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包含索引:SQL Server索引进阶 Level 5

包括 在非聚集索引中但不属于索引键称为包含。 这些不是键一部分,因此不影响索引中条目的顺序。 而且,正如我们将会看到那样,它们比键造成开销更少。...创建非聚集索引时,我们指定了与键分开包含; 如清单5.1所示。...确定索引是否是索引键一部分,或只是包含,不是您将要做最重要索引决定。也就是说,频繁出现在SELECT列表中但不在查询WHERE子句中最好放在索引包含部分。...为了说明在索引中包含潜在好处,我们将查看个针对SalesOrderDetailtable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:使用不包含非聚簇索引(只有个关键...扫描索引而不是表格有个好处: 索引小于表,需要更少读取。 行已经分组,需要较少非阅读活动。 结论 包含使非聚集索引能够覆盖各种查询索引,从而提高这些查询性能; 有时相当戏剧性。

2.3K20

通过在线平面图网站设计漂亮平面图

在介绍平面图之前先简单了解一下平面图概念 什么是平面图 平面图,又称图则,是建筑物工程图组成部分。当测区面积不大,半径小于10公里(甚至25公里)时,可以用水平面代替水准面。...平面图以比例图绘制,表现该建筑物内客厅、房间、空间及其它硬件分布,其中包括主力墙、出入口、窗位置图。...现在一些网站提供在线平面图设计工具,可以绘制各类相关平面图, 下面小编就为大家介绍一款在线平面图绘制工具: Freedgo Design ,他可以轻松、快速、协作地创建各种专业图表。.... --- 通过一系列绘制完成平面图设计,操作示例请看如下视频: [floor9.png] 该平面图查看效果如下: 点击查看效果图 下面简单介绍一下该平面图功能: 这是一个住宅平面图,绘制了主建筑墙...[在线制图 平面图] 步骤五: 按照绘图要求,一步一步地完成平面图绘制。最终完成了整幅绘制任务。

10.1K20

Pandas实现一数据分隔为

分割成一个包含个元素列表 对于一个已知分隔符简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串(系列)上运行,并返回列表(系列)。...,每包含列表相应元素 下面来看下如何从:分割成一个包含个元素列表至分割成,每包含列表相应元素。...dtype: object df['AB'].str.split('-', 1).str[1] 0 B1 1 B2 Name: AB, dtype: object 可以通过如下代码将pandas分成...split拆分工具拆分,并使用expand功能拆分成多 将拆分后数据进行列转行操作(stack),合并成一 将生成复合索引重新进行reset保留原始索引,并命名 将上面处理后DataFrame...以上这篇Pandas实现一数据分隔为就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

6.8K10

select count(*)、count(1)、count(主键)和count(包含空值)有何区别?

下班路上看见网上有人问一个问题: oracle 10g以后count(*)和count(非空)性能方面有什么区别?...首先,准备测试数据,11g库表bisalid1是主键(确保id1为非空),id2包含空值, ?...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值),则统计是非空记录总数,空值记录不会统计,这可能和业务上用意不同。...其实这无论id2是否包含空值,使用count(id2)均会使用全表扫描,因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致,这种执行计划效率也是最低,这张测试表字段设置和数据量不很夸张,因此不很明显...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行count(),而且会选择索引FFS扫描方式,count(包含空值)这种方式一方面会使用全表扫描

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种主要存储方式区别

我认为,称呼这个系统存储导致了大量混乱和错误预期。这篇博客文章试图澄清一些这种混乱,突出这些集合系统之间高级差异。 最后,我将提出一些可能方法来重命名这些组,以避免将来混淆。...对于本博客文章,我将引用以下个组作为组A和组B: •组A:Bigtable,HBase,Hypertable和Cassandra。...独立性:组A将数据实体或“行”部分存储在单独族中,并且能够单独访问这些族。...我们可以找出它来自哪个,因为来自同一所有值都是连续存储。我们可以通过计算在同一中有多少值来计算它来自哪一行。 id第四个值匹配到与姓氏第四个值相同行以及电话第四个值等。...因此,即使调用它们存储有一些优点(它使得看起来像“存储运动”是一个真正热门),我们需要作出更大努力,以避免将来这组混淆。

1.5K10

在一个df里,怎么根据去把另外合并呢?

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Pandas处理问题,提问截图如下: 预期结果如下所示: 二、实现过程 这个需求看上去还挺难理解,需要多读几遍才行。...这里他给了一个可行代码,如下所示: df.groupby(by=["song_name","actor_name"],sort=False)[["tblTags","song_id"]].sum()...后来【隔壁山楂】建议先加逗号,合并后再strip掉逗号,这个方法最简单,也快。后来还提供了一个代码,真的太强了!...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【群除我佬】提问,感谢【黑科技·鼓包】、【隔壁山楂】给出思路和代码解析,感谢【Python进阶者】、【Python狗】等人参与学习交流

1.5K30

SQL Server 索引和表体系结构(包含索引)

包含索引 概述 包含索引也是非聚集索引,索引结构跟聚集索引结构是一样,有一点不同地方就是包含索引非键只存储在叶子节点;包含索引分为键和非键,所谓非键就是INCLUDE中包含...要求所以引进了包含索引。...在计算索引键数或索引键大小时,数据库引擎不考虑它们。 当查询中所有都作为键或非键包含在索引中时,带有包含性非键索引可以显著提高查询性能。...,当我们查询数据时直接在索引页中查找数据就可以,不需要访问数据页,减少磁盘IO,提高性能 带有包含索引准则 设计带有包含非聚集索引时,请考虑下列准则: 在 CREATE INDEX 语句 INCLUDE...除非先删除索引,否则无法从表中删除非键。 除进行下列更改外,不能对非键进行其他更改: 注意事项 键大小尽量小,有利用提高效率 将用于搜索和查找列为键,键尽量不要包含没必要

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布局——但只用右浮动

通过这个实验我明白了一个知识点,做左右结构时候,不用把左边写上左浮动,只需要把有浮动块放到最前边,并设置有浮动,左边放在有浮动下边而且不用管,这样,父元素也不用清楚浮动,左边元素也不用左浮动...,一切就依旧会和自己做左右布局老方法一样效果。...切记,结构上,把有浮动元素放到前边,并设置右浮动。 为了试验不用清楚浮动,我把clearfix相关代码注销了。 上代码: 1 <!...,不用把左边写上左浮动,只需要把有浮动块放到最前边,并设置有浮动,左边放在有浮动下边而且不用管,这样,父元素也不用清楚浮动,左边元素也不用左浮动,一切就依旧会和自己做左右布局老方法一样效果...切记,结构上,把有浮动元素放到前边,并设置右浮动。

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Excel中(表)数据对比常用方法

Excel中数据差异对比,方法非常多,比如简单直接用等式处理,到使用Excel2016新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应插件...一、简单直接等式对比 简单直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致情况,如下图所示: 二、使用Vlookup函数进行数据匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个数据读取另一数据...vlookup函数除了适用于对比,还可以用于表间数据对比,如下图所示: 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模数据对比来说,数据透视法非常好用,具体使用方法也很简单,即将2数据合并后...比如,有个表数据要天天做对比,找到差异地方,原来用Excel做虽然也不复杂,但要频繁对比,就很麻烦了,因此,可以考虑使用Power Query来实现直接刷新自动对比。...1、将需要对比2个表数据加载到Power Query 2、以完全外部方式合并查询 3、展开合并数据 4、添加差异比对 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应就可以将差异结果返回

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Innodb主键包含全部情况下,如何组织物理页

很简单,和有不是主键格式一样。 实验:在 Mysql 8 中 创建一张主键包含全部表 ? 插入 10000 条数据。 ?...因为是字符串做为主键(为了好辨别),所以大小是按照字典序来 使用工具查看叶子节点结构,下面是部分截图,剩下部分都是 一样 level 为0数据页。 着重看索引叶。...也就是 level 为1B+树叶 ? 查看索引叶(偏移量为4数据页): ?...发现偏移量为5数据页,含有的记录主键最小值是 sss...0bbbbb...0 偏移量为6数据页,含有的记录主键最小值是sss...195bbbb...0 sss...N 这里N是从0~10000...而112 是 1119 字典序下一个,所以逻辑正确。虽然第11页和第5页不是物理上连续,但是者逻辑上通过偏移量指针 5 指向 11 ,建立了逻辑联系。 并且块之间主键大小应该是 递增

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【R语言】数据框按排序

有时候我们会按照个条件来对数据排序。假设我们手上有下面这套数据,9个人,第二(score)为他们考试成绩,第三(code)为对应评级。80分以上为优秀,60-80为良,60以下为差。...主要用是R中order这个函数。...#读入文件,data.txt中存放数据为以上表格中展示数据 file=read.table(file="data.txt",header=T,sep="\t") #先按照code升序,再按照Score...,只需要前面加个负号就可以了 View(file[order(file$Code,-file$Score),]) 下面是按照code升序,然后再按score降序排列结果,是不是跟Excel处理结果一样...在R里面我们还可以指定code按照一定顺序来排列 #按照指定因子顺序排序,先good,在excellent,最后poor file$Code <- factor(file$Code , levels

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PowerQuery拆分,并数据相对应

我们收集资料,队友填写后交上来是这样 天啊,如果数据少还可以手动整理,如果数据量大,那就手动整理要加班加班啦! 【问题】把姓名与电话拆分为行,姓名与电话是按顺序对应。...难点:姓名与电话个数不定 【解决方法】可以用VBA,,下面是我已前写 ExcelVBA-多单元格中有逗号数据整理 可以用PowerQuery 第一步:导入数据 第二步: 插入步骤:把姓名与电话按...Table.TransformColumns(源,{{"姓名", each Text.Split(_,"、")},{"电话", eachText.Split(Text.From(_),"、")}}) 第三步:新建一,...把个列表中数据按顺序合并列一个表table,放入 = Table.AddColumn(拆分后2,"合并列",each Table.FromColumns({[姓名],[电话]},{"姓名","电话..."})) 第四步:展开列表 第五步:删除 完成

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