使用，不再用去购买或者杂乱学习。本篇内容暂时讲解数据库的筛选部分，因为数据库的最初入门如创建，备份等都有讲过，魔法传送：传送门 该传送门内容有：
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
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。
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了，也是面试经常被问的，这篇文章就总结一下索引相关的知识点，包括索引的底层实现原理，索引的分类，最左匹配原则等。
作者：贾胜杰，硕士，退役军人，电气工程专业，现成功转行K12领域数据挖掘工程师，不仅在数据清理、分析和预测方向，而且在自制力和高效学习方面都有丰富经验。 编辑：王老湿
聚集索引VS非聚集索引 SQL Server 2014 发布日期： 2016年12月 索引是与表或视图关联的磁盘上结构，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。 这些键存储在一个结构（B 树）中，使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行。 表或视图可以包含以下类型的索引： 群集 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行。 索引定义中包含聚集索引列。 每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序排序。 只有当表包含
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
另外，numpy 里的 flatten 与此有微妙不同，这里是 flatten 是递归版本。
存储引擎：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
注：如果distinct后面接了多列数据，那就会对后面所有列名的组合进行去重 ，而且，如果两列表长度不一致，会报错。
生活中总是存在着错综复杂的联系，例如喜欢打篮球的人，身高普遍比较高；喜欢穿艳丽色衣服的人，性格会普遍比较开朗；在超市买炸鸡的人，会大概率买啤酒。而反过来，这种联系并不一定成立。
就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。
每天分享一个sql，帮助大家找到sql的快乐 需求 找出所有科目成绩都大于某一学科平均成绩的学生 建表语句 create table score( uid string, subject_id string, score int ) row format delimited fields terminated by '\t' ; 数据 insert overwrite table score values ("1001","01",100), ("1001","02",100), (
之前我们了解到了如何把2列数据进行合并的基本操作，Power Query中如何把多列数据合并？也就是把多个字段进行组合并转成表。那如果这类的数据很多，如何批量转换呢？我们需要把转换的这一部分做成循环的函数即可。
3.复制划定区域，再进行黏贴，选择“仅复制数据”，这样一来，划定区域的公式会被消去，最后把不需要的数据进行删除就好。
1，由于微信小程序的picker组件只提供单独时间选择器和日期选择器，在实际开发中，我们可能需要同时选择日期和时间，组件不够全面，所以在做日期选择器时，需要注意； 2，解决日期和时间选择器结合的方法，利用多列选择器实现； 3，由于多列选择器的数据采用的是二维数组，所以不能直接实现联动效果，需要对数据判断处理。
在 PostgreSQL 中，收集的统计信息分为三类：为一张表收集的统计信息，为一个列收集的统计信息，以及为了一组列收集的统计信息。
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