索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。 二、索引的作用？...索引相当于图书上的目录，可以根据目录上的页码快速找到所需的内容，提高性能（查询速度） 三、优点： 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中的每一行数据的唯一性。...可以加快数据的检索速度 可以加速表与表之间的连接 在使用分组和排序进行检索的时候，可以减少查询中分组和排序的时间 四、缺点 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。...区分度可以使用count（distinct（列名））/count（*）来计算。 12、利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。...优化的方法如下： 可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。 比如此列中，上一页最大的id是866612。
MySQL索引详解（优缺点，何时需要/不需要创建索引，索引及sql语句的优化） 一、什么是索引？ 索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。...二、索引的作用？ 索引相当于图书上的目录，可以根据目录上的页码快速找到所需的内容，提高性能（查询速度） 三、优点： 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中的每一行数据的唯一性。...可以加快数据的检索速度 可以加速表与表之间的连接 在使用分组和排序进行检索的时候，可以减少查询中分组和排序的时间 四、缺点 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。...区分度可以使用count（distinct（列名））/count（*）来计算。 12、利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。...优化的方法如下： 可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。 比如此列中，上一页最大的id是866612。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。...总的来说，这 14 亿条数据（1,430,727,243）分散在 38 个源文件中，一共有 2 千 4 百万个（24,359,460）单词（和词性标注，见下方），计算自 1505 年至 2008 年。...： 每一年的单词总使用量 谷歌展示了每一个单词出现的百分比（某个单词在这一年出现的次数/所有单词在这一年出现的总数），这比仅仅计算原单词更有用。...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好，并且引起了几个问题： 人们是如何将 Python 当做动词使用的？ ‘Python’ 的计算总量是否包含 ‘Python_VERB’？...举个例子，提前计算好前一年的单词使用总量并且把它存在一个单独的查找表会显著的节省时间。同样的，将单词使用量保存在单独的数据库/文件中，然后建立第一列的索引，会消减掉几乎所有的处理时间。
6．尽量使用前缀来索引 如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索 会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。...1、查询需求多的 （业务逻辑中，where条件后经常查询的条件） 2、唯一值多的列 （1）统计下总行数 （2）计算不重复的行数量 查看表的唯一值数量： select count...d. ref：使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行 e. eq_ref：类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用...有时"Using where"的出现就是一个暗示：查询可受益与不同的索引。 c. Using temporary 表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询 d....2、将来结果集的条目占总数据量的30%的时候，优化器就觉得走全表扫描计划更好（where） 3、默认的order by单独使用的时候，优化器也觉得全变扫面更好（where和limit） 4、子查询尽量避免
UUID的生成策略： UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据，它是无序的一串数据，按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算，UUID的生成用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和许多可能的数字...UUID的格式： UUID 的十六个八位字节被表示为 32个十六进制数字，以连字号分隔的五组来显示，形式为 8-4-4-4-12，总共有 36个字符（即三十二个英数字母和四个连字号）。...基于时间和 MAC 地址。由于使用了 MAC 地址，因此能够确保唯一性，但是同时也暴露了 MAC 地址，私密性不够好。 version 2：0010。DCE 安全的 UUID。...该版本在规范中并没有仔细说明，因此并没有具体的实现。 version 3：0011。基于名字空间 (MD5)。用户指定一个名字空间和一个字符串，通过 MD5 散列，生成 UUID。...基于名字空间 (SHA1)。跟 Version 3 类似，但是散列函数编程了 SHA1。
同理，如果建立了（a，b，c）索引就不必再建立a，（a，b）索引 7、存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，要把等号条件的列前置 8、范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引。 ...区分度可以使用count（distinct（列名））/count（*）来计算。 12、利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。 ...被查询的列，数据能从索引中取得，而不是通过定位符row-locator再到row上获取，即“被查询列要被所建的索引覆盖”，这能够加速度查询。...Union需要将集合合并后在进行唯一性过滤操作，这会涉及到排序，大量的cpu运算，加大资源消耗及延迟，当然，使用union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。...优化的方法如下： 可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。 比如此列中，上一页最大的id是866612。
来源：Python开发者 ID：PythonCoder Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。...总的来说，这 14 亿条数据（1,430,727,243）分散在 38 个源文件中，一共有 2 千 4 百万个（24,359,460）单词（和词性标注，见下方），计算自 1505 年至 2008 年。...： 每一年的单词总使用量 谷歌展示了每一个单词出现的百分比（某个单词在这一年出现的次数/所有单词在这一年出现的总数），这比仅仅计算原单词更有用。...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好，并且引起了几个问题： 人们是如何将 Python 当做动词使用的？ 'Python' 的计算总量是否包含 'Python_VERB'？...举个例子，提前计算好前一年的单词使用总量并且把它存在一个单独的查找表会显著的节省时间。同样的，将单词使用量保存在单独的数据库/文件中，然后建立第一列的索引，会消减掉几乎所有的处理时间。
使用 pytubes，numpy 和 matplotlib Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。...总的来说，这 14 亿条数据（1,430,727,243）分散在 38 个源文件中，一共有 2 千 4 百万个（24,359,460）单词（和词性标注，见下方），计算自 1505 年至 2008 年。...： 每一年的单词总使用量 谷歌展示了每一个单词出现的百分比（某个单词在这一年出现的次数/所有单词在这一年出现的总数），这比仅仅计算原单词更有用。...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好，并且引起了几个问题： 人们是如何将 Python 当做动词使用的？ 'Python' 的计算总量是否包含 'Python_VERB'？...举个例子，提前计算好前一年的单词使用总量并且把它存在一个单独的查找表会显著的节省时间。同样的，将单词使用量保存在单独的数据库/文件中，然后建立第一列的索引，会消减掉几乎所有的处理时间。
5、不管如何限制数据类型，大部分情况下，Oracle内部都会使用大范围高精度的浮点方式进行存储。 6、固定长度类型的字符串都会占用一个固定长度的存储空间，而不管字符串的真实长度是多少。...是由实体中具有唯一性的自然属性构成的。 如果自然键被更新，则引用它的外键也需要更新，这将显著增加IO开销和锁争用。...13、B*树索引不能存储NULL，因此需要全表扫描来查找NULL值。位图索引和(部分列为NULL的)多列组合索引就能存储NULL值。...15、反规范化：是指在物理模型中重新引入冗余、重复或其他非规范化结构的过程，主要意图是为了提高性能。 16、概要表 如果实时汇总数据是必需的，则每当源数据被更新时，必需同时更新汇总数据。...如果表很大，且预计会有频繁表扫描，可以考虑将字段较长且不常访问的列迁移到一个单独的子表中，以减少长度和提高表扫描的性能。 22、优先使用数据库触发器来保证反规范化数据的一致性，避免通过应用代码来维护。
英文 / Steve Stagg，翻译 / Ryden Sun，编辑 / 昱良 Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化...总的来说，这 14 亿条数据（1,430,727,243）分散在 38 个源文件中，一共有 2 千 4 百万个（24,359,460）单词（和词性标注，见下方），计算自 1505 年至 2008 年。...： 每一年的单词总使用量 谷歌展示了每一个单词出现的百分比（某个单词在这一年出现的次数/所有单词在这一年出现的总数），这比仅仅计算原单词更有用。...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好，并且引起了几个问题： 人们是如何将 Python 当做动词使用的？ Python 的计算总量是否包含 Python_VERB ？...举个例子，提前计算好前一年的单词使用总量并且把它存在一个单独的查找表会显著的节省时间。同样的，将单词使用量保存在单独的数据库/文件中，然后建立第一列的索引，会消减掉几乎所有的处理时间。
Monty成立了一家名为Monty Program的公司来管理MariaDB的开发，这家公司雇佣开发人员来编写和改进MariaDB产品。...其实它很mysql差不多几乎一样，是基于mysql的，对于使用者而言，是无感知的。...计算方法：queries / secondes 查询总数 除以 秒数 我们可以在mysql的终端去执行如下命令查看QPS，相信这里大家会有疑惑，现在市面上有很多工具，可以去查看mysql的性能指标，为什么还需要单独去执行命令查看...查看执行计划 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。...常见于主键或唯一索引扫描 ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行.本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个 单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体
b={2,3,4,5} 交集：a&b 并集：a|b 差集：a-b 只有a或b存在的元素：a^b 可以理解成a|b-a&b 字典 字典中的元素是使用键值对存储的，通过键来访问，而不是通过下标和偏移量...在括号中的数字用于指向传入对象在 format() 中的位置，如下所示： >>> print(’{0} 和 {1}’.format(‘Google’, ‘Runoob’)) Google 和 Runoob...：(假设保存的数据集名为data) 寻找数据集中缺失的数据 可以用data.isnull() 缺失总数用data.isnull().sum()来统计 调用data.isnull()的话会得到一个列表...可用 对数据分组进行计算，比如计算分组的平均数等 有点类似于数据库中的groupby计算，涉及至少两列数据，用法有两种(例 要对列A根据列B进行分组并计算平均值) 1....先访问单独列A，对它进行.groupby(B).mean() >>>data['A'].groupby(['B']).mean() 2.
” 这份 14 亿条数据集来自 Google Books ，由 Google Ngram viewer 生成，根据书本印刷的每一个年份，记录了一个特定单词或词组在谷歌图书的使用量。...总的来说，这 14 亿条数据（1,430,727,243）分散在 38 个源文件中，一共有 2 千 4 百万个（24,359,460）单词（和词性标注，见下方），计算自 1505 年至 2008 年。...每年单词总使用量 谷歌展示了每一个单词出现的百分比（某个单词在这一年出现的次数/所有单词在这一年出现的总数），这比仅仅计算原单词更有用。为了计算这个百分比，我们需要知道单词总量的数目是多少。...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好，并且引起了几个问题： 人们是如何将 Python 当做动词使用的？ 'Python' 的计算总量是否包含 'Python_VERB'？...举个例子，提前计算好前一年的单词使用总量并且把它存在一个单独的查找表会显著的节省时间。同样的，将单词使用量保存在单独的数据库/文件中，然后建立第一列的索引，会消减掉几乎所有的处理时间。
范围缩小了，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，< 等查询。 ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。...仅供参考使用。 key 显示查询语句实际使用的索引。若为null，则表示没有使用索引。 key_len 显示索引中使用的字节数，可通过key_len计算查询中使用的索引长度。...在不损失精确性的情况下索引长度越短越好。key_len 显示的值为索引字段的最可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，并不是通过表内检索出的。...Using index condition： 在5.6版本后加入的新特性，优化器会在索引存在的情况下，通过符合RANGE范围的条数 和 总数的比例来选择是使用索引还是进行全表遍历。...filtered 一个百分比的值，和rows 列的值一起使用，可以估计出查询执行计划(QEP)中的前一个表的结果集，从而确定join操作的循环次数。小表驱动大表，减轻连接的次数。
作者 | ARPA 责编 | 晋兆雨 头图 | 付费下载于视觉中国 随机数已经在密码学、彩票和游戏等众多领域被广泛使用。区块链与随机性也有着紧密的关联，因为它们从随机性中寻求公平。...去信任的随机性 无论是在物理世界还是网络世界，产生随机数的方式有很多，它们可分为两种，真随机和伪随机。真随机利用了现实世界中的物理噪声，但在链上使用这一方法生成随机数是不切实际的。...唯一性和确定性 对于依赖于随机性的安全敏感应用而言，重复生成和选择有偏差的随机数是不可取的。竞争者会仔细选择随机数以获取利益。...具有惟一性的RNG可以降低这种风险：任何使用随机数的人都可以确定地验证其合法性。至于去中心化的RNG，唯一性确保了随机数只与生成随机数的节点全体有关，而不与任何一个单独节点相关。...系统鲁棒性 组的参数旨在满足易用性和安全性的要求。如果采用的秘密共享方案是诚实大多数，则组成员总数为 n=2t+1，其中 t 是阈值。
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。...在ORACLE选择执行路径时，唯一性索引的等级高于非唯一性索引。然而这个规则只有当WHERE子句中索引列和常量比较才有效。如果索引列和其他表的索引类相比较。这种子句在优化器中的等级是非常低的。...即使是唯一性索引，如果做范围比较，其优先级也低于非唯一性索引的等式比较。 6、不明确的索引等级当ORACLE无法判断索引的等级高低差别，优化器将只使用一个索引,它就是在WHERE子句中被列在最前面的。...8、避免在索引列上使用计算WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分。优化器将不使用索引而使用全表扫描。 ?...我们在学习如何使用Oracle索引提高Oracle数据库的效率时，有许多需要注意的细节，以避免产生多余的工作量。
UUID是如何保证唯一性的？ 为了保证UUID的唯一性，规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素。...UUID基于时间的UUID通过计算当前时间戳、随机数和机器MAC地址得到。...这个版本的UUID在实际中较少用到。 UUID Version 3：基于名字的UUID（MD5）基于名字的UUID通过计算名字和名字空间的MD5散列值得到。...UUID Version 5：基于名字的UUID（SHA1）和版本3的UUID算法类似，只是散列值计算使用SHA1（Secure Hash Algorithm 1）算法。...通常我们建议使用UUID来标识对象或持久化数据，但以下情况最好不使用UUID： 映射类型的对象。比如只有代码及名称的代码表。 人工维护的非系统生成对象。比如系统中的部分基础数据。
（1）. uuid1()---基于时间戳 由MAC地址，当前时间戳，随机数字生成。可以保证全球范围内的唯一性。但是由于MAC地址的使用同时带来了安全问题， 局域网中可以使用IP来代替MAC。...（2）. uuid2()---基于分布式计算环境DCE（python中没有这个函数） 算法和uuid1相同，不同的是把时间戳的前4位换位POSIX的UID，实际中很少用到该方法。...（3）. uuid3()---基于名字和MD5散列值 通过计算名字和命名空间的MD5散列值得到，保证了同一命名空间中不同名字的唯一性，和不同命名空间的唯一性， 但同一命名空间的名字生成相同的uuid...（5）. uuid5()---基于名字的SHA-1散列值 算法和uuid3()相同，不同的是使用Secure Hash Algorithm 1 算法。...使用经验： Python中没有基于DCE的，所以uuid2可以忽略 uuid4存在概率性重复，由无映射性，最好不用 如果在global的分布式计算环境下，最好用uuid1 若有名字的唯一性要求，最好使用
简介： EXPLAIN 命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法,使用EXPLAIN,只需要在查询中的SELECT关键字之前增加EXPLAIN这个词即可,MYSQL会在查询上设置一个标记,当执行查询时...简单查询不会出现该类型 4.ref:非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，本质上也是一种索引访问，是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，它返回所有匹配某个单独值的行，可能会找多个符合条件的行，...查询中如果使用覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠。...key_len: 表示索引中使用的字节数，该列计算查询中使用的索引的长度在不损失精度的情况下，长度越短越好。如果键是NULL,则长度为NULL。该字段显示为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度。...7、select tables optimized away：在没有group by子句的情况下，基于索引优化Min、max操作或者对于MyISAM存储引擎优化count（*），不必等到执行阶段再进行计算
它可以保证时间和空间的唯一性，也称为GUID，全称为： UUID —— Universally Unique IDentifier Python 中叫 UUID GUID —— Globally Unique...可以保证全球范围内的唯一性，但MAC的使用同时带来安全性问题，局域网中可以使用IP来代替MAC。...2、uuid2()——基于分布式计算环境DCE（Python中没有这个函数） 算法与uuid1相同，不同的是把时间戳的前4位置换为POSIX的UID。实际中很少用到该方法。...3、uuid3()——基于名字的MD5散列值 通过计算名字和命名空间的MD5散列值得到，保证了同一命名空间中不同名字的唯一性，和不同命名空间的唯一性，但同一命名空间的同一名字生成相同的uuid。...5、uuid5()——基于名字的SHA-1散列值 算法与uuid3相同，不同的是使用 Secure Hash Algorithm 1 算法 使用方面： 首先，Python中没有基于DCE的，所以uuid2
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