【背景】 最近有项目需求用到多键索引,Mongodb中字段值支持多键索引主要包括嵌套文档、数组以及数组嵌套文档.例如联系包括手机、固定电话、邮箱、微信、QQ等，对于字段值存储类型不一样，决定创建多键索引也不一样同时性能也存在差异...,例如数组值(包括数组以及数组文档)，创建多键索引时会为数组中每个元素都创建索引键,如数组中元素特别多，相应索引也会特别大,创建多键索引或者组合索引时最多只支持一个数组值....db.survey.createIndex({"ratings":1},{background:1}); 备注:创建多键索引不需要显示关键字，如字段值中包括数组值或者嵌套文档情况,这个存储引擎自动创建为多键盘索引...逻辑: 1、查询ratings数组中存在至少1个元素同时满足大于等于3且小于等于6【类似and逻辑 ，此时多键索引边界可以合并为【【3,6】】】-- db.survey.find({...逻辑： 1、数组索引位置从0开始，当对数组创建索引时，使用索引位置查询时，是无法使用多键索引,必须创建单独索引，例如第二个元素位置, db.survey.createIndex({
接上2篇文档关于多键索引内容,接着学习数组文档,主要实验来验证如何进行高效数据查询,通过对比方式来验证3种多键索引优缺点以及适合场景,具体链接如下: Mongodb多键索引之数组 Mongodb多键索引之嵌套文档...【数组文档如何使用高效索引查询】 1、集合中随机一条文档信息 备注:instock是数组文档，里面嵌套文档 xiaoxu:PRIMARY> db.inventory.findOne(); {...--这个是多键索引与嵌套文档存在区别，数组类字段类似】 备注:通常查询整体匹配比较少,查询单列无法使用索引. xiaoxu:PRIMARY> db.inventory.createIndex({instock...(.)嵌套字段方式--数组内嵌套对象任意字段满足条件 通过数组索引位置来查询嵌套字段--数组指定位置的嵌套字段满足条件 备注:通过数组字段.嵌套字段查询出73443--任意一个对象的warehouse满足即可...不知道是否多键索引问题？ 数组与数组嵌套文档创建索引以及用法类似，相当于结合数组、嵌套文档形成数组文档.
什么情况下应该使用业务逻辑字段做主键？有什么优缺点？ 业务逻辑字段不容易保证索引树结点有序插入，这样写入成本较高。...当然，使用业务逻辑字段做主键也有好处，可以避免回表，每次只需扫描一次主键索引树即可。...综上，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择，但是当业务场景有且只有一个索引，而且该索引为唯一索引时，此时更适合使用业务逻辑字段作为主键，一个是避免回表，还有一个是只有一个索引也不需要考虑二级索引的空间占用情况了...alter table T drop index k; alter table T add index(k); 主键索引不能通过上面的语句去重建，因为删除主键索引后，innodb会如下处理: 如果存在非空且字段类型为数值的唯一索引...如果找不到合适的索引，那么 InnoDB 会自动生成一个不可见的名为 ROW_ID 的列名为 GEN_CLUST_INDEX 的主键索引，该列是一个 6 字节的自增数值，随着插入而自增。
每列可以是不同类型的数据，比如数值，字符串，逻辑值等。...基于标签的查询 .loc .loc 主要基于标签进行数据选择，此外还可以使用逻辑数组。当所选择的项不存在时会诱发异常。...针对时间索引，可以直接使用时间的方式来查询，对于包含时间信息的数据检索来说非常方便 逻辑数组 data.loc[data['type'] == 'AQI'] # 选择所有站点的AQI数据 可调用函数...data.loc[test(data, 'type', 'AQI')] 基于整数的位置索引查询 .iloc .iloc 主要是基于整数的位置索引，也可以使用逻辑数组的方式。...可调用函数 传入可调用函数给 .iloc，函数返回值应为：单个整数，整数数组，数组切片或者逻辑数组。
pandas 入门概念 series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引...，但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换...data.loc[data['列四']==138,['列二','列三','列四']] #loc的条件筛选 可以看出行列 的索引访问支持 切片，添加逻辑判断等操作。...一是通过iloc 索引访问，只能接受整数索引，也不能添加逻辑判断的过滤条件，但它不受标签值的影响可以一直通过整数索引访问，在对series排序后如果想获取首个元素，就可以通过iloc 来访问，因为此时标签的顺序已经改变...5. reset_index() 方法 重置series 的index索引，同时有drop 参数可以选择是否删除索引。
数组特定的索引位增加计数值。...，或者更新baseCount计数器失败 // 就进入这个逻辑过程，将数值增加的情况记录到新的或者已有的counterCells数组中 if ((cs = counterCells) !...虽然counterCells数组的初始化长度只有2，也就是说瞬时只允许两个操作线程对counterCells数组中的不同索引位上的计数值进行成功修改，但该数组是可以被扩容的。...数组大小是没有意义的，因为不会有那么多同时并发的线程数量。...也就是说，上一次Thread1完成数据添加后，可能在counterCells数组的0号索引位上进行计数值增加（+1），但是下一次Thread1完成数据添加后，又可能在counterCells数组的3号索引位上进行数值增加
Tip：根据对精度和内存占用的需求，选择适当的浮点数类型可以满足不同的数值计算和存储场景。...2.3 数组类型 在C#中，数组（Array）是一种用于存储固定数量元素的数据结构。数组可以包含相同类型的元素，并通过索引来访问和操作这些元素。...，并指定数组的长度，例如：numbers = new int[5]; 数组的赋值：通过索引来访问和修改数组中的元素，索引从0开始，例如：numbers[0] = 10; 数组的访问：使用索引访问数组元素...= new int[3, 3]; 多维数组的赋值：通过索引来访问和修改多维数组中的元素，例如：matrix[0, 0] = 1; 多维数组的访问：使用索引访问多维数组元素，例如：int element...它们在各种场景中广泛应用，包括数值计算、逻辑判断和字符处理等。 引用类型（如类、数组和字符串）允许创建复杂的数据结构和对象，并且可以通过引用进行访问和操作。
找到非零元素的索引和值 语法 k = find(X) k = find(X)返回一个向量，其中包含数组X中每个非零元素的 线性索引 。...如果X是一个向量，那么find返回一个与X方向相同的向量 如果X是一个多维数组，那么find返回结果的线性索引的列向量 如果X不包含非零元素或为空，则find返回一个空数组 k = find(X,n)...如果这个矩阵的元素非常多，手工修改非常麻烦，灵活运用find函数和各种逻辑及关系运算可以是实现绝大多数条件的元素定位。...find函数的基本用法有k=find(A),[i,j]=find(A),[i,j,v]=find(A),这是个很有用的逻辑函数，在对数组元素进行查找，替换和修改变化等操作中占有非常重要的地位。...等于特定的数值使用"==" 整型数值的情况 x = 1:2:20 x = 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
INDEX索引函数动态显示查找目标 运用数值控制按钮控制输出行号和列号，接下来是需要通过行号和列号查找出对应的单元格内容，以实现动态显示查找目标值。 首先看下INDEX索引查找函数说明。...数组形式 INDEX(array, row_num, [column_num]) 返回由行号和列号索引选中的表或数组中元素的值。 当函数 INDEX 的第一个参数为数组常量时，使用数组形式。...如果数组具有多行和多列，并且row_num 或 column_num ，INDEX 返回数组中整个行或列的数组。 row_num 必需，除非column_num 存在。...选择数组中的某行，函数从该行返回数值。如果row_num ，column_num 参数。 column_num 可选。选择数组中的某列，函数从该列返回数值。...利用数据验证设置下拉选项 除了使用数值控制钮选择目标查找值，还可以通过设置下拉选框选择目标查找值。
n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数 df.info() 索引，数据类型和内存信息 df.describe() 数值列的汇总统计信息 s.value_counts(dropna=False...) 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列...s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择 df.iloc[0,:] 第一行 df.iloc[0,0] 第一列的第一个元素 数据清洗 df.columns =...['a','b','c'] 重命名列 pd.isnull() 检查空值，返回逻辑数组 pd.notnull() 与pd.isnull()相反 df.dropna() 删除包含空值的所有行 df.dropna...ascending=[True,False]) 将col1按升序排序，然后按降序排序col2 df.groupby(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值
位图操作针对事务处理进行了优化：与使用标准索引相比，可以在表中使用位图索引，而不会降低性能。 位图上的逻辑操作(counting、AND和OR)经过优化以获得高性能。...选择索引类型 下面是在位图和标准索引之间选择的一般准则。...应用程序逻辑限制 位图结构可以由位串数组表示，其中数组的每个元素表示具有固定位数的"chunk"。因为UNDEFINED等同于一个全为0位的块，所以该数组可以是稀疏的。...表示全部0位的块的数组元素根本不需要存在。因此，应用程序逻辑应该避免依赖于0值位的$BITCOUNT(str，0)计数。...对于不是位图索引字段的任何字段或值f，%Bitpos(F)返回的值比其整数值多1。字符串的整数值为0。
它们可以是变量，数组，字符串，函数，或者其他通过这些实体定义的一般性的结构。 · 矩阵（matrix）或者更为一般的数组（array）是多维的广义向量。...：通过索引值可以选择和修改一个数据集的子集 一个向量的子集元素可以通过向量名后面的方括号中加入索引向量得到。...如果一个表达式的结果是向量，则我们可以直接在表达式的末尾方括号中加入索引向量以得到结果向量的子向量. · 逻辑向量:索引向量必须和被挑选元素的向量长度一致。...实数或复数向量，逻辑向量和字符串向量之类的对象属于"原子"型的对象，因为它们的元素都是一样的类型或模式。R的对象类型包括数值型，复数型，逻辑型,字符型和原生型。向量必须保证它的所有元素是一样的模式。...因此任何给定的向量必须明确属于逻辑性，数值型，复数型，字符型或者原生型。 列表是任何模式的对象的有序序列。列表被认为是一种"递归"结构而不是原子结构,因为它们的元素可以以它们各自的方式单独列出。
对于一个m行n列的数组，分别使用i和j代表元素行列的索引，则一个二维数组的寻址可表示为A(i,j)；代表A矩阵第中i行j列的这个特定元素，如果括号里只有一个数，这种就叫做单下标寻址，如A(k)；代表的就是按列进行逐一计数...，直到数值为k的那个元素，和（j-1）*m+i等价，等下可以用两个函数来进行转化，直接演示一下寻址的操作，你们就懂上面讲的意思了，关于代码就不做多讲述了，如果这种简单的代码还看不懂的话，就把文章多看看吧...MATLAB里提供了一个数组查找函数，可以查找数组中非零数组元素，并返回其在整个数组中的索引值，调用格式： k=find(X) k=find(X,n) k=find(X,n,direction) [row...,col]=find(___) [row,col,v]=find(___) k表示非零元素的下标值，row和col分别表示行下标向量和列下标向量，和上一篇说的索引i和j是一个东西，只是为了方便理解，这边换...在实际应用中，通常使用多逻辑关系组合产生逻辑数字，判断数组元素是否满足某种比较关系，然后通过find函数返回符合比较关系的元素索引，从而实现对数组元素的查找。
Matlab中的向量和数组（超详细） ---- 文章目录 Matlab中的向量和数组（超详细） Matlab中的向量 介绍 创建向量 向量的大小 索引向量 数值索引 逻辑索引...可以通过以下两种方式中的任意一种访问向量中的元素: 使用数值向量和逻辑向量。 数值索引 通过在括号内输入零个或多个元素的索引值，可以单个或分组访问向量中的元素。...逻辑索引 我们来看一个例子： 创建了一个condition逻辑数组，通过数组来索引这个向量 缩短向量 有些时候，我们需要删除向量中的元素。...可以用索引将需要删除的部分赋值为[ ] 但是，缩短向量不是做正确的方法，因为可能会导致一些逻辑问题，在可行的情况下，应该使用索引来复制需要保存的元素。...例如： 逻辑与（&）和逻辑或（|）: 例子： find():可以用find()函数查找值为true的元素在一个逻辑向量中的索引值 例如： sum()、min()、max()、round
写入的时候根据字段类型，例如 Binary、Numeric、StoredNumeric、SortedSet 等选择对应的 Writer进行处理。...它是 doc value 数值存储压缩使用的主要类型。数值类型列存有很大的压缩空间，可以节省很多内存开销。这种压缩是基于数据运算或者类型压缩实现的。 ...浪费多效率高，浪费少效率低，这里是时间换空间的概念。...前面是 SortedNumericDocValuesWriter 的刷新逻辑，接下来我们看一下 SortedSetDocValuesWriter 的刷新逻辑。它主要处理字符数组类型的字段。...(data.getFilePointer() - start); // 索引项长度信息的总大小 } 以上就是 SortedSet 类型的刷新落盘逻辑。
sheet_name参数就是帮助我们选择要读取的sheet表，具体用法如下。 sheet_name=正整数值，等于0表示读取第一个sheet表，等于1表示读取第二个sheet表，以此类推下去。...header=正整数值，指定哪一行作为标题行。...df = pd.read_excel("readexcel.xlsx",sheet_name="地区") df 结果如下： ② 访问一列或多列 “访问一列或多列”，相对来说比较容易，直接采用中括号“标签数组...# 使用位置索引 df.iloc[2,1] # 使用标签索引 df.loc["地区3","天门"] ⑤ 访问多行多列 “访问多行多列”，方法就更多了。我一共为大家总结了5种方法。...第一，iloc+切片；第二种，loc+标签数组；第三种，iloc+切片+位置数组；第四种，loc+切片+标签数组。
修改分隔符换成”“ labs <- paste(c("X","Y"), 1:10, sep="") 索引向量：通过索引值可以选择和修改一个数据集的子集 一个向量的子集元素可以通过向量名后面的方括号中加入索引向量得到...如果一个表达式的结果是向量，则我们可以直接在表达式的末尾方括号中加入索引向量以得到结果向量的子向量. 逻辑向量:索引向量必须和被挑选元素的向量长度一致。...数组索引 数组元素可以通过给定数组名及其后方括号中用逗号隔开的下标访问。...分量可以是不同的模式或类型，如一个列表可以同时包括数值向量，逻辑向量，矩阵，复向量，字符数组，函数等等。...对于可能属于数据框的列表对象有下面一些限制条件， 分量必须是向量(数值, 字符, 逻辑)，因子，数值矩阵，列表或者其他数据框; 矩阵，列表和数据框为新的数据框提供了尽可能多的变量，因为它们各自拥有列，元素或者变量
在数据选择的基础上，数据运算则是进一步挖掘数据内在规律的重要手段。Python中的NumPy库提供了高效的多维数组对象及其上的运算功能，使得大规模的数值计算变得简单快捷。...、区域选择 二维数组的索引格式是[a:b,m:n],逗号前选择行,逗号后选择列。...关键技术：多维数组中对行的选择，使用[ ]运算符只对行号选择即可，具体程序代码如下所示： 花式索引与布尔值索引 ①布尔索引 我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组，以此找出与布尔数组中值为True...关键技术：假设我们有一个长度为7的字符串数组，然后对这个字符串数组进行逻辑运算,进而把元素的结果(布尔数组)作为索引的条件传递给目标数组。具体程序代码如下所示: 【例】二维数组的布尔索引。...join_axes-这是索引对象的列表。用于其他(n-1)轴的特定索引,而不是执行内部/外部设置逻辑。 【例】使用Concat连接对象。
向量（vector） 要求：掌握 向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组（通俗的来讲，就是“一串”东西）。...图2:向量的创建和数据类型 向量的类型 向量的类型包括数值型、字符型和逻辑型等等，我们可以通过上图中的函数typeof()可以用来查看数据类型，这里，a是数值型向量，b是字符型向量，c是逻辑型向量。...向量的索引 所谓“索引（index）”就是获取向量中的某一个元素的内容。具体怎么索引呢？我们在创建向量之后，通过在方括号中给定元素所在位置的数值就可以访问向量中的元素。如图3所示： ?...数据框的索引 数据框中元素的访问有两种方法，一种和之前提到的矩阵、数组的访问方式一样，通过元素在数据框中的位置来访问，比如pdata[i, j]；另一种则可以用到数据框的列名加$符号即可索引。...图11:列表的创建 列表的索引 列表中元素的访问和矩阵、数组很类似，观察图11，相信大家也能猜到列表的元素访问方法了。
，但即便可以扩容，按照上面的逻辑，数组容量不断扩大，tail值一直向后，但从头出列的数据越来起多，前面空的内存单造成的浪费更是不能忽略了。...所以，为了解决数组单元浪费的问题，就产生了循环数组。且看图 图二 从上图可知，当tail值超过数组索引后，就回到了索引为0的地方，实现了内存单元循环利用。...你可以想象成，数组尾和头尾首相连，形成逻辑上的”环形“。...另外，ArrayDeque提供了可以指定数组容量的构造器，那我输入非2的n次方数值，内部会发生什么？...通过一系列的运算符操作，随机输入的数值，最后转换成比原数值大，且和它最近的2的n次方数值。 费话不说， 我们来举例 传入 12 真是妙哉！
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