正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...，因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换，另外使用索引时还需注意字段类型的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...batch_no索引列，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...对于BLOB和TEXT类型，MySQL必须使用前缀索引，具体使用多少个字符建立前缀，需要对其索引选择性进行计算。...当出现索引合并时表明表上的所有是有值得优化的地方，判断是否出现索引合并可以观察Extra列是否出现了如下信息 Using union(account_batch_batch_no_index,account_batch_source_system_index
今天和大家分享一个很有意思的例子，关于索引列的顺序导致的性能问题。...表，TEST_NOTIF_REQ_LOG, 主键基于两个列(partition_key,NOTIFICATION_SEQ_NO)，执行计划,update语句,还有数据分布大体如下,可以看到cpu消耗是很高的...最后我随机取了两列的值，测试的数据基于这两条数据。 为了模拟，我把数据,staticstics导出到一个测试库里,可以看到查询单条数据的逻辑读还是很高的,没有走索引。 ?...删除原来的索引，然后重新索引，按照指定的顺序来建立索引，立马进行验证，但失望的是性能指标并没有任何改变。 ?...有的朋友可能说，是不是由于索引没有关联主键导致的这样的问题。如果建立索引还是按照PARTITION_KEY,NOTIFICATION_SEQ_NO 性能应该没有什么差别 ?
刚开始加索引想到的问题： 是否适合添加索引 我们都知道，添加索引都会降低插入和update的效率，现在由于这个是用户表所以说是数据update是不频繁的。...所以是可以加的 这个作引应该怎么加 由于每个字段的大小是256 所以说这个索引树建下来还是很浪费存储的，于是考虑前缀索引，和复合索引。...由于前缀索引的话这两个字段并不是有规律可寻的所以说加了的话 这玩意会增加扫描的行数的。 然后算了就加复合索引吧。 既然创建复合索引那么我们如何去吧那个索引放在前面呢？...有时看了一下规律，是这样的他有一个字段区分度还是很低的 所以说吧区分度低的放在后面区分度高的放在前面。...于是带着疑问去查了查， 在innodb引擎是可以在为null的列里创建索引的，并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。
例如，修改日期为2002年1月1日（以粗体突出显示）的产品708的五行在索引中是连续的，每隔一个ProductID / ModifiedDate组合的行也是如此。 你可能会问“为什么甚至包括列？...为了说明在索引中包含列的潜在好处，我们将查看两个针对SalesOrderDetailtable的查询，每个查询我们将执行三次，如下所示： 运行1：没有非聚集索引 运行2：使用不包含列的非聚簇索引（只有两个关键列...） 运行3：使用清单5.1中定义的非聚集索引 正如我们在前面的级别所做的那样，我们再次使用读取次数作为主要度量标准，但是我们也使用SQL Server Management Studio的“显示实际执行计划...这次仓库正在根据日期而不是产品请求信息。 我们必须过滤最右边的搜索键列ModifiedDate; 而不是最左边的一列ProductID。 新的查询如清单5.4所示。...要运行测试，请按照代码5.3中所述的相同方案，但使用代码清单5.4中的新查询。 结果是表5.2显示了对每个索引方案执行查询所需的相对工作量。
3、如何选择合适的列建立索引 1、在where从句，group by从句，order by从句，on从句中的列添加索引 2、索引字段越小越好（因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的，数据存储的越多，...（staff_id，customer_id）好，还是index（customer_id，staff_id）好 那我们怎么进行验证离散度好了？...结论：由于customer_id 离散程度大，使用index（customer_id，staff_id）好 C、mysql联合索引 ① 命名规则 ：表名_字段名 1、需要加索引的字段，要在where条件中...2、利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。
一、前言 前几天在Python铂金交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列。 下面是原始内容。...这篇文章主要盘点了使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，...最后感谢【瑜亮老师】出题，感谢【瑜亮老师】、【kiddo】、【月神】给出的代码和具体解析，感谢【冯诚】、【dcpeng】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！
散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。 ...所以我可以将原始的URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大的改善，本人通过大量的实验发现先对URL进行一次MD5的加密，然后再对加密后的这个串再哈希这样大大提高了哈希的效率。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。
如图，我有两列MAC地址表，然后需要把F列的值取值到D列，可以使用公式：=VLOOKUP(A1,$E$1:$F$44,2,0)进行处理数据。...A1代表以哪一列为基础取值参考，$E$1:$F$44代表查找对比范围。
经常会看到这样的例子： 当你需要统计表中有多少数据的时候，会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info; 由于聚集索引和非聚集索引中的记录是一一对应的，而非聚集索引记录中包含的列...（索引列+主键id）是少于聚集索引（所有列）记录的，所以同样数量的非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间。...如果我们使用非聚集索引执行上述查询，即统计一下非聚集索引uk_key2中共有多少条记录，是比直接统计聚集索引中的记录数节省很多I/O成本。所以优化器会决定使用非聚集索引uk_key2执行上述查询。...所以优化器会使用占用存储空间最小的那个索引来执行查询。...再看一下count(id)： explain SELECT COUNT(id) FROM demo_info; 对于count(id)来说，由于id是主键，不论是聚集索引记录，还是任意一个二级索引记录中都会包含主键字段
mysql列的使用规范 1、decimal类型为小数，禁止使用float和double。 float和double存在存储时精度损失的问题，在比较值时很可能会得到不正确的结果。...2、如果存储的数据范围超过decimal的范围，建议将数据拆分成整数和小数分开存储。 3、按业务区分使用tinyint/int/bigint，分别占1/4/8字节。...char/varchar按业务区分使用。...-----+ | 00001 | 三年级六班 | 张老师 | +-------+------------+---------+ 1 row in set (0.00 sec) 以上就是mysql列的使用规范
启用IM列存储时，In-Memory FastStart通过将IMCU直接存储在磁盘上来优化IM列存储中数据库对象的数量，使数据库通过将列数据存储在磁盘上更快地打开。...如何检索FastStart表空间的名称： 1、在SQL * Plus或SQL Developer中，使用必要的权限登录数据库。...先决条件 1、将被指定为新的FastStart区域的表空间必须存在。 2、此表空间必须有足够的空间来存储IM列存储的数据，并且在将其指定为FastStart区域之前，它不能包含任何其他数据。...迁移IM FastStart区域的步骤： 1、在SQL * Plus或SQL Developer中，使用必要的权限登录数据库。...2、查询当前FastStart表空间的名称： ? 3、创建一个名为new_fs_tbs的表空间： ? 4、将FastStart区域迁移到新的表空间： ?
异常处理汇总-数据库系列 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522990.html 后期会在博客首发更新：http://dnt.dkill.net 好久没写标识系列的代码了...但是还是报错了：仅当使用了列列表并且 IDENTITY_INSERT 为 ON 时，才能为表'ShopModelBak'中的标识列指定显式值。 ? 我去，我不是设置了 on 了吗？...在看了看错误信息：：：==》仅当使用了列列表 估计的把所有列表写出来，于是试了一试： set identity_insert ShopModelBak on insert into ShopModelBak
B+树索引使用(6)最左原则 --mysql从入门到精通（十八) 匹配列前缀 innoDB给其他列添加二级索引，会按列给他排序，不管是页之间的双向链表排序，还是页内数据槽点的单向列表排序，都是按列值排的...3）重复2的操作，直到不符合。 所以，这时候会使用索引查询的，但重点需要注意，注意，注意(重要的事要说三遍)：如果对多个列进行范围查询，只有索引最左边的那个列查询时候会使用到b+树的索引进行查询。...：1）name肯定使用b+树的二级索引先查询到叶子节点的列值加主键，再聚簇索引回表操作返回聚簇索引叶子节点的全部数据。...2）因为name相同的情况下，birthday会触发索引查询，先在b+树叶子节点找到>’1990-01-01’的列值和主键，在通过主键回表查询全部数据3）因为phone使用索引查询的前提是birthday...相同，而前面的是不同的birthday，索引phone不能使用索引查询。
小勤：我这堆表的表头上有个日期，是表示每张表的更新时间，我想将这个日期变成这个表的一列，然后再和其他表的数据汇总到一起，怎么弄？...大海：这个问题本身并不复杂，但要求对Power Query的数据结构和引用方式比较了解。 小勤：感觉是，我就是在操作的时候碰到一个情况，然后操作不下去了。...数据下载链接：https://t.zsxq.com/05UrZzjm2 大海：列名里有日期，导致不同表这一列的列名不一样，结果无法统一修改列名，导致数据无法合并？ 小勤：正是呢！ 大海：嗯。...很多朋友沿用Excel中处理该数据的思路，所以出现这种情况也不奇怪。 小勤：那该怎么办？ 大海：看视频吧。我把问题和解决的关键步骤和原理都通过视频进行了详细的讲解： 小勤：终于理解了。...(免费系列视频) 不理解PQ的数据结构，再怎么努力也学不好M函数！（上3集） (免费系列视频) 不理解PQ的数据结构，再怎么努力也学不好M函数！（下3集）
先来添加列 data = [‘a’,’b’,’c’] df[‘字母’] = data import pandas as pd filename = '....pd.read_csv(filename,encoding='gbk') data = ['a','b','c'] df['字母'] = data df.to_csv(filename,index=None) 由于我们的列标签是中文...，所以是encoding=‘gbk’ 由于我将文件放在了python的工程文件夹内，所以filename=’....gbk') # data = ['a','b','c'] # df['字母'] = data df.loc[4]=[4,'d'] df.to_csv(filename,index=None) 以上就是本文的全部内容...，希望对大家的学习有所帮助。
我们知道，在使用Bootstrap栅格的时候，我们可以对网页方便的进行模块分割。...Bootstrap 包含了一个响应式的、移动设备优先的、不固定的网格系统，可以随着设备或视口大小的增加而适当地扩展到 12 列。...它包含了用于简单的布局选项的预定义类，也包含了用于生成更多语义布局的功能强大的混合类。如果要2等分，使用col-md-6即可；要3等分，使用col-md-4即可；但如果我们要5等分或者8等分怎么办呢？...--视口的设置，让网页能等比例的缩放到对应设备中--> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=
所以索引失效！ 总结 因为前一个条件相同的情况下 当前条件才会是有序的。...但是排序的时间复杂度高于遍历数据的时间复杂度 ps:再慢也不会慢过o(n)，所以会直接遍历所有数据索引失效。...至于为什么在c后面的索引也会失效(范围后全失效)，难道不能查完c之后，把c的结果当成索引继续吗？...遍历一次结果（假设只对比c的值，这样更快）找到三条数据 c = 5： 2(b=2,c=5,d = 6) 3(b=2,c=5,d = 7) 5(b=3,c=5,d = 1) 这时候发现要查找字段d还是乱的...综上所述，范围后的查询字段都不是有序的，所以索引都失效了。
标签：VBA，Evaluate方法 假设我们只想复制工作表中指定列的数据，例如第1、2、5列的数据，有多种实现方法，这里介绍使用数组的VBA代码实现。...1、2、5列的数据输出到工作表Sheet2中。...可以利用Excel的Evaluate功能来生成灵活的行和列组合。VBA的rows.count命令可以确定区域内数据的终点，并存储该区域，以便在Index公式中使用。...，但有一个优点，即灵活地基于列的长度。...你可以根据实际数据范围和要复制的列，稍微修改上述代码，以满足你的需要。
如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。
删除列层次化索引 用pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题：产生了列方向上的两级索引，且需要删除一级索引。...删除列的层次化索引操作如下： # 列的层次化索引的删除 levels = action_info.columns.levels labels = action_info.columns.labels print...例子：根据 student_action表，统计每个学生每天最高使用次数的终端、最低使用次数的终端以及最高使用次数终端的使用次数、最低使用次数终端的使用次数。...transmethod(df): """ 每个用户每天消费记录最大值、最高使用次数的终端、最低使用次数的终端 以及最高使用次数终端的使用次数、最低使用次数终端的使用次数。...总结 列层次索引的删除 列表的模糊查找方式 查找dict的value值最大的key 的方式 当做简单的聚合操作（max,min,unique等），可以使用agg()，在做复杂的聚合操作时，一定使用apply
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