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数据分析总结(中)Pandas

作者:闫钟峰,Datawhale优秀学习者 寄语:本文介绍了创建切片、中的slice对象、层的交换等内容。 创建 1. 切片 使用第一层的,会把该下的所有行都选中,除非该的二只有一个,否则返回行数不会等于一行。 方1:交换 df_using_mul.swaplevel('Class','Address').loc['street_1'] 方2: 使用针对的 get_level_values 函数 方3:使用query方,传入 次名称等于指定值--需要使用号 df_using_mul.query('Address == "street_1"') 相当于将内层当作列,等价于 select df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'], ['street_1','street_4','street_7']),:] 中的slice对象 行和列均有两个层

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擎的高

普通搜可以满足基本的需求,特殊搜一直都是网站SEO的必修课。 介绍下搜的高,之前在某平台看到过,没太在意,如今再次被人提起,就整理下。 1.site: site是最常用的搜指令,它是用来搜某个域名下的所有文件(注意:文件须是搜擎收录的文件)。 2.双号 把搜词放在双号,代表完全匹配搜。 4.星号 星号(*)在计机里的术语叫通配符,就是匹配全部的意思。百度不支持*号搜指令。比如在Google中搜"郭*纲",其中*号代表了任何文字。返回的结果不仅包含了郭德纲,还包含了其他。 8.alltitle: 该标签返回的结果是页面标题中包含组关键词的文件,如:alltitle:SEO搜擎优化就相当于intitle:SEO intitle:搜擎优化返回的是标题中既包含"SEO "也包含"搜擎优化"的页面。

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    聚簇和二

    (辅助) 二存储的是记录的主键,而不是数据存储的地址。 以Mysql的InnoDB为例 主键是聚集 唯一、普通、前缀等都是二(辅助) 示例 下面我们通过一个具体的示例进行演示聚集和二 pl_ranking(编程语言排行榜表 二(辅助) ? image.png 从上图中我们发现,该B*tree根据plname列进行构建的,只存储数据,plname 和 id 的映射。 select id, plname, ranking from pl_ranking where plname='Java'; 首先通过二树中找到 Java 对应的主键id 为 “16”(读取2 如果能使用主键查找的,就尽量使用主键进行查找。 结论二 从上面图中我们还可以分析得出以下结论: 主键定义的长度越小,二的大小就越小,这样每个磁盘块存储的数据越,查询效率就越高。

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    MySQL 聚集和二

    Clustered and Secondary Indexes(聚集和二) Every InnoDB table has a special index called the clustered 每张使用 InnoDB 作为存储擎的表都有一个特殊的称为聚集,它保存着每一行的数据,通常,聚集就是主键。 How Secondary Indexes Relate to the Clustered Index(二和聚集如何关联) All indexes other than the clustered 除了聚集外的其他类型都属于二。在 InnoDB 中,二中的每个记录都包含该行的主键列,以及二指定的列;聚集中,InnoDB 通过主键值来查询数据行。 如果主键过长,二就需要更大的空间,因此,使用短的主键列是很有利的。

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    BAT面试题53:了解如何重置吗?

    且行有行,列有列。如下图,行为:[falcon,barrot,lion,monkey],列为:[class,max_speed] ? 也就是说,真正的数据为剩余区域。 level参数为:才会用到,一般常见的都为单;drop控制行是否添加到数据中;inplace:是否改变发生在数据本身;col_level:列插入标签到哪一个;col_fill:其他怎么被 02 next, 认识下,直观看下:行变为:[class,name], 行取值为:[(bird,falcon),(bird,parrot),(mammal,lion),(mammal,monkey 下执行reset_index,如我们想象,两都融入到数据域中: ? 如果,只想class融入进去,借助level参数: ? 以上,Pandas框架下重置,

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    Elasticsearch

    在Elasticsearch中,一般的查询都支持。 只有文档API或者别名API等不支持操作,因此本篇就翻译一下相关的内容。 _all关键字代表匹配所有的。 pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}' 另外介绍几个文档中常用的参数: 所有的API支持以下url查询字符串参数 1 ignore_unavailable: 假设我现在指定查询一个不存在的 true: ? false: ? 2 allow_no_indices  当使用匹配表达式没有正确的时,是否正常 true: ? false: ? -2015.11.24处于open open: ?

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    MySQL中的前缀

    正确地创建和使用是实现高性能查询的基础,本文笔者介绍MySQL中的前缀。 不要对列进行计 如果我们对列进行了计,那么会失效,例如 explain select * from account_batch where id + 1 = 19298 复制代码 就会进行全表扫描 ,因为MySQL无解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换,另外使用时还需注意字段类型的问题,如果字段类型不一致,同样需要进行列的计,导致失效,例如 explain select 对于BLOB和TEXT类型,MySQL必须使用前缀,具体使用少个字符建立前缀,需要对其选择性进行计。 ”策略,一定程度上支持用个单列来查询行。

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    空间-geohash实现

    简介 geohash是实现空间的一种,其他实现空间有:R树和其变种GIST树、四叉树、网格基本原理 geohash将地球理解为一个二维平面,将平面递归分解成更小的子块 实现(php) 以经纬度值:(118.6197800000,24.88849)进行说明,对纬度24.88849进行逼近编码 (地球纬度区间是[-90,90]) 纬度区间[-90,90]进行二分为 当需要查询附近某个区域块点时,只需要,就可以查出该区域块所有数据 select * from dm_gps where geohash like "wskme%" (记得加) 用补充: 当碰到需要渲染一整个地图 当查询红点所在区域时,数据库只能查询到该区域块右下角的点,而找不到离他更近的上面的绿点 该bug可通过查询周围8个区域块进行再次比对,或者增加精度到厘米别,就可忽略该bug 附录:geohash精度 php扩展 php已经实现了对geohash的扩展, 其他补充 等有时间,将会把geohash解码发出来

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    高效的维空间点 — Geohash 和 Google S2

    可能有人会说可以设置维度的优先,比如拼接一个联合键,那在三维空间中,x,y,z 谁的优先高呢?设置优先好像并不是很合理。 本篇文章就来介绍2种比较通用的空间点。 ---- 一. 空间填充曲线 和 分形 在介绍第二种维空间点之前,要先谈谈空间填充曲线(Space-filling curve)和分形。 接下来继续来说维空间点,下面一个的理论基础来自希尔伯特曲线,先来仔细说说希尔伯特曲线。 三. Hilbert Curve 希尔伯特曲线 1. 希尔伯特曲线的定义 ? 虽然 Geohash 也是空间点,但是性能方面比谷歌的 S2 略逊一筹。并且大公司的数据库也基本上开始采用谷歌的 S2 进行。 这部分就不在本文的范畴内了,下次有空可以再分享一篇《维空间边形》 最后,请大家指点。

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    高效的维空间点 — Geohash 和 Google S2

    可能有人会说可以设置维度的优先,比如拼接一个联合键,那在三维空间中,x,y,z 谁的优先高呢?设置优先好像并不是很合理。 本篇文章就来介绍2种比较通用的空间点。 一. 接下来继续来说维空间点,下面一个的理论基础来自希尔伯特曲线,先来仔细说说希尔伯特曲线。 三. Hilbert Curve 希尔伯特曲线 1. 对点,折线和边形的集合进行快速的内存。 针对测量距离和查找附近物体的。 用于捕捉和简化几何的稳健(该具有精度和拓扑保证)。 用于测试几何对象之间关系的有效且精确的数学谓词的集合。 并且大公司的数据库也基本上开始采用谷歌的 S2 进行。 关于空间搜其实还有一大类问题,如何搜维空间线,维空间面,维空间边形呢?他们都是由无数个空间点组成的。 这部分就不在本文的范畴内了,下次有空可以再分享一篇《维空间边形

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    MySQL原理以及常见的使用

    非聚集:也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照的键值顺序存放,叶子节点存放键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外,其他的都是二。 MYISAM,memory 等擎的表都是非聚集。简单点说,就是与行数据分开存储。一张表可以有个二。 2、哈希 哈希能以 O(1) 时间进行查找,但是失去了有序性: 无用于排序与分组; 只支持精确查找,无用于部分查找和范围查找。 常见的 1、独立的列 列不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数,否则无使用。 ,使用比使用个单列性能更好。

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    Hbase二

    Join是数业务系统要求存储擎提供的基本特性,RDBMS早已支持,NOSQL阵营也在摸着符合自身特点的最佳解决方案。 这篇文章会以Hbase做为对象来讨论如何基于Hbase构建二与实现join。 表)的join场景中,主要有两种参考方案: 1,按的种类扫描各自独立的单表,最后将扫描结果merge。 4,Map-reduce这个方案没什么好说的,存储节省,也不需要建表,只需要靠强大的集群计能力即可导出结果。但一般不适合online业务。 二的原理猜测因为coprocessor的最终方案还未公布,就提供的这些hooks来说,二的实现应该是拦截同一个region的put, get, scan, delete等操作。

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    phoenix二

    6 Phoenix会在查询的时候自动选择高效的。但是,除非查询中用的所有列都包含在中,否则不会使用全局。 如果服务器没有崩溃,我们只是将更新插入到它们各自的表中。 如果更新失败,下面概述了保持一致性的各种方。 配置 非事务,可变需要在regionserver和master上运行特殊的配置=phoenix保证在你使能可变的时候这些配置正确设置。如果未设置正确的属性,则将无使用二。 调整这个值太高,只会导致HRegion瓶颈,因为它将无处理太的并发扫描请求,以及入线程切换的问题。 使用“直接切换”方,只有必要时才会创建新线程,并且将会无限增长。这可能是坏的,但HTables只能创建与区域服务器一样的Runnables。

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    「Mysql原理(五)」

    人对的理解都不够。一个常见的错误就是,为每个列创建独立的,或者按照错误的顺序创建。 这样一来最好的情况下也只能是“一星”,其性能比起真正最优的可能差几个数量。有时如果无设计一个“三星”,那么不如忽略掉where子句,集中精力优化列的顺序,或者创建一个全覆盖。 ,但实际上更时候说明了表上的建得很糟糕: 到底什么时候创建? 当出现服务器对做相交操作时(通常有个and操作),则意味着需要一个包含所有相关列的,而不是个独立的单列。 当服务器需要对联合操作时(通常有个or操作),通常需要消耗大量cup和内存资源在的缓存、排序和合并操作上。

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    的数据结构及原理--选择性与前缀

    既然可以加快查询速度,那么是不是只要是查询语句需要,就建上?答案是否定的。 因为虽然加快了查询速度,但也是有代价的:文件本身要消耗存储空间,同时会加重插入、删除和修改记录时的负担,另外,MySQL在运行时也要消耗资源维护,因此并不是越越好。 至于少条记录才,这个个人有个人的看,我个人的经验是以2000作为分界线,记录数不超过 2000可以考虑不建,超过2000条可以酌情考虑。 另一种不建议建的情况是的选择性较低。 有一种与选择性有关的优化策略叫做前缀,就是用列的前缀代替整个列作为key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀的选择性接近全列,同时因为key变短而减少了文件的大小和维护开销 | +-------------+ 显然选择性太低,<first_name, last_name>选择性很好,但是first_name和last_name加起来长度为30,有没有兼顾长度和选择性的办

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    聚簇与非聚簇(也叫二

    实例 1、InnoDB使用的是聚簇,将主键组织到一棵B 树中,而行数据就储存在叶子节点上,若使用"where id = 14"这样的条件查找主键,则按照B 树的检即可查找到对应的叶节点,之后获得行数据 由于树是独立的,通过辅助键检无需访问主键的树。 聚簇的优势 看上去聚簇的效率明显要低于非聚簇,因为每次使用辅助都要经过两次B 树查找,这不是此一举吗? 2、聚簇适合用在排序的场合,非聚簇不适合 3、聚簇对于范围查询的效率很高,因为其数据是按照大小排列的 4、二需要两次查找,而不是一次才能取到数据,因为存储擎第一次需要通过二找到的叶子节点 一旦数据按照这种顺序的方式加载,主键页就会近似于被顺序的记录填满(二页可能是不一样的) 3、如果主键比较大的话,那辅助将会变的更大,因为辅助的叶子存储的是主键值;过长的主键值,会导致非叶子节点占用占用更的物理空间 因为MyISAM的主并非聚簇,那么他的数据的物理地址必然是凌乱的,拿到这些物理地址,按照合适的进行I/O读取,于是开始不停的寻道不停的旋转。聚簇则只需一次I/O。

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    mysql 创建 主键 唯一 全文 添加

    查看  show index from 数据库表名 alter table 数据库add index 名称(数据库字段名称) PRIMARY KEY(主键) ALTER TABLE TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column` ) ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( 这是最基本的,它没有任何限制。 它与前面的"普通"类似,不同的就是:列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合,则列值的组合必须唯一。 它是一种特殊的唯一,不允许有空值。

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    的数据结构及原理--MySQL实现

    在MySQL中,属于存储别的概念,不同存储擎对的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储擎的实现方式。 MyISAM实现 MyISAM擎使用B+Tree作为结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。 可以看出MyISAM的文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中,主和辅助(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主要求key是唯一的,而辅助的key可以重复。 因此,MyISAM中为首先按照B+Tree搜,如果指定的Key存在,则取出其data域的值,然后以data域的值为地址,读取相应数据记录。 MyISAM的方式也叫做“非聚集”的,之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集区分。

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    的数据结构及原理--InnoDB实现

    从上文知道,MyISAM文件和数据文件是分离的,文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。 这个的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主。 图10是InnoDB主(同时也是数据文件)的示意图,可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种叫做聚集。 第二个与MyISAM的不同是InnoDB的辅助data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说,InnoDB的所有辅助用主键作为data域。 聚集这种实现方式使得按主键的搜十分高效,但是辅助需要检两遍:首先检辅助获得主键,然后用主键到主中检获得记录。 了解不同存储擎的实现方式对于正确使用和优化都非常有帮助,例如知道了InnoDB的实现后,就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键,因为所有辅助用主,过长的主会令辅助变得过大

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    HT1112 搜擎高使用语

    对于普通人而言,打开浏览器,输入想要搜的关键词,就可以获得自己想要的结果,绝大数情况下可以满足需求,但是对于安全从业者而言,由于通过单纯关键词搜获得的结果不够聚焦,信息繁杂,无满足高需求,比如我想查看某个网站上所有的信息 ,同时使用个搜擎可以获得比较全的信息。 以上搜结果,除了谷歌直接使用关键词搜获得结果比较满足需求外,其他的搜擎不是没有数据就是很少的信息,除了直接使用关键词外,这些搜擎都提供了一些高,供大家使用,以谷歌为例,还是上面的需求 以上内容主要证明不同搜擎拥有自己的高,至于还能怎么更高的使用,下面就以谷歌为例来测试其满足不同需求场景下的使用方。 以上内容掌握,对于搜擎的高利用也就够用了,更不常见的利用方,需要大家自行探,搜擎功能强大,数据丰富,如何使用决定了每个人能力的边界。

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      TDSQL PostgreSQL 版

      TDSQL PostgreSQL版是腾讯自主研发的分布式数据库系统。集高扩展性、高SQL兼容度、完整的分布式事务支持、多级容灾能力以及多维度资源隔离等能力于一身。采用no sharding 的集群架构,提供容灾、备份、恢复的能力。并完整兼容PostgreSQL与Oracle数据库。

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