本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方法可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍
一起来学演化计算-matlab sort函数 sort 对数组元素排序 语法 B = sort(A) 按照大小不等于1的第一个数组维度对A的元素按升序排序 如果A是一个向量，那么sort(A)对向量元素进行排序 如果A是一个矩阵，那么sort(A)将A的列作为向量，并对每一列进行排序 如果A是一个多维数组，那么sort(A)沿着大小不等于1的第一个数组维度操作，将元素视为向量。 B = sort(A,dim) 返回沿维度dim的已排序元素。例如，如果A是一个矩阵，那么sort(A,2)对每一行中的元素进行
// 原始数组 $array = [ [ 'date'=>'2019-2-18', ], [ 'date'=>'2019-2-4', ], [ 'date'=>'2019-2-19', ], [ 'date'=>'2019-2-21', ], [ 'date'=>'2019-2-24', ], ]; var_dump(order_date_array($array, 'desc', 'date')); /* * 将二维数组按日期（支持Ymd和Ynj格式日期）排序 * order_date_array(原始二维数组, desc还是asc, 日期在二维数组中的键) * */ function order_date_array($array, $order, $key){ if (!$array){ return []; }else{ $_array = $array; } if (!$order){ $_order = 'desc'; }else{ $_order = $order; } if (!$key){ // 二维数据中的Ynj日期的键 $_key = 'date'; }else{ $_key = $key; } $new_array = []; $array_1 = []; $array_2 = []; // 日期转时间戳 for ($t=0; $t<count($_array); $t++){ $date = strtotime($_array[$t][$_key]); // Ymd或者Ynj格式日期转时间戳 $array_1[] = $date; $array_2[] = $date; } // 排列方式 if ($_order === 'desc'){ // 降序 rsort($array_2); }else{ // 升序 sort($array_2); } // 重新排序原始数组 for ($r=0; $r<count($array_2); $r++){ $index = array_search($array_2[$r], $array_1); // 元素索引 $new_array[] = $_array[$index]; } return $new_array; }
以下我面试经常问的2道题..尤其针对觉得自己SQL SERVER 还不错的同志.. 呵呵 很难有人答得好.. 各位在我收集每个人擅长的东西时，大部分都把SQL SERVER 标为Expert，看看是
表排序是Excel中的一项常见任务。我们对表格进行排序，以帮助更容易地查看或使用数据。然而，当你的数据很大或包含大量计算时，Excel中的排序可能会非常慢。因此，这里将向你展示如何使用Python对Excel数据表进行排序，并保证速度和效率！
该模型可以反应随着时间的发展，多品牌，多SKU，多地区等表示任何多系列的元素的发展。
如果某个字段在查询中经常被用作过滤条件，那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。例如，如果你经常根据员工的姓氏查询，那么在姓氏字段上创建索引可能是有益的。
在Elasticsearch中，映射类似于关系型数据库中的表结构定义。它描述了索引中字段的类型、如何索引这些字段以及如何处理这些字段的查询。每个索引都有一个与之关联的映射类型，尽管在Elasticsearch 7.x中，每个索引只能有一个映射类型（与之前版本中的多个映射类型不同）。
clickhouse 相对于mysql，除了在mysql在SQL和索引的优化空间比较大外，而其他的clickhouse的优化空间还是很大的，对于clickhouse他的服务端配置参数对于任务的影响还是很大的。现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点，今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点
索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
来源：润乾软件 作者：蒋步星 本文长度为2600字，建议阅读5分钟 本文为你分析索引清理背后的技术原理。 索引是经常用到的技术，但有些程序员对索引的原理了解不深，发现数据查询性能有问题立刻就想起建索引，但效果常常也不尽人意。那么到底什么时候该用索引以及该怎么用？我们来分析索引清理背后的技术原理就知道了。 基本原理 索引技术的初衷是为了快速从一个大数据集中找出某个字段等于确定值（比如按身份证号找出某个人）的记录。一个规模（行数）为N的数据集，用遍历查找则需要比较N次，而如果数据是按该字段值（在索引中称
ISONORAFTER函数隶属于“信息”类函数。这个函数的出场率并不是特别高，其效果类似于Start At的行为，属于冷门函数之一。
大家好，本篇文章将用 1 分钟的时间给大家分享下如何移除字符串最后一个字符，如何使用Promise.allSettled() 方法、以及如何进行日期数组的排序。
python包涵6中内建的序列（列表，元组，字符串，Unicode字符串，buffer对象和xrange对象），本章讲常用的2中类型：列表和元组。
一、深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别： 其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。 如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。 通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。 二、何时使用聚集索引或非聚集索引 下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引(很重要)。 动作描述使用聚集索引 使用非聚集索引 外键列 应 应 主键列 应 应 列经常被分组排序(order by) 应 应 返回某范围内的数据 应 不应 小数目的不同值 应 不应 大数目的不同值 不应 应 频繁更新的列不应 应 频繁修改索引列 不应 应 一个或极少不同值 不应 不应
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使用索引，尽量避免 extra 列出现：Using File Sort、Using Temporary 等。
1、假如只需要存0~255之间的数，无负数，应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定，如varchar，应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20)，可以存20个中文、英文、符号，不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址，而不是字符串 5、尽量避免使用NULL，通常情况下最好指定列为NOT NULL，除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面，TIMESTAMP允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会变成障碍
在Lucene4.x之后，出现一个重大的特性，就是索引支持DocValues，DocValues是通过牺牲一定的磁盘空间带来的好处主要有两个（即以空间换时间），该特性有以下两个主要优点：
主键约束 表中任意列只要满足以下条件，都可以用于主键。 ❑ 任意两行的主键值都不相同。 ❑ 每行都具有一个主键值（即列中不允许NULL值）。 ❑ 包含主键值的列从不修改或更新。（大多数 DBMS 不允许这么做，但如果你使用的 DBMS 允许这样做，好吧，千万别！） ❑ 主键值不能重用。如果从表中删除某一行，其主键值不分配给新行。
原文：Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者：牟天磊
当数据被插入到表中时，会创建多个数据片段并按主键的字典序排序。例如，主键是(CounterID,Date)时，片段中数据首先按CounterID排序，具有相同CounterID的部分按Date排序。
sql可以查询、从数据库取出数据、插入、更新、删除、创建新的数据库、创建新表、创建存储过程、创建视图、设置表视图和存储过程的权限。
有时候，我们试图使用一个值筛选数据框架，但是这个值不存在，这样我们会接收到一个空的数据框架，这不是我们想要的。我们想要的是，在数据框架中找到与这个输入值最接近的值。
使用任务#2中的Cmdlet和Select-object，仅显示是星期几，示例如下:
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念：Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
这篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
涉及到的类型很多,具体查阅文档 常用的有long，integer，short，double，float
Doc Values 是 Elasticsearch 中的一个内部数据结构，用于在字段级别存储排序和聚合所需的数据。与传统的行存储（将文档的每个字段值作为文档的一部分存储）不同，Doc Values 采用列式存储，这意味着它们按字段组织数据，而不是按文档。这种结构优化了读取性能，特别是当执行排序、聚合或脚本计算等操作时。
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
来源：juejin.im/post/5bcc2935f265da0ac66987c9
数据仓库的索引是个棘手的问题。如果索引太多，数据插入很快但是查询响应就会很慢。如果太多索引，数据导入就很慢并且数据存储空间更大，但是查询响应更快。数据库中索引的作用就是加快查询速度，不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少，这里只是介绍一点小经验。 当然，在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。本篇主要介绍如何对数据仓库中的关系表建立索引，注意是在关系
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库，它具有高性能，高可用性，自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
MVC模式、单态模式、敏捷开发模式、瀑布流模式、螺旋模式、值对象模式、注册模式、伪对象模式、策略模式、迭代器模式、规范模式
笔记三个小问题： （1）：使用solrj添加索引时，主要有两种方法， 第一种是直接使用solrinputDoucument的方法添加。 第二种是面向对象的形式将一份索引映射成一个Bean对象封装。 当使用第二种时，需要注意一个问题，如果一个对象里，有基本类型int，float，long，double等，那么建议使用其包装类型，why？ 因为基本类型，在类实例化时候，是会初始化赋值的，这样一来，无论你添加的某条数据（Document）里，有没有这个field，那么它都会生成一个值为初始化的fi
在 Elasticsearch 中，排序是一项重要的功能，它允许我们按照特定的字段或条件对搜索结果进行排序。通过合理使用排序，我们可以更方便地找到所需的信息。
1、概述 本文简要描述ES查询性能的优化过程。忽略很多细节，其实整个过程并不顺利，因为并没有一个明确的指引，教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景，还是需要自己摸索一番。比如用filter过滤取代query查询，明明官方文档说filter速度更快。但应用到我们业务来，一开始却没有明显效果。经过反复测试，发现虽然filter可以省略计算分数的环节，但我们的业务查询场景，一次返回数据量不会很多，最大的瓶颈不在于打分，而在于range过滤和排序。可是range过滤和排序，这方面在网上却很少
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
dynamic和data_detection的详解：Elasticsearch dynamic mapping（动态映射） 策略.
如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
系列文章目录 系列文章目录📚 Day1 JavaSE环境配置 Day2 JavaSE基础语法 Day3 JavaSE数组 Day4 JavaSE面向对象(上) Day5 JavaSE面向对象（中） Day6 JavaSE面向对象（下） Day7 JavaSE异常处理 Day8 JavaSE多线程 Day9 JavaSE常用类 📚 Da
在使用CentOS系统中，也许你会对很多的东西进行设置密码，来保护你的电脑的安全问题等，那么，如过一个不小心把密码忘记了，也许会给你的工作带来很多的不便。下面我们就来帮大家解决一个关于CentOS系统中mysql登录密码的问题。
这个系列已经写到了第9篇，上一篇讲述了索引的一些基础使用的方式，这一篇将继续这个系列，这篇还是针对短查询OLTP的查询中的一些索引的方式和一些有意思的地方进行讲述。
本章概述了InterSystems SQL的特性，特别是那些SQL标准未涵盖的特性，或者与InterSystems IRIS®数据平台统一数据架构相关的特性。 本教程假定读者具备SQL知识，并不是为介绍SQL概念或语法而设计的。
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Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源搜索引擎，它广泛应用于全文搜索、日志分析等场景。Elasticsearch 中的索引机制是其高效搜索能力的关键所在，主要包括倒排索引和正排索引。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。 1.列表 数组：存储同一种数据类型的集合 scores = [12,23,45] 列表(打了激素的数组):可以存储任意数据类型
ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，具体来说满足如下特点使用此技术比较合适：
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