(SELECT DISTINCT ','+QUOTENAME([type]) FROM #temp FOR XML PATH('')),1,1,'') +N')) b' EXEC(@sql) --2.列转行...name], type1, type2 FROM #temp) a UNPIVOT ([amount] FOR [type] IN([type1],[type2])) b 今天文章到此就结束了，感谢您的阅读好运
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。...对于BLOB和TEXT类型，MySQL必须使用前缀索引，具体使用多少个字符建立前缀，需要对其索引选择性进行计算。...); 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。
Awk 中的默认 IFS 是制表符和空格。...如果您在打印输出中注意到，字段值没有分开，这就是打印默认的行为方式。...($)inAwk 不同于它在 shell 脚本中的使用。...#150,000 2 #300,000 4 Ethernet_Cables #30,000 4 #120,000 假设您只想打印...使用printf格式化的输出Item_Name 和 Unit_Price： > awk '//{printf "%-10s %s\n",$2, $3 }' my_shopping.txt Item_Name
第一个模型称为 RCI Interaction ，它利用基于 Transformer 的架构，该架构独立地对行和列进行分类以识别相关单元格。该模型在最近的基准测试中查找单元格值时产生了极高的准确性。...RCI Interaction：序列化文本会使用[CLS]和[SEP]将问题与行或者列文本进行拼接，然后这个序列对被输入至ALBERT 。...最终[CLS] 隐藏层的输出用于后面的线性层和softmax，判断行或者列是否包含答案。 RCI Representation： 问题的向量表示和列或者行的向量表示会先被分别算出来。...2.2 表格序列化 我们了解了模型的结构后，还有个问题没介绍，那就是行和列是怎么序列化为文本的？...列：将该列列表头与该列的各个单元格值进行拼接，构成列的序列化。 举个例子，如上所示的表。
一、需求 网上五花八门的获取方式有很多，但是很多都是过时的。方案都不可取。...二、获取方式 我采用本办法拿到这个数据列 1、拿到整个表格 var table = $('#postTable').DataTable(); 2、拿到表格的所有数据 var data = table.rows...().data(); 3、拿到选择的列的隐藏数据id var report_Id = $("#report_Id:checked").val(); 4、通过遍历+判断的形式拿到需要的数据列 for (var...{ if(data[i]["report_Id"] == report_Id){ tableName = data[i]["biz_Table_Name"]; } } 三、所有代码 //获取选中行的表名列
包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引，索引结构跟聚集索引结构是一样，有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点；包含列索引的列分为键列和非键列，所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列...，至少需要有一个键列，且键列和非键列不允许重复，非键列最多允许1023列（也就是表的最多列-1），由于索引键列（不包括非键）必须遵守现有索引大小的限制（最大键列数为 16，总索引键大小为 900 字节）...只能对表或索引视图的非聚集索引定义非键列。 除 text、ntext 和 image 之外，允许所有数据类型。 精确或不精确的确定性计算列都可以是包含列。有关详细信息，请参阅为计算列创建索引。...与键列一样，只要允许将计算列数据类型作为非键索引列，从 image、ntext 和 text 数据类型派生的计算列就可以作为非键（包含性）列。...除非先删除索引，否则无法从表中删除非键列。 除进行下列更改外，不能对非键列进行其他更改： 注意事项 键列的大小尽量小，有利用提高效率 将用于搜索和查找的列为键列，键列尽量不要包含没必要的列。
今天和大家分享一个很有意思的例子，关于索引列的顺序导致的性能问题。...发现数据库的性能比较差,CPU消耗很高,抓了一个awr,发现瓶颈在sql上,top 1的sql是一个很简单的update语句，没有复杂的条件和表关联。...竟然导致CPU 99% 抓了一个explain plan 的report和自己的理解，先简单说明一下表的情况。...最后我随机取了两列的值，测试的数据基于这两条数据。 为了模拟，我把数据,staticstics导出到一个测试库里,可以看到查询单条数据的逻辑读还是很高的,没有走索引。 ?...删除原来的索引，然后重新索引，按照指定的顺序来建立索引，立马进行验证，但失望的是性能指标并没有任何改变。 ?
---- 前面的级别引入了聚簇和非聚簇索引，突出了以下各个方面： 表中每一行的索引总是有一个条目（我们注意到这个规则的一个例外将在后面的级别中进行讨论）。 这些条目始终处于索引键序列中。...包括列 在非聚集索引中但不属于索引键的列称为包含列。 这些列不是键的一部分，因此不影响索引中条目的顺序。 而且，正如我们将会看到的那样，它们比键列造成的开销更少。...在本例中，ProductID和ModifiedDate是索引键列，OrderQty，UnitPrice和LineTotal是包含的列。...为什么不简单地将OrderQty，UnitPrice和LineTotal添加到索引键？“索引中有这些列但索引键中没有这些列有几个优点，例如： 不属于索引键的列不会影响索引内条目的位置。...确定索引列是否是索引键的一部分，或只是包含的列，不是您将要做的最重要的索引决定。也就是说，频繁出现在SELECT列表中但不在查询的WHERE子句中的列最好放在索引的包含列部分。
刚开始加索引想到的问题： 是否适合添加索引 我们都知道，添加索引都会降低插入和update的效率，现在由于这个是用户表所以说是数据update是不频繁的。...所以是可以加的 这个作引应该怎么加 由于每个字段的大小是256 所以说这个索引树建下来还是很浪费存储的，于是考虑前缀索引，和复合索引。...由于前缀索引的话这两个字段并不是有规律可寻的所以说加了的话 这玩意会增加扫描的行数的。 然后算了就加复合索引吧。 既然创建复合索引那么我们如何去吧那个索引放在前面呢？...于是带着疑问去查了查， 在innodb引擎是可以在为null的列里创建索引的，并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。...后面继续补 下 面是复合索引创建规则和排序情况https://blog.csdn.net/weixin_40413961/article/details/100726158
3、如何选择合适的列建立索引 1、在where从句，group by从句，order by从句，on从句中的列添加索引 2、索引字段越小越好（因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的，数据存储的越多，...2、利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...复合索引的结构与电话簿类似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏对进行排序，然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。...如果您知 道姓，电话簿将非常有用；如果您知道姓和名，电话簿则更为有用，但如果您只知道名不姓，电话簿将没有用处。 所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。...对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。
散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。 ...所以我可以将原始的URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大的改善，本人通过大量的实验发现先对URL进行一次MD5的加密，然后再对加密后的这个串再哈希这样大大提高了哈希的效率。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。
经常会看到这样的例子： 当你需要统计表中有多少数据的时候，会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info; 由于聚集索引和非聚集索引中的记录是一一对应的，而非聚集索引记录中包含的列...（索引列+主键id）是少于聚集索引（所有列）记录的，所以同样数量的非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间。...---- 4. count(1)，count(id)，count(非索引列)，count(二级索引列)的分析 来看看count(1) SELECT COUNT(1) FROM demo_info; 执行计划和...而对于其他二级索引列，count(二级索引列)，优化器只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询，只能去指定非聚集索引的B+树扫描 ，可能导致优化器选择的索引扫描代价并不是最小。...count(二级索引列)只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询，可能导致优化器选择的索引执行的代价并不是最小。
那么当我们谈论倒排索引结构时，我们主要涉及到三个部分：倒排表（Posting List）、词项字典（Term Dictionary）和词项索引（Term Index）。...下面，我将详细解释这三个部分的作用和工作原理。 2.1. 倒排表（Posting List） 倒排表是倒排索引结构中最核心的部分。...通过这种方式，词项索引（Term Index）和词典（Term Dictionary）的结合使用可以在不消耗大量内存的情况下实现高效的词典查找，从而支持全文检索系统中的快速查找操作。...倒排索引结构通过倒排表、词项字典和词项索引这三个部分，实现了从单词到包含这些单词的文档的快速映射。这种结构使得搜索引擎能够高效地处理大量的文本数据和复杂的查询请求。...此外，Elasticsearch还支持多种查询类型和分析器，可以根据需要定制搜索行为。 总结 倒排索引是Elasticsearch实现高效搜索的核心技术之一。
文心一言： 在Go语言中，表示一棵完全二叉树的邻接矩阵首先需要理解完全二叉树的性质：对于任何非叶子节点，其左子节点的索引是其索引的两倍，右子节点的索引是其索引的两倍加一（假设根节点的索引为1）。...然后根据完全二叉树的结构填充了邻接矩阵中的非零元素，并确保了对称性。最后打印出了完整的邻接矩阵。...邻接矩阵是一个二维数组，其中的元素表示两个结点之间是否存在边。在完全二叉树的邻接矩阵中，如果结点i是结点j的父结点，则矩阵的第i行第j列的元素为1，否则为0。...在这个问题中，我们有7个节点的完全二叉树，其结构如下： 1 / \ 2 3 / \ / 4 5 6 \ / 7 在邻接矩阵中，行和列都代表节点，如果节点i和节点j之间有边相连...，则矩阵的第i行第j列的元素为1，否则为0。
密集索引和稀疏索引的区别 密集索引文件中的每个搜索码值都对应一个索引值 稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项 Mysql存储引擎 InnoDB 若一个主键被定义，该主键则作为密集索引 若没有主键被定义...，该表的第一个唯一非空索引则作为密集索引 若不满足以上条件，innodb内部会生成一个隐藏主键（密集索引） 非主键索引存储相关键位和其对应的主键值，包含两次查找
文章目录 一、图的存储形式 二、图的基本概念 三、图的表示方式 1、邻接矩阵 2、邻接表 四、图的创建 ( 代码示例 ) 一、图的存储形式 ---- 线性表 中的元素 , 有 一个 直接前驱 和 一个...直接后继 ; 树 中的元素 , 有 一个 直接前驱 和 多个 直接后继 ; 图 中的元素 , 有 多个 直接前驱 和 多个 直接后继 ; 图 数据结构 中 , 每个 结点 是一个 元素 , 可以有 0...; 邻接表 : 链表 ; 1、邻接矩阵 图 中有 6 个结点 , 0 ~ 5 ; 使用 6x6 的矩阵 表示 图 , 第 i 行 第 j 列 的元素表示 结点 i 和 结点 j 是否连接 ; 默认情况下...结点 与 结点 本身 没有连接 ; 第 0 行 第 1 列 值为 1 , 表示 结点 0 到 结点 1 之间 有边连接 ; 第 4 行 第 5 列 值为 1 , 表示 结点 4 到 结点 5 之间...*/ public int getWeight(int v1, int v2) { return edges[v1][v2]; } /** * 打印邻接矩阵
实现打印预览和打印，是挺常用的功能。把其他一些内容如QTextBrowser或者QEditText打印和打印预览是容易的，因为它们都自带了print方法，可以直接输出到printer。...这里介绍下Qt实现Qchart的打印和打印预览的几种方法。 首选介绍下Qt如何实现打印预览功能。 打印预览的实现 使用Qt自带的QPrintPreviewDialog和QPrinter。...，打印预览_尔容又夏的博客-CSDN博客_qt打印预览 QT实现打印预览及生成Pdf功能_小MarkK的博客-CSDN博客_qt打印pdf 【QT5】QPixmap的使用_&Mr.Gong的博客-CSDN...博客_qpixmap用法 C/C++ Qt QChart 绘图组件应用_LyShark 孤风洗剑的博客-CSDN博客 1.关于QT中的Graphics绘图，定时器，动画，将窗口中的内容打印到图片上，打印机...，打印预览_to.to的博客-CSDN博客
删除列层次化索引 用pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题：产生了列方向上的两级索引，且需要删除一级索引。...具体代码如下： # 每个uesr每天消费金额统计：和、均值、最大值、最小值、消费次数、消费种类、 action_info = student_action.groupby(['outid','date...删除列的层次化索引操作如下： # 列的层次化索引的删除 levels = action_info.columns.levels labels = action_info.columns.labels print...例子：根据 student_action表，统计每个学生每天最高使用次数的终端、最低使用次数的终端以及最高使用次数终端的使用次数、最低使用次数终端的使用次数。...总结 列层次索引的删除 列表的模糊查找方式 查找dict的value值最大的key 的方式 当做简单的聚合操作（max,min,unique等），可以使用agg()，在做复杂的聚合操作时，一定使用apply
1.图的深度优先遍历类似前序遍历,图的广度优先类似树的层序遍历 2.将图进行变形,根据顶点和边的关系进行层次划分,使用队列来进行遍历 3.广度优先遍历的关键点是使用一个队列来把当前结点的所有下一级关联点存进去...,依次进行 邻接矩阵的广度优先遍历: BFS(G) for i=0;inumVertexes;i++ visited[i]=false;//检测是否访问过 for...visited[j] DFS(G,j) 图的物理存储的实现: 邻接矩阵 邻接链表 十字链表 邻接多重表 有向图的存储方法:十字链表 无向图存储的优化:邻接多重表 图的遍历: 1.从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点...,且使每个顶点仅被访问一次 2.需要给访问过的顶点打上标记,设置个数组visited[n],访问过后设置为1 3.遍历次序:深度优先遍历和广度优先遍历 深度优先遍历DFS: 1.类似走迷宫右手定则,走一个做标记...,一直往右走,直到重复了,就退回上一个顶点 2.从某个顶点v出发访问和v有路径相通的顶点,递归调用 <?
1.所有的索引字段，如果没有设置not null，则需要加一个字节。 2.定长字段,int占4个字节、date占3个字节、char(n)占n个字符。...4.不同的字符集，一个字符占用的字节数不同。latin1编码的，一个字符占用1个字节，gbk编码的，一个字符占用2个字节，utf8编码的，一个字符占用3个字节。...utf8mb4是一个字符占4个字节 5.使用explain语句查询到的key_len字段,可以适用于上面的计算规则,可以看到查询是否使用到了联合索引 6.mysql优化器会对条件中的 and的前后顺序根据多列索引顺序自动纠正过来...通过索引的长度查看下面sql语句是否使用到了索引 CREATE TABLE `index_test` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT...+--------------------+--------------------+---------+------+------+----------+-------------+ key_len的长度是
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