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联合索引（多列索引）

联合索引是指对表上的多个列进行索引，联合索引也是一棵B+树，不同的是联合索引的键值数量不是1，而是大于等于2. 最左匹配原则 假定上图联合索引的为（a,b）。...联合索引也是一棵B+树，不同的是B+树在对索引a排序的基础上，对索引b排序。所以数据按照（1,1),(1,2)……顺序排放。...a,b)联合索引的。...但是，对于b列的查询，selete * from table where b=XX。则不可以使用这棵B+树索引。可以发现叶子节点的b值为1,2,1,4,1,2。...所以，当然是我们能尽量的利用到索引时的查询顺序效率最高咯，所以mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。 优化：在联合索引中将选择性最高的列放在索引最前面。

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最佳多列索引公式

在最佳多列索引公式中，最多有一个范围条件字段，且不能和排序字段并存。如果有排序需求，应优先考虑排序，想办法规避范围条件筛选。...，但实际上通过索引查找到的结果并不是按照 release_date 排序的，也就是说索引中的 release_date 是无效的。...(country, IF(rating > 8, 1, 0), release_date)，或者使用虚拟列来实现。...其他需要获取的字段（索引覆盖） 其他需要获取的字段指的是需要被 SELECT 且还不在索引中的字段。如果索引中包含了所有需要获取的字段，那么数据库可以直接从索引中获取数据，而不需要再去表中查询数据。...但是如果索引中包含了太多字段，会导致索引变得过大，从而影响到插入、更新、删除等操作的性能，也会增加不必要的内存占用。所以并不是直接把所有字段都放到索引中就是最佳的，需要根据实际情况来做权衡。

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MySQL索引中的前缀索引和多列索引

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。...不要对索引列进行计算 如果我们对索引列进行了计算，那么索引会失效，例如 explain select * from account_batch where id + 1 = 19298 复制代码 就会进行全表扫描...，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。

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Excel公式练习44： 从多列中返回唯一且按字母顺序排列的列表

本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格，其中有重复值，要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列的不重复值列表，如图1中G列所示。 ?...在单元格H1中的公式为： =SUMPRODUCT((Range1"")/COUNTIF(Range1,Range1&"")) 公式中使用了5个名称，分别为： 名称：Range1 引用位置：=$A$2...上述公式构造中的Arry4为： INDEX(Range1,N(IF(1,Arry2)),N(IF(1,Arry3))) 这里，只是简单地索引二维区域中的每个元素。...而它们都引用了Arry1： =ROW(INDIRECT("1:"&COLUMNS(Range1)*ROWS(Range1))) 名称Range1代表的区域有4行5列，因此转换为： ROW(INDIRECT...唯一不同的是，Range1包含一个4行5列的二维数组，而Arry4是通过简单地将Range1中的每个元素进行索引而得出的，实际上是20行1列的一维区域。

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熟练掌握 Pandas 透视表，数据统计汇总利器

pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...比如你有一份销售记录,可以让 pivot_table 按"商品"和"地区"两个键将数据重新排列成一个漂亮的交叉表。 这个表里的每个格子,都会显示对应"地区+产品"的销售数据汇总。...", index="要作为行索引的列或列的列表", columns="要作为列索引的列或列的列表", aggfunc="用于聚合数据的函数或函数列表,默认是 numpy.mean...", fill_value="填充缺失值的标量值", margins="布尔值,是否添加行和列的总计,默认是 False", margins_name="总计行和列的名称,默认是...多维度数据透视与总结,透视表功能可以按任意的行列索引对数据进行高效切割与聚合,全方位统计各维度的关键信息。

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数据规整（1）

选择b列和d列的内容 print(data.loc[:, '2']) #选择所有索引中次索引为2的列 -----结果----- data['b']: 1 0.334908 3 -0.156343...： frame.index.names = ['key1', 'key2'] #指定索引名称分别为key1和key2 frame.columns.names = ['state', 'color'] #...指定列名称为state和color （1）重排序和层级排序 有时候我们需要重新排列轴上的层级顺序，可以使用swaplevel接收两个层级序号或层级名称，返回一个层级变更的新对象： frame.swaplevel...（3）使用DataFrame的列进行索引 在DataFrame中我们可以将一些普通列作为索引列，并且也可以将索引列归并到普通列中,测试数据如下（数据命名为df）： 将c列和d列作为索引列，用到了...（4）sort_index(level=n)可以将数据按照索引顺序为n的索引列进行排序 （5）sum(level=索引名称)可以使数据在某个层级上进行汇总统计 （6）set_index方法可以将数据的多个列作为索引列

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MySQL B+树索引和哈希索引的区别

非叶子节点不存储数据，因此几乎都能放在内存中，搜索效率更高 单节点中可存储的数据更多，平均扫描I/O请求树更少 平均查询效率稳定（每次查询都从根结点到叶子结点，查询路径长度相同） 缺点 新增数据不是按顺序递增时...，索引树需要重新排列，容易造成碎片和页分裂情况。...缺点 哈希索引对于范围查询和模糊匹配查询显得无能为力。 哈希索引不支持排序操作，对于多列联合索引的最左匹配规则也不支持。...哈希索引不支持部分索引列匹配查找，因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希值的。...访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突（不同的索引列值却有相同的哈希值）当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表中所有的行指针，逐行进行比较，直到找到所有符合条件的行。

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Java Swing JTable

重要的是要记住，由各种JTable方法返回的列和行索引是根据JTable（视图）而言的，不一定与模型使用的索引相同。...默认情况下，列可能会在JTable中重新排列，以使视图的列以与模型中的列不同的顺序出现。这一点根本不影响模型的实现：对列进行重新排序时，JTable在内部维护列的新顺序并在查询模型之前转换其列索引。...tableColumn.sizeWidthToFit(); // 是否允许手动改变该列的列宽 tableColumn.setResizable(boolean isResizable); // 设置该列的表头名称...*/ public int getColumnCount(); /** 返回指定列的名称（表头名称） */ public String getColumnName(int columnIndex);...注意：该列是按表视图的显示顺序指定的，而不是按TableModel的列顺序指定的。这是一个重要的区别，因为当用户重新排列表中的列时，视图中给定索引处的列将发生变化。

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数据分析索引总结（下）Pandas索引技巧

df.head() 通过为reindex参数指定一个新的list,使得原始df的行重新排列。...df的列 默认状态直接恢复到自然数索引： df.reset_index().head() 多级索引时用level参数指定哪一层被reset，用col_level参数指定将索引名称set到多重列索引的哪一层...是针对多级索引的方法，作用是修改某一层索引的索引名(index.name)，而不是索引的索引值(索引标签) 这里为index和columns传入的均是一个字典,键为原来的索引名称,值为新的索引名称。...drop_duplicates方法 从名字上看出为剔除重复项，这在后面章节中的分组操作中可能是有用的，例如需要保留每组的第一个值： df.drop_duplicates('Class') 上边有些类似于mysql中按某列...df.drop_duplicates('Class',keep='last') 在传入多列时等价于将多列共同视作一个多级索引，比较重复项： df.drop_duplicates(['School','Class

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Pandas个人操作练习（1）创建dataframe及插入列、行操作

label':[random.randint(0,1) for _ in range(3000)] } df = pd.DataFrame(data = data) 二、dataframe插入列/多列...添加一列数据，，把dataframe如df1中的一列或若干列加入另一个dataframe，如df2 思路：先把数据按列分割，然后再把分出去的列重新插入 df1 = pd.read_csv(...‘example.csv’) （1）首先把df1中的要加入df2的一列的值读取出来，假如是’date’这一列 date = df1.pop(‘date’) （2）将这一列插入到指定位置，假如插入到第一列...df2.insert(0,’date’,date) （3）默认插入到最后一列 df2[‘date’] = date 2.2插入多列 假如dataframe1.shape=(5,4...，注意参数中的ignore_index=True，如果不把这个参数设为True，新排的数据块索引不会重新排列。

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pandas、numpy功能整理，包括机器学习的部分库

的值 删除的时候也可以这么写： dfarr1=dfarr.drop(dfarr[dfarr['pointxy']=='长泰县长泰一中'].index) 2 按列序号 nmovetif=movetif.drop...df['row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1) #按列求和 df.loc['col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum...ak2.loc[:,['Site_Latitude(Degrees)','Site_Longitude(Degrees)']] 也可以这么写，用列的名字指代列的顺序 df.iloc[i,j]###按位置取数据...按列名提取数据 a['Time(hh:mm:ss)']，其中引号内的信息可以自动填补 重新排列索引 df1.reset_index(drop=True, inplace=True) 选取特定行 temp...有一个pd数组，两列数据，一个标签一个数值，希望标签大于2的数值变为3 已有DataFrame（long）,现在想新建一个DataFrame（tCG），但是保有原来a的索引： long=ac['Site_Longitude

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Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

"]], names=["state", "color"]) 重新排序和排序级别 有时您可能需要重新排列轴上级别的顺序或按特定级别的值对数据进行排序。...这是一个多对一连接的示例；df1中的数据有多行标记为a和b，而df2中的每个值在key列中只有一行。...由于right1的索引是唯一的，这种“一对多”合并（使用默认的how="inner"方法）可以保留与输出中的行对应的left1的索引值。...8.3 重塑和旋转 有许多用于重新排列表格数据的基本操作。这些操作被称为重塑或旋转操作。 使用分层索引进行重塑 分层索引提供了在 DataFrame 中重新排列数据的一致方法。...在 pandas 中，我们可能有多列数据，以及行和列标签。pandas 本身具有内置方法，简化了从 DataFrame 和 Series 对象创建可视化的过程。

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SQL Server索引解析(Index)

在这里简单的说一下，聚集索引就是在数据库被开辟一个物理空间存放他的排列的值，例如1-100，所以当插入数据时，他会重新排列整个整个物理空间，而非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表，他只仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针...7) 对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。   8) 对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。   9) 对于经常存取的列避免建立索引 。   ...database_name：表示指定的数据库的名称。 owner_name：表示指定所有者。 table：表示指定创建索引的表的名称。 view：表示指定创建索引的视图的名称。...column：索引所基于的一列或多列。 指定两个或多个列名，可为指定列的组合值创建组合索引。 [ ASC | DESC]：表示指定特定索引列的升序或降序排序方向。 默认值为 ASC。...在选择索引键时，尽可能采用小数据类型的列作为键以使每个索引页能容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必需遍历的索引页面降低到最小，此外，尽可能的使用整数做为键值，因为整数的访问速度最快。

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数据科学 IPython 笔记本 7.8 分层索引

- 在这种情况下，州名称和年份，以及编码这些层次的，每个数据点的多个标签。...MultiIndex层次名称 有时命名MultiIndex的层次很方便。...重排多重索引 处理多重索引数据的关键之一，是知道如何有效地转换数据。有许多操作将保留数据集中的所有信息，但为了各种计算的目的重新排列它。...2 0.526226 dtype: float64 ''' 索引堆叠和解除堆叠 正如我们之前简要介绍的那样，可以将数据集从堆叠的多索引转换为简单的二维表示，可选择指定要使用的层次...我们将不会在本文中进一步介绍这些面板结构，因为我在大多数情况下发现，对于更高维数据来说，多重索引是更有用且概念上更简单的表示。另外，面板数据基本上是密集数据表示，而多索引基本上是稀疏数据表示。

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