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...，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。...当出现索引合并时表明表上的所有是有值得优化的地方，判断是否出现索引合并可以观察Extra列是否出现了如下信息 Using union(account_batch_batch_no_index,account_batch_source_system_index
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。...表，TEST_NOTIF_REQ_LOG, 主键基于两个列(partition_key,NOTIFICATION_SEQ_NO)，执行计划,update语句,还有数据分布大体如下,可以看到cpu消耗是很高的...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。 ?...重新建立索引，试着用create unique index的方式来建立索引，终于发现问题。 ? 问题基本找到了，然后建立主键，关联产生索引来看看，发现达到了预期的效果。逻辑读很低,cpu消耗也很低。
在聚集索引中，索引条目是表的实际行。 在非聚集索引中，条目与数据行分开; 由索引键列和书签值组成，以将索引键列映射到表的实际行。 前面句子的后半部分是正确的，但不完整。...在这个级别中，我们检查选项以将其他列添加到非聚集索引（称为包含列）。 在检查书签操作的级别6中，我们将看到SQL Server可能会单方面向您的索引添加一些列。...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。...创建非聚集索引时，我们指定了与键列分开的包含列; 如清单5.1所示。...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。
protected void GridView1_RowEditing(object ...
在需求中由于要批量查数据，且表中数据量挺大（2300万条记录） 且查询条件的这两个字段没有加索引，为了增加查询速度，现在需要去为这两个字段添加索引。...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。
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，...IO也会越大） 3、离散度大的列放到联合索引的前面 例子： select * from payment where staff_id =2 and customer_id =584; 注意:是index...2、数据量少的字段不需要加索引 3、如果where条件中是OR关系，加索引不起作用 4、符合最左原则 ② 什么是联合索引 1、两个或更多个列上的索引被称作联合索引，又被称为是复合索引。...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。...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。
背景 部署完Zabbix agent之后，Server无法获取到数据 报错 服务端 [root@hf-01 ~]# zabbix_get -s 192.168.202.131 -p 10050...结论 由此判断，防火墙有问题，重新配置iptables即可 PS：这里由于只是实验，就直接清空规则来试验的 客户端 [root@hf-02 ~]# iptables -F [root@hf-02
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。...最理想的状态是对联网上所有的网页都分配一个哈希地址，可想而知这是一个相当宠大的数字，但实际上往往是无法做到这一点。...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。 ...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。
然而，细心的朋友可能注意到，在单元格H1的下拉列表中，原原本本地照搬了列A中的数据，其中有很多重复项，这显然是我们所不需要的。 如何基于已有数据在数据验证列表中填充不重复的数据项呢？...方法1：使用公式获取不重复值 如下图3所示，选择单元格E2，输入用于获取不重复值的数组公式，然后下拉至数据末尾，得到不重复项列表。 ?...方法2：利用数据透视表获取不重复值 选择单元格E1，插入数据透视表，数据源为数据区域A1:A14，得到结果如下图5所示。 ?...方法3：使用Office365中的新功能—动态数组 选择单元格F1，输入公式： =SORT(UNIQUE(表1[名称])) 此时，Excel会自动将列中的不重复值分别输入到下面相邻的单元格中，如下图6所示...实际上，对于Office 365来说，在定义命名公式时还有一种更简单的方法，如下图7所示，直接在“引用位置”输入：=F1#，告诉Excel想要获取该列完整的数据。 ?
（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。...，所以其实读取任意一个索引中的记录都可以获取到id字段，此时优化器也会选择占用存储空间最小的那个索引来执行查询。...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。...而对于count(非索引列)来说，优化器选择全表扫描，说明只能在聚集索引的叶子结点顺序扫描。...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。
victoriaMetrics无法获取抓取target的问题 问题描述 最近在新环境中部署了一个服务，其暴露的指标路径为:10299/metrics，配置文件如下(名称字段有修改)： apiVersion...注：vmservicescrape资源格式不正确可能会导致vmagent无法加载配置，可以通过第5点检测到 确保vmagent中允许发现该命名空间中的target 在vmagent的UI界面执行reload...，查看vmagent的日志是否有相关错误提示 经过排查发现上述方式均无法解决问题，更奇怪的是在vmagent的api/v1/targets中无法找到该target，说明vmagent压根没有发现该服务，...scrape_timeout__"] = swc.scrapeTimeout.String() ... } 继续跟踪代码，可以看到该标签是通过sc.KubernetesSDConfigs[i].MustStart获取到的...ports: - containerPort: 8080 protocol: TCP 总结 kubernetes_sd_configs方式其实就是通过listwatch的方式获取对应
导读 本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。...无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...在两个计算框架下，都支持了多种实现获取指定列的方式，但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定列 在pd.DataFrame数据结构中，提供了多种获取单列的方式。...类似，只不过iloc中传入的为整数索引形式，且索引从0开始；仍与loc类似，此处传入单个索引整数，若传入多个索引组成的列表，则仍然提取得到一个DataFrame子集。...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，
前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...大家还记得它们的区别吗？可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。
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
一、前言 一直在做calamari的相关的一些打包和安装的工作，都是业余弄的东西，所以并没有仔细的进行功能点的验证测试，正好ceph社区群里面有人问了个问题 calamari上是不是能看到ceph的version...而另外一位群友贴出了这个地方的是有值的，这个地方是有BUG的，在咨询了相关的问题描述以后，我们来看下，可以如何解决这个问题 二、问题解决过程 2.1 问题描述： calamari的salt-master...以后，这个文件会被更新，然后权限又变成无法读取的 2.2 相关知识补充 Grains - salt-minion 自身的一些静态信息 salt '*' grains.ls # 查看 grains...，salt-minion在进行重启的时候会将一些静态的信息推送到salt-master上面去，而这个生成的信息正好就是我们上面提出有权限问题的data.p这个存储的文件的，那么解决问题就是修改这个地方的权限的问题了...问题解决 三、总结 calamari有一些各种各样的小问题，总体上还是一款非常简洁漂亮的管理界面，在没有监控系统的情况下，还是一个不错的选择
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。...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...事实上，如果值是一维数组，在利用完特定的函数之后，能做到简化的话，agg就能调用，反之，如果比如自定义的函数是排序，或者是一些些更复杂统计的函数，当然是agg所不能解决的，这时候用apply就可以解决。...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
我们是无法获取offsetWidth和offsetHeight属性值的。 代码实例如下: 由上面的代码可以看出，antzone元素的offsetheight...是无法正确获取的。
所以索引失效！ 总结 因为前一个条件相同的情况下 当前条件才会是有序的。...当前一个条件不同 那么无法保证当前条件为有序的 所以索引失效 再进一步，假设有以下数据 1(b=2,c=4) 2(b=2,c=5) 3(b=3,c=1) 4(b=3,c=2) 此时对于b 这四个数据都是有序的...但是排序的时间复杂度高于遍历数据的时间复杂度 ps:再慢也不会慢过o(n)，所以会直接遍历所有数据索引失效。...至于为什么在c后面的索引也会失效(范围后全失效)，难道不能查完c之后，把c的结果当成索引继续吗？...综上所述，范围后的查询字段都不是有序的，所以索引都失效了。
原理 lombok的运行原理是，在编译的时候将辅助的代码写入 到.class文件中，然后运行的时候就没问题。 而idea这个设置，就是注解处理，然后并设置输出的源码目录。
无法处理用户没有看过的文档以及没有过的查询 企业微信截图_15626513457190.png 概率模型的核心思想就是，假设当前文档是某个用户想要的，那么这其中有多大的概率表明这个查询是来自于此特定用户...这种模型最简单的情况就是 Unigram LM Unigram LM 假设所有单词都是互相独立的，那么单个句子成立的概率就是每个单词出现的概率。...就统计来说，我存在一个文档库，可以统计每个单词出现的次数，必定会出现一个排列 企业微信截图_15626514592664.png 而对另一语更具体的文档库，可能会存在另一排列 企业微信截图_15626514962567...|q|等价于整个文档库中的单词在查询语句中出现的次数，也就是查询语句本身所包含的单词的数量 函数重写后，对于排序来讲，最后一部分，所有的文档算出来的值都是一样，所以可以忽略【针对所有的文档库计算的...】，对于中间的部分，可以看到相对长的查询有一个基于因子的log算法，某种程度上是对长度的一种惩罚，越长可以选择较大的因子，而对于第一部分来讲，可以看到，可见的文档的单词概率则类似于TF，不可见的文档部分则相当于
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