我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。...示例7 我们随便写一个比较复杂的公式： df.query("Quantity**2 + Shipping_Cost**2 < 500") output 如果使用最原始的[]的形式，这个公式的查询基本上没法完成...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...，所以我们需要先进行转换： df["OrderDate"] = pd.to_datetime(df["OrderDate"], format="%Y-%m-%d") 为了提取有关日期的有用信息并在query...OrderDate.dt.day >=15") output dt很好用并且可以在同一列上结合了多个条件，但表达式似乎太长了。
我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。...示例7 我们随便写一个比较复杂的公式： df.query("Quantity**2 + Shipping_Cost**2 < 500") 如果使用最原始的[]的形式，这个公式的查询基本上没法完成，但是使用...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...，所以我们需要先进行转换： df["OrderDate"] = pd.to_datetime(df["OrderDate"], format="%Y-%m-%d") 为了提取有关日期的有用信息并在Query...OrderDate.dt.day >=15") DT很好用并且可以在同一列上结合了多个条件，但表达式似乎太长了。
与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...示例7 我们随便写一个比较复杂的公式： df.query("Quantity**2 + Shipping_Cost**2 < 500") 如果使用最原始的[]的形式，这个公式的查询基本上没法完成，但是使用...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...，所以我们需要先进行转换： df["OrderDate"] = pd.to_datetime(df["OrderDate"], format="%Y-%m-%d") 为了提取有关日期的有用信息并在Query...OrderDate.dt.day >=15") DT很好用并且可以在同一列上结合了多个条件，但表达式似乎太长了。
这个值保证了索引顺序，在事实表中也简化了范围查询，并且这个键值也包含了日期或者时间，不再需要具体时间。...如果在维度表中有其他用于查询、排序、分组的列，也可以创建非聚集索引，就如同你在事务性数据库中一样。...在事实表上建立索引 与在维度表建索引相似，当然需要考虑分区等条件。可以在日期列或者混合日期+时间的列上建立聚集索引。...对于历史的查询是有其优势的。如果事实表有多个这样的列，那就需要在查询或者构建cube最为频繁的列上建立索引。 如果在date列上分区，可以使用聚集索引在该列上。...当发现用来创建分区和聚集索引在同一列上并且在保存分区事实表的文件组上创建了索引，那么SQLServer 将自动用事实表分区来分区索引（例如，索引会有和事实表相同的的分区函数和列）。
哪些列或常量被用于查找索引列上的值。...我们都知道，索引尽量建立在重复值很少的列上就是基于这个原因。...，小于10的日期需要加0； 在sql语句中进行时间比较的时候，时间值也需要和字符串一样使用单、双引号包括。...所有datetime的值是可以同字符串一样进行拼接的 /*按时间筛选*/ if (!...中包含(str)的结果，返回结果为null或记录 假如字符串str在由N个子链组成的字符串列表strlist 中，则返回值的范围在 1 到 N 之间。
一般用于存放容量平均都很大、操作没有其它字段那样频繁的值。...3.5 字段的默认值 所有字段在设计时，除timestamp、image、datetime、smalldatetime、uniqueidentifier、binary、sql_variant、binary...4.8 尽量不要在频繁更新的列上创建索引 如不在定义了ON UPDATE CURRENT_STAMP的列上创建索引，维护成本太高（好在MySQL有insert buffer，会合并索引的插入） 4.9...如果一个索引建立在string类型上，如果这个字段和一个int类型的值比较，符合第 7 条。...如果是user_id = ‘1234567’ 的情况，符合第 2 条，直接把数字当字符串比较。 5.5 禁止在WHERE条件列上使用函数 会导致索引失效，如LOWER(email)，qq % 4。
fillna() fillna 方法可以将df 中的nan 值按需求填充成某值 # 将NaN值用0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...，会从最近的那个非NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。...replace() 将数据替换成其他数据，可以一对一的替换也可一堆多的替换数据。...模块给出时间间隔(差) 借助timedelta 可以定义时间时间间隔 # 设置一个日期 cur0 = datetime.datetime(2018,12,30, 15,30,59) # 获取 从 cur0
存储引擎的主要特点如下： 支持事务处理 支撑行水平锁 数据存储在表空间中，表空间由许多列数据文件组成 利用mvvc多版本并发控制机制实现高并发 基于主键的表聚类索引构建 支持热备份 其他常见存储引擎功能概述...需要注意的是：虽然varchar(5)和varchar(200)在存储“hello”这个字符串时使用相同的存储空间，但并不意味着将varchar的长度设置太大不会影响性能，实际上，MySQL的某些内部计算...如果表中有一列存储较长字符串，假设名字为URL，在此列上创建的索引比较大，有个办法可以缓解：创建URL字符串的数字哈希值的索引。...把age放了索引左端可能对其它age不等于20的查询来说不公平，如果不能确定age=20是最非常频繁的查询条件，还是要综合考虑，把name放了左侧合适。...查询优化 查询慢的原因 是否向数据库请求了多余的行 比如应用程序只需要10条数据，但是却向数据库请求了所有的数据，在显示在UI上之前抛弃了大部分数据。
优点 加快数据的查询速度 唯一索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性 在实现数据的参考完整性方面，可以加速表和表之间的连接 在使用分组和排序子句进行数据查询时，也可以显著减少查询中分组和排序的时间...全文索引： 类型为 FULLTEXT，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。...，并且索引中的列尽可能要少，而对经常用于查询的字段应该创建索引，但要避免添加不必要的字段 数据量小的表最好不要使用索引，由于数据较少，查询花费的时间可能比遍历索引时间还要短，索引可能不会产生优化效果 在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引...，在不同值较少的列上不要建立索引，比如性别字段只有男和女，就没必要建立索引。...使用唯一索引需能确保定义的列的数据完整性，以提高查询速度 在频繁排序或分组（即group by或order by操作）的列上建立索引，如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立组合索引 使用 使用 CREATE
char、varchar、text等字符串类型定义 对于长度基本固定的列，如果该列恰好更新又特别频繁，适合char varchar虽然存储变长字符串，但不可太小也不可太大。...一般用于存放容量平均都很大、操作没有其它字段那样频繁的值。...int、tinyint、decimal等数字类型定义 使用tinyint来代替 enum和boolean ENUM类型在需要修改或增加枚举值时，需要在线DDL，成本较高；ENUM列值如果含有数字类型...float默认只能能精确到6位有效数字 timestamp与datetime选择 datetime 和 timestamp类型所占的存储空间不同，前者8个字节，后者4个字节，这样造成的后果是两者能表示的时间范围不同...还受到严格模式的限制 优先使用timestamp，datetime也没问题 where条件里不要对时间列上使用时间函数 建议字段都定义为NOT NULL 如果是索引字段，一定要定义为not null
TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引 因为MySQL对索引字段长度是有限制的，所以TEXT类型只能使用前缀索引，并且TEXT列上是不能有默认值的。...1、区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）； 2、尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）； 3、使用最频繁的列放到联合索引的左侧...b,c列上的索引将不会被用到，在定义联合索引时，如果a列要用到范围查找的话，就要把a列放到联合索引的右侧。...主从环境中，大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况 binlog日志为row...pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。
新来的程序员老鸟，在一个开发团队中，需要表现一下自己的水平，奠定在公司的地位，需要努力表现一把，最简单的从写的sql语句就很容易表现出来，曾经就有一次，一个老程序员，上面定位是要做团队领导的，先历练一下做个制单的模块...还有一些其他类型，如位图索引，在性别字段，只有男女的字段上用。 15. 在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引 16....在频繁进行排序会分组的列上建立索引，如经常做group by 或 order by 操作的字段。 17. 在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不建立索引。...如性别列上只有男，女两个不同的值，就没必要建立索引（或建立位图索引）。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。 18....在值比较少的字段做order by时，翻页会出现记录紊乱问题，要带上id字段一起做order by. 19.
需要注意的是：虽然varchar(5)和varchar(200)在存储“hello”这个字符串时使用相同的存储空间，但并不意味着将varchar的长度设置太大不会影响性能，实际上，MySQL的某些内部计算...如果表中有一列存储较长字符串，假设名字为URL，在此列上创建的索引比较大，有个办法可以缓解：创建URL字符串的数字哈希值的索引。...举个例子，如果如果大部分字符串是以”abc”开头，那么如果限定前缀索引长度为4，索引值会包含太多的重复的”abcX”。...把age放了索引左端可能对其它age不等于20的查询来说不公平，如果不能确定age=20是最非常频繁的查询条件，还是要综合考虑，把name放了左侧合适。...查询优化 查询慢的原因 是否向数据库请求了多余的行 比如应用程序只需要10条数据，但是却向数据库请求了所有的数据，在显示在UI上之前抛弃了大部分数据。
以下是一些建议和考虑因素，帮助确定应该在哪些列上建立索引：1、频繁用于查询的列对于经常用于查询条件的列，建立索引可以显著提高查询性能。这通常包括在 WHERE 子句中经常出现的列。...8、避免过度索引不要在每一列上都建立索引。过多的索引可能会导致维护成本上升，并在插入、更新和删除操作时引入额外的开销。...NULL 不等同于空字符串、零或任何其他值，它是一种表示数据缺失或未知的占位符。当某一列的值为 NULL 时，这意味着这一列的数据是未知或不存在的。...以下是 NULL 的一些关键特点：1、缺失或未知值NULL 表示对应的数据项缺失或未知。它不代表零、空字符串或任何其他实际的值。...2、可应用于多种数据类型NULL 可以应用于各种数据类型，包括数字、字符串、日期等。3、在比较中的特殊性与其他值的比较时，NULL 具有一些特殊的性质。
在关系型 数据库 建表期间，我们需要考虑很多很多的事项。诸如表存储什么数据，列上使用的数据类型，选择什么样的存储引擎等等。...数据筛选： 哪些列被频繁用作过滤条件？增删改查频率?...DEFAULT NULL, `updated_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`uid`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT...| Leshami | http://blog.csdn.net/leshami | +---------+------------------------------+ 二、基于无索引情形比对 表上统计信息...，三者相当 三、基于索引列分组聚合情形比对 为了更好比对性能，下面基于索引列进行分组以及聚合运算，可以看出依旧是bigint数据类型性能最佳 四、最终比对结果及结论 最终完整结果图： 结论： 1）
不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引） 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）。 主键建议使用自增ID值。...· 区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）； · 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）； · 使用最频繁的列放到联合索引的左侧...则在b,c列上的索引将不会被用到，在定义联合索引时，如果a列要用到范围查找的话，就要把a列放到联合索引的右侧。...，而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况 · binlog日志为row格式时会产生大量的日志 大批量写操作会产生大量日志，特别是对于row格式二进制数据而言...pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。
不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引） 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）。 主键建议使用自增ID值。...· 区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）； · 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）； · 使用最频繁的列放到联合索引的左侧...则在b,c列上的索引将不会被用到，在定义联合索引时，如果a列要用到范围查找的话，就要把a列放到联合索引的右侧。...，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况 · binlog日志为row格式时会产生大量的日志 大批量写操作会产生大量日志...pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。
4、索引的使用原则 A、主键自动建立唯一索引 B、频繁作为查询条件的字段应该创建索引 C、查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引 D、频繁更新的字段不适合建立索引，因为每次更新不单单是更新了记录还会更新索引...C、在不同值少的列上不要建立索引，比如在学生表的"性别"字段上只有男，女两个不同值。在一个不同值较多的列可以建立索引。...其他取值，PRIMARY：最外面的SELECT在拥有子查询时，就会出现两个以上的SELECT。...type：指定本数据表和其他数据表之间的关联关系，表中所有符合检索值的记录都会被取出来和从上一个表中取出来的记录作联合。...ref:给出关联关系中另一个数据表中数据列的名字。 rows：MySQL在执行查询时预计会从数据表里读出的数据行的个数。 extra：提供与关联操作有关的信息。
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