正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...，因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换，另外使用索引时还需注意字段类型的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 多列索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。
假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...使用笛卡尔积可以"复制"出多份数据，再对这些相同的数据编号（1-4），编号就作为 case when 的判断条件。
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？...- 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序...2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8...筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序：操作法二 先转置，行标丢失，新列名可排序 有时候，换个思路，问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成列 用List.Combine将多列追加成一列 用List.Select去除其中的null值
可以按照单列或多列的不同顺序进行排序。 例如，有一个名为 customers 的表，其中包含以下列：customer_id、first_name、last_name、city、state。...我们可以按照多列的不同顺序来对表中的数据进行排序。...假设我们要先按照 state 列的升序排列，然后按照 city 列的降序排列，可以使用以下 SQL 查询语句： SELECT * FROM customers ORDER BY state ASC,...city DESC; 在上面的示例中，state 列将首先按升序进行排序，然后 city 列将按降序进行排序。...注意，ORDER BY 子句中的列名必须与 SELECT 子句中的列名相匹配，以便正确排序。
求笛卡尔积 # 创建两个有不同索引、但包含一些相同值的Series In[17]: s1 = pd.Series(index=list('aaab'), data=np.arange(4))...# 再从baseball_15中选取一些列，有相同的、也有不同的 In[45]: df_15 = baseball_15[['AB', 'R', 'H', 'HR']] df_15....# 将二者相加的话，只要行或列不能对齐，就会产生缺失值。...从不同的DataFrame追加列 # 读取employee数据，选取'DEPARTMENT', 'BASE_SALARY'这两列 In[48]: employee = pd.read_csv('data...PrivacySuppressed Name: MD_EARN_WNE_P10, dtype: object # 可以用to_numeric，将某列的值做强制转换
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:D6中是一系列数据，其中包含空单元格，现在要将它们放置到一列中，并删除空单元格，如图中所示的单元格区域G1:G13，如何使用公式实现？ ?...这个结果传递给INDIRECT函数： INDIRECT(“R1C00004”,0) 结果将取出第1行第4列中的值，即单元格D4中的值。 为什么选用10^5，并且使用R0C00000作为格式字符串呢？...使用足够大的数值，主要是为了考虑行和列扩展后能够准确地取出相应行列所在单元格的数据。 注意到，在TEXT函数中，先填充C之后的五个零，剩下的在填充R之后的部分。...TEXT(SMALL(IF(rngData"",10^5*ROW(rngData)+COLUMN(rngData)),ROWS($1:1)),"R0C00000"),0),"") 这个公式不需要辅助列。...这个公式的缺点是，当下拉很多行时，如果有许多行都为空，则仍会进行很多的计算，占有资源，不会像前面给出的公式，第一个IF判断为大于非空单元格值后，直接输入空值。有兴趣的朋友可以仔细研究。
这个问题来自一位网友，原因是需要对一个表里很多个列的数据全部乘以一个系数： 在Power Query里，对于一列的数据乘以一个系数，操作比较简单，直接在转换里有“乘”的功能...： 但是，当需要同时转换很多列的时候，这个功能是不可用的： 那么，如果要转换的列数很多，怎么操作最方便呢？...正如前面提到的，我们可以先对需要转换的数据进行逆透视： 这样，需要转换的数据即为1列，可以用前面提到的“乘”转换功能： 转换好后，再进行透视即可： 很多问题...，虽然没有太直接的方法，但是，适当改变一下思路，也许操作就会很简单。
本次的练习是：这个练习题与本系列上篇文章的练习题相同，如下图1所示，不同的是，上篇文章中将单元格区域A1:D6中的数据（其中包含空单元格）转换到单独的列（如图中所示的单元格区域G1:G13）中时，是以行的方式进行的...这里，需要以列的方式进行，即先放置第1列中的数据、再放置第2列中的数据……依此类推，最终结果如图中所示的单元格区域H1:H13，如何使用公式实现？ ? 图1 先不看答案，自已动手试一试。...公式解析 公式中的主要部分与上篇文章相同，不同的是将： TEXT(SMALL(IF(rngData"",10^5*ROW(rngData)+COLUMN(rngData)),ROWS($1:1)),..."),{8,2},5) 应该获取单元格C2中的值，即数据区域的第2行第3列。...相关参考 Excel公式练习32：将包含空单元格的多行多列单元格区域转换成单独的列并去掉空单元格 Excel公式练习4：将矩形数据区域转换成一行或者一列
.mat数据集制作 若整个数据集是一个.mat文件且最后一列数据时标签，则单独将决策变量和标签划分开，一个为ins，另一个为lab。 相关文章 机器学习数据集的基本概念 .mat数据集说明 ?...打开Ins矩阵，有50行说明有50个实例（样本），有4434列说明有4434个特征（太多了显示不了），这里面的任意一个值（标量）叫做特征值，任意一列是特征向量（列向量），任意一行是实例向量（行向量） ?...---- 数据集划分为训练集和测试集代码 10折划分 说明： ①在代码目录下，新建文件夹dataset，将.mat数据集放入其中 ②输入dataName是一个字符串，如数据集名称为GLIOMA.mat，...则输入的dataName为 ‘GLIOMA’（不要加.mat） ③iter是算法运行的次数，运行第一次调用第一个随机划分的值，运行第i次调用第i次随机划分的值 ④Indices是随机划分数据集的索引，iter...lab(site); site2 = find(Indices~=iter); train_F = newdataMat(site2,:); train_L =lab(site2); end 三七划分
下面将每一列和行更改为一个 fraction 单位的值: .grid {display: grid;//划容器为三个1fr的列grid-template-columns: 1fr 1fr 1fr;/.../划容器为三个1fr的行 grid-template-rows: 1fr 1fr 1fr;} 结果是栅格布局将会把整个宽度和高度各分成三个 fraction，每列和每行都会各占据一个 fraction...如果我们将grid-template-columns的值更改为1fr 2fr 1fr，第二列的宽度将会是其它两列的两倍。...它会尝试在容器中容纳尽可能多的 100px 宽的列。但如果我们将所有列硬写为 100px，我们将永远没法获得所需的弹性，因为它们很难填充整个宽度。 为了解决上述问题，我们需要minmax()。...因此，现在每列将至少为 100px。但如果有更多的可用空间，栅格布局将简单地将其均分给每列，因为这些列变成了 fraction 单位，而不是 固定的100px。
03 Pandas的基本功能 Pandas常用的基本功能如下： 从Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等文件或工具中读取数据； 合并多个文件或者电子表格中的数据，将数据拆分为独立文件； 数据清洗，如去重...注意，这里并没有修改原Excel，从我们读取数据后就已经和它没有关系了，我们处理的是内存中的df变量。 将name建立索引后，就没有从0开始的数字索引了，如图4所示。 ?...图4 将name设置为索引的执行效果 7、数据选取 接下来，我们像Excel那样，对数据做一些筛选操作。...选择多列的可以用以下方法： # 选择多列 df[['team', 'Q1']] # 只看这两列，注意括号 df.loc[:, ['team', 'Q1']] # 和上一行效果一样 df.loc[x...('team').sum() # 按团队分组对应列相加 df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均 # 不同列不同的计算方法 df.groupby('team'
垂直分库，将原来一个单数据库的压力分担到不同的数据库，可以很好应对高并发场景。...数据库垂直拆分后的架构如下： 3.1.2 垂直分表 如果一个单表包含了几十列甚至上百列，管理起来很混乱，每次都select *的话，还占用IO资源。...这时候，我们可以将一些不常用的、数据较大或者长度较长的列拆分到另外一张表。...这就是垂直分表 3.2 水平拆分 3.2.1 水平分库 水平分库是指，将表的数据量切分到不同的数据库服务器上，每个服务器具有相同的库和表，只是表中的数据集合不一样。...比如我们可以将表的主键，按照从0~1000万的划分为一个表，1000~2000万划分到另外一个表。
B+树高度一般为1-3层，如果B+到了4层，查询的时候会多查磁盘的次数，SQL就会变慢。 因此单表数据量超过千万，就需要考虑分表啦。 3....垂直分库，将原来一个单数据库的压力分担到不同的数据库，可以很好应对高并发场景。...这时候，我们可以将一些不常用的、数据较大或者长度较长的列拆分到另外一张表。...这就是垂直分表 3.2 水平拆分 3.2.1 水平分库 水平分库是指，将表的数据量切分到不同的数据库服务器上，每个服务器具有相同的库和表，只是表中的数据集合不一样。...比如我们可以将表的主键，按照从0~1000万的划分为一个表，1000~2000万划分到另外一个表。
有张表查询的场景有很多，当时为了满足不同业务场景，加了多个联合索引。MySQL会根据下面几个因素选择索引：通过采样数据来估算需要扫描的行数，如果扫描的行数多那可能io次数会更多，对cpu的消耗也更大。...有几个商家投诉过来，说划菜系统有延迟，下单之后，几分钟才能看到菜品。我查看了一下监控，发现kafka消息又出现了积压的情况。查了一下MySQL的索引，该走的索引都走了，但数据查询还是有些慢。...为了解决这个问题，我们必须：做分库分表将历史数据备份由于现阶段做分库分表的代价太大了，我们的商户数量还没有走到这一步。因此，我们当时果断选择了将历史数据做备份的方案。...这次突然产生的消息积压问题被解决了。解决完这次的问题之后，我们还是保留的线程池消费消息的逻辑，将核心线程数调到8，最大线程数调到10。...我们在实际工作中，需要针对不同的业务场景，做不同的优化。我们需要对MQ队列中的消息积压情况，进行监控和预警，至少能够及时发现问题。没有最好的方案，只有最合适当前业务场景的方案。
基于这一思路，可将问题拆解为两个子问题： 含有列表元素的单列分为多列 多列转成多行 而这两个子问题在pandas丰富的API中其实都是比较简单的，例如单列分为多列，那么其实就是可直接用pd.Series...其中用到的一个小技巧是：为保留其他列信息可先将其置于索引，最后可再复位索引即可。 ?...至此，实际上是完成了单列向多列的转换，其中由于每列包含元素个数不同，展开后的长度也不尽一致，pandas会保留最长的长度，并将其余填充为空值(正因为空值的存在，所以原本的整数类型自动变更为小数类型)。...看下stack的官方注释，是说将一个DataFram转换为多层索引的Series，其中原来的columns变为第二层索引。 ?...ok，那么可以预见的是在刚才获得的多列DataFrame基础上执行stack，将实现列转行堆叠的效果并得到一个Series。具体来说，结果如下： ?
索引的概念 官方定义：索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构。划重点：数据结构。...索引按字段分类 单值索引：索引只包含1个列，一个表可以建多个单值索引 复合索引：索引包含多个列 唯一索引：索引列的值必须是唯一的，但允许有空值 4....其中，indexName是索引名称，tableName是表名，columnName是列名，如果是多列索引中间用逗号分隔，如果新建的是唯一索引，需要加UNIQUE。 5....索引并不是随便加，也不是越多越好，过多的或者不恰当的索引，反而会降低数据库的效率，一般一个表不应超过5个索引。...索引的选择性是指一个字段的不同的值的数量跟表的记录数的比值，例如一个字段可能存在8888个值，这个表共有10000条记录，那么在这个字段上建的索引的选择性就是0.8888。
分区表：通常建议将大于2GB的表进行分区管理，表分区与其他对象分区无直接关联性，每个表具备多个分区段管理对应的分区数据。 分区索引：分区索引分为本地分区索引和全局索引两种形态。...# 分区策略基于分区键的不同管理策略衍生出不同的分区方式： 范围分区（range）：支持多列分区，根据分区键组合值进行划分区间，range分区的分区键具有单调递增性，且range分区的数据分区键特征是当前分区以及前一个分区的分区边界决定的...列表分区（list）：支持多列分区，每一个分区由若干个独立的分区键散列特征值决定。...分区表采用分区技术，将一个表分为一个或多个独立分区，每个分区都拥有自己的段，用户可以单独定义这些段的属性（例如存储在哪个表空间），不同段、不同分区可以独立管理。...YashanDB根据索引采用的分区策略与表采用的分区策略一致与否，将分区索引分为本地分区索引和全局索引。
索引分为单列索引和多列索引（组合索引），筛选条件也往往不会是简单的一个等值条件，可能是非常复杂的条件组合。...抽取表达式 这个步骤是从 Filter 中将能够用上索引的表达式选出来。由于单列索引和多列索引在处理逻辑上有很大的不同，所以会分单列索引和多列索引两中情况进行讲解。...这两个函数也用来处理其他类型的主键或者索引的的 range 计算。 多列索引 多列索引的情况较单列索引而言会复杂一些，因为在处理 OR 表达式中列与列之间的关系需要考虑更多情况。...（由于多列索引对 range 的处理相对单列索引而言会复杂一些，所以没有拆分为 DetachCondition 和 BuildRange 两部分，而是由 DetachCondAndBuildRangeForIndex...我们仍然分为单列索引和多列索引两个情况来介绍。 单列索引 这种情况下，输入的表达式为 Column op Constant 形式的简单表达式由 OR 以及 AND 连接而成。
MergeTree存储结构如下：数据被分为多个分区，每个分区包含数据的一个子集。每个分区按照排序列（）的值进行排序。每个分区根据默认或指定的索引列进行分割成若干个块。...每个块包含一系列数据行，这些数据行已经按照排序列的值排好序。每个块包含一个索引，用于快速定位数据行。每个分区的最小值和最大值被记录在分区索引中，以供查询时进行范围限定。...数据分区在ClickHouse的MergeTree中扮演了以下角色：提高查询性能：数据分区可将数据按照特定的规则划分为不同的分区，每个分区内部的数据是有序的。...这样可以在查询时快速定位到需要的数据分区，减少扫描的数据量，提高查询性能。减少维护成本：通过数据分区，可以将数据按照不同的时间范围、分布地理位置等划分为不同的分区，从而更灵活地进行数据管理。...例如，对于电商平台的销售数据，可以按照每周、每月等周期进行数据分区，以便进行周期性业务分析和预测。多租户应用：对于多租户的应用场景，可以按照租户ID进行数据分区。
【2】math模块的其他常用方法包括 ? 【3】len(s)——用于返回对象s（字符、列表、元组等）长度或项目个数。 算法示例： ? 运行结果： ? 2.3划分数据集 算法实现： ?...其中： ①sub表示待搜索的子字符串； ②start 表示字符串开始搜索的位置。默认为第一个字符（索引值为0）； ③end表示字符串中结束搜索的位置。字符中第一个字符的索引为 0。...【2】index(str)—返回子字符串str的开始索引值。...我们的数据集存在“lenses.txt”这个文本文件中，如下图： ? 可以看到我们的数据分为五列，前四列为数据属性列，描述患者眼部状况，每个属性有不同的分支条件；最后一列是适合佩戴的眼镜类型。...我们后续介绍的另一个决策树构造算法 CART将进一步讨论这个问题。
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