本文介绍在Excel中，从某一列数据中找到与已知数据对应的字段，并提取这个字段对应数值的方法。 首先，来明确一下我们的需求。...现在已知一个Excel数据，假设其中W列包含了上海市全部社区的名称，而其后的Y列则是这些社区对应的面积；随后，Z列是另一批社区的名称，其中既有上海市的社区（也就是在W列中的数据），也可能会有其他城市的社区...前面提到，我们需要从W列和Y列中分别找到对应的社区名称和社区面积，也就是从W2:Y53这个里面找；而其中，表示社区面积的那一列排在第3列，如下图所示；所以这里就是3。 ...随后，将鼠标放在上图所示单元格右下角的绿色方块上，出现黑色十字形；此时双击鼠标，即可将公式自动拉伸到当前列的最后一行，如下图所示。 我们验证一下结果，其中就以个别结果为例来验证。...如果不希望出现NA值，我们可以通过批量替换的方式，将Excel表格中的NA值替换为0或者其他值。 至此，大功告成。 欢迎关注（几乎）全网：疯狂学习GIS
有时候，我们会想将一个列中的值分成多列。...示例 例如某个列是这样的： 7890 – 20th Ave E Apt 2A, Seattle, VA 9012 W Capital Way, Tacoma, CA 5678 Old Redmond Rd
，当用户查询一个范围中的结果时，另一个事务执行了相应的插入删除操作，导致两次查询结果不同，少了或多了一些行，就像幻象一样。...当联合索引中，每一列的查询频率都相差不多时，可以优先将选择率最高的列作为联合索引第一列，这样第一列即可过滤更多列，效率更高。...，那么就可以考虑将rank列放在联合索引的最后一列。.../O，提高速度，所以当分页没有特别指定的列时，指定主键排序即可，另外不需要在联合索引最后一列添加主键，因为它本身包含主键 【非聚簇索引不存储完整记录，通过访问主键索引找到完整记录 】。...2.对于较长字符串例如200以上，可以考虑单独增加索引列，对其整体hash或者去其中一部分hash后存入其他一列，这 样将字符串查找变成数字查找，同时索引长度大大减小，可有效提高索引速度，降低索引大小。
匹配列前缀：也可以只匹配某一列的值的开头部分。例如前面提到的索引可用于查找所有以J开头的姓的人。这里也只用到了索引的第一列。...精确匹配某一列并范围匹配另外一列：前边提到的索引也可用于查找所有姓为Allen，并且名字是字母K开头(比如Kim,Karl等)的人。...聚簇的数据是有一些重要的优点： 数据访问更快，聚簇索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中，因此从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中查找要快。...更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动位置到新的位置。 基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行时，可能面临“页分裂”的问题。...因为索引的前导字段是列a，但是在查询中只指定了字段b，MySQL无法使用这个索引，从而只能通过全表扫描找到匹配的行，如下图所示。 ?
相关的 rows 或者 columns。 算法在分配给 bicluster 行列的方式不同, 会导致不同的 bicluster 结构。 当行和列分成分区时，会发生对角线或者棋盘结构。...如果每一行和每一列同属于一种 bicluster ,就重新排列数据矩阵的行和列,会使得 bicluster 呈现对角线。...下面是一个例子，此结构的biclusters 具有比其他行列更高的平均值: ? 在棋盘结构的例子中, 每一行属于所有的列类别, 每一列属于所有的行类别。...为了将一组已发现的双组分与一组真正的双组分进行比较， 需要两个相似性度量：单个双色团体的相似性度量，以及将这些个体相似度结合到总分中的方法。...以一对一的方式将 bicluster 分从一组分配给另一组，以最大化其相似性的总和。该步骤使用匈牙利算法执行。 相似性的最终总和除以较大集合的大小。
匹配列前缀：也可以只匹配某一列的值的开头部分。例如前面提到的索引可用于查找所有以J开头的姓的人。这里也只用到了索引的第一列。...精确匹配某一列并范围匹配另外一列：前边提到的索引也可用于查找所有姓为Allen，并且名字是字母K开头(比如Kim,Karl等)的人。...聚簇的数据是有一些重要的优点： 数据访问更快，聚簇索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中，因此从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中查找要快。...更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动位置到新的位置。 基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行时，可能面临“页分裂”的问题。...InnoDB中，聚簇索引“就是”表，所以不会像MyISAM那样需要独立的行存储。聚簇索引的每个叶节点都包含了主键值和所有的剩余列(在此例中是col2)。 InnoDB的二级索引和聚簇索引很不同。
InnoDB数据引擎使用B+树构造索引结构，其中的索引类型依据参与检索的字段不同可以分为主索引和非主索引；依据B+树叶子节点上真实数据的组织情况又可以分为聚族索引和非聚族索引。...每一个索引B+树结构都会有一个独立的存储区域来存放，并且在需要进行检索时将这个结构加载到内存区域。真实情况是InnoDB引擎会加载索引B+树结构到内存的Buffer Pool区域。...非聚簇索引（非聚集索引） 非聚族索引首先也是一颗B+树，只是非聚簇索引的叶子节点不再关联具体的Data Page信息，而是关联另一个索引值。...例如当开发人员创建了一个以字段A作为索引的非聚簇索引结构，并且在SQL中使用字段A作为查询条件执行检索时。...复合索引： 单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上; 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引); 复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引
在插入新记录时数据文件为了维持 B+Tree 的特性而频繁的分裂调整，十分低效。 建议使用聚集索引的场合为： A.某列包含了小数目的不同值。 B.排序和范围查找。...看上去聚簇索引的效率明显要低于非聚簇索引， 因为每次使用辅助索引检索都要经过两次 B+树查找， 这不是多此一举吗？ 聚簇索引的优势在哪？...建议使用非聚集索引的场合为： a.此列包含了大数目的不同值； b.频繁更新的列 5.组合索引（联合索引） 基于多个字段而创建的索引就称为组合索引。...） ： A>5 AND B=2 ——当范围查询使用第一列， 查询条件仅仅能使 用第一列 A=5 AND B>6 AND C=2 ——范围查询使用第二列， 查询条件仅仅能使用 前二列 ...B ——范围查询在第一列， 排序在第二列 A IN(1,2) ORDER BY B ——理由同上 ORDER BY A ASC, B DESC ——注意， 此时两列以不同顺序排序 alter
，第二层结点是叶子结点，叶子结点中存放了表的数据，并且存在 id=1 的关键字，所以将 R1 返回。...回表 普通索引又称之为非聚簇索引，也叫做二级索引，它的特点是叶子结点中也会存放数据，与主键索引不同的是，普通索引中存放的数据只有主键的值，而非整行记录的数据。...因此在 name 索引树上查到主键 id 的值后，还需要根据查到的 id 值，再去主键索引树上查找这一行记录中其他字段的值，这个过程我们称之为回表。...我们在开发过程中，通常建议不要使用 select * 来查询数据，一方面是因为在数据量大时，select * 可能会返回好多无用字段，浪费网络资源；另一方面也是出于尽量使用覆盖索引的考虑。...以上面的 user 表中的联合索引为例，在该索引树中，name 这一列在所有数据上是有序的，但是 age 这一列，却不是有序的，只有对于 name 相同的情况的下，age 才有序。
如果索引包含多个列，那么列的顺序也十分重要，因为Mysql只能高效的使用索引的最左前缀列，创建一个包含两个列的索引和创建两个只包含一列的索引是大不相同的。...其中键前缀查找只适用于最左前缀查找 全值匹配 全值匹配指的是查找列和索引中的所有列进行等值匹配。 最左前缀匹配 按照索引的定义顺序仅匹配最左侧的一列，即只使用索引的第一列。...列前缀匹配 仅匹配某一列值的开头部分。...聚簇索引的优点 将索引值与数据行保存在同一个B-tree中，因此从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中查找要快 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用该索引对应的主键值（ps：指的是非聚簇索引叶子节点保存有聚簇索引的主键值...索引的优点 索引可以让服务器快速的定位到表的指定位置。但是这并不是索引的唯一作用，到目前为止可以看到，根据创建索引的数据结构不同，索引也有一些其他的附加作用。
联合查询 基本概念: 可合并多个相似的选择查询结果的结果集，等同于将一个表追加到另一个表，从而实现将两个表的查询结果组合到一起，使用 Union 或 Union all。...应用场景 同一张表的不同结果，合并到一起展示 在大数据量情况，会分表操作，会使用联合查询将数据存放到一起显示 基本语法 select 语句 union [all/distinct(默认)] select...并且 MySQL 8.0 之前，为了使 order by 生效，还必须使用 limit {大数量} 连接查询 基本概念: 将多张表连接到一起进行查询，会导致记录的行数和字段列数发生改变。...外连接(Outer Join) 一张表作为主表(表中记录都会保留)，根据条件去匹配另一张从表中的记录，从而得到目标数据。...分类 按功能来分: 标量子查询: 子查询返回结果是一个数据 列子查询: 返回结果是一列 行子查询: 返回结果时一行 表子查询: 返回结果是多行多列 Exists 子查询: 返回结果是 1 或 0 按位置来分
一般情况下，聚簇索引等同于主键索引，当一个表没有创建主键索引时，InnoDB会自动创建一个ROWID字段来构建聚簇索引。...2.如果表没有定义主键，InnoDB会选择第一个不为NULL的唯一索引列用作聚簇索引。 3.如果以上两个都没有，InnoDB 会使用一个6 字节长整型的隐式字段 ROWID字段构建聚簇索引。...，例如当前例子中，只有 (name),(name,age),(name,age,gae1)这样的查询索引才会生效，而(age),(age,age1)不会生效 匹配列前缀: 仅仅使用索引中的第一列，并且只使用第一列开头一部分字符进行查找...精确匹配某一列并范围匹配另外一列: 例如: 查询name=dhy并且age在18到20之间的记录，第一列name全匹配，第二列age范围匹配 只访问索引的查询： B-Tree通常支持"只访问索引的查询...看下面这个例子: 总结:根据列的选择性高低和使用频率两者结合考虑，并且需要考虑特殊的情况—例如:系统账号问题 ---- 在Innodb中按主键顺序插入行 对比使用UUID作为聚簇索引的表
哪些字段适合建立索引呢？ 聚簇索引和非聚簇索引的区别？ B-树和B+树的原理？ 什么是索引 简单来说，索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。...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。...MySQL中索引的类型 1、普通索引 普通索引是MySQL里最基本的索引，没有什么特殊性，在任何一列上都能进行创建。...但该索引可以包含多个列（联合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样，但是在innodb的设计中聚簇索引包含整行的数据，所以innodb中索引就是数据本身，这就是大家常说的索引即数据。...B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，元素自底向上插入，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。 B+树相对于B树有几点不同： 非叶子节点只存储键值和指针。 所有叶子节点之间都有一个链指针。
InnoDB会自动使用主键（唯一定义一条记录的单或多个字段）作为聚簇索引的索引键（若无主键，则选择第一个不包含NULL值的唯一列）。方框数字代表索引键的值，对聚簇索引，一般就是主键。...联合索引保存了多个索引列的值，对于页中的记录先按照字段1排序，若相同再按照字段2排序，如下： 图中叶子节点每一条记录的第1、2个方块是索引列的数据，第三个方块是记录的主键。...联合索引只能匹配左边的列 虽然对name和score建了联合索引，但仅按score列查询无法走索引 因为在联合索引情况下，数据按照索引第一列排序，第一列数据相同时才会按第二列排序。...条件中列的顺序 即便列有索引，甚至有多个可能的索引方案，MySQL也可能根本不走索引 因为MySQL是根据成本判断的。...不能认为建了索引就一定有效，对于后缀的匹配查询、查询中不包含联合索引的第一列、查询条件涉及函数计算等无法使用索引。
最根本的方法就是我们所使用的集聚（agglomerative）过程，通过该过程，我们从单个数据点开始迭代，将数据点聚合到一起，直到成为一个大型的聚类。...聚类根据它们不同的距离而连接，但是我们定义「近距离」的方式是很灵活的。在上面的案例中，我们通过测量每一聚类平均值（即形心（centroid））之间的距离，并与最近的聚类进行配对。...首先，每一行或每一列的数字相加都能给你关于每个顶点的程度（degree）——即它连接到了多少个其它顶点，这个数字通常用字母 k 表示。...k_i 和 k_j 是指每个顶点的 degree——可以通过将每一行和每一列的项加起来而得到。两者相乘再除以 2L 表示当该网络是随机分配的时候顶点 i 和 j 之间的预期边数。...因此，模块性是一种用于衡量将图聚类成不同的团体的程度的方法。 除以 2L 将模块性的上限值设置成了 1。模块性接近或小于 0 表示该网络的当前聚类没有用处。
（这种情况可以用主键auto_increment自增列解决） 更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。...下图对测试结果进行了比较： 注意到项UUID主键插入行不仅花费的时间更长，而且索引占用的空间也更大。这一方面是由于主键字段更长；另一方面毫无疑问是由于页分裂和碎片导致的。...前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个...非聚集索引: 非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。...注意事项 使用索引时，有以下一些技巧和注意事项： 1.索引不会包含有null值的列 只要列中包含有null值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有null值，那么这一列对于此复合索引就是无效的
最根本的方法就是我们所使用的集聚（agglomerative）过程，通过该过程，我们从单个数据点开始迭代，将数据点聚合到一起，直到成为一个大型的聚类。...聚类根据它们不同的距离而连接，但是我们定义「近距离」的方式是很灵活的。在上面的案例中，我们通过测量每一聚类平均值（即形心（centroid））之间的距离，并与最近的聚类进行配对。...首先，每一行或每一列的数字相加都能给你关于每个顶点的程度（degree）——即它连接到了多少个其它顶点，这个数字通常用字母 k 表示。...A_ij 就是指该邻接矩阵中第 i 行、第 j 列的值。 k_i 和 k_j 是指每个顶点的 degree——可以通过将每一行和每一列的项加起来而得到。...因此，模块性是一种用于衡量将图聚类成不同的团体的程度的方法。 除以 2L 将模块性的上限值设置成了 1。模块性接近或小于 0 表示该网络的当前聚类没有用处。
Innodb默认会使用主键作为聚簇索引，如果不存在主键，则会将一个非空的字段作为聚簇索引，如果没有非空的字段则引擎会隐式构建一个主键。这也是为什么使用自增的字段作为主键的原因。可以获得更好的写速率。...而这个叶子节点中保存了name和该行的指针，而这个指针就是聚簇索引进行排序的字段值。 那么是不是所有的字段查询的时候都需要通过聚簇索引进行查询呢？...BTree索引，主流有两种，一种是B树,每一个叶子节点和中间节点中都存在有数据和指针；另一个是B+树，所有的数据都存储在叶子节点，中间节点也是一个索引。 7....谈一下查询SQL优化的方法 explain 慢查询日志 show profile 全局查询日志 14. explain常用的字段 id表的执行顺序；相同ID按顺序执行，不同ID的ID值越大越先执行 possible_keys...数据库三大范式 数据库每一列不可再分 数据库每一列均与主键相关 与主键直接相关
InnoDB会自动使用主键（唯一定义一条记录的单或多个字段）作为聚簇索引的索引键（若无主键，则选择第一个不包含NULL值的唯一列）。方框数字代表索引键的值，对聚簇索引，一般就是主键。...联合索引保存了多个索引列的值，对于页中的记录先按照字段1排序，若相同再按照字段2排序，如下： 图中叶子节点每一条记录的第1、2个方块是索引列的数据，第三个方块是记录的主键。...联合索引只能匹配左边的列 虽然对name和score建了联合索引，但仅按score列查询无法走索引 因为在联合索引情况下，数据按照索引第一列排序，第一列数据相同时才会按第二列排序。...WHERE条件中列的顺序 即便列有索引，甚至有多个可能的索引方案，MySQL也可能根本不走索引 因为MySQL是根据成本判断的。...不能认为建了索引就一定有效，对于后缀的匹配查询、查询中不包含联合索引的第一列、查询条件涉及函数计算等无法使用索引。
寻求改进：既然页内的行记录可以分组入槽，那数据页之间为什么不行呢? 4改进：目录方式 我们将页向上聚蔟，构建一个页号目录，先在目录中查找，再到对应页中查找，就比顺序查找要快很多了。 ?...6扩展：二级索引、联合索引 二级索引 比如用户需要根据某一列（a列）的值来查询，那就再重新创建一个B+树。...此索引树和聚蔟索引树的差别在于，索引节点是以a列的值为目录，且叶子节点只包含a列的值和主键两个值。 如果用户需要查询除c列以外的更多信息，则需要拿主键ID再去聚蔟索引查一次，也叫回表。...因为创建索引的时候，根据索引字段的顺序来进行排序，如果把time字段放在type字段前面建索引，在查询时，因为time是一个范围值，那么多个time值延续到type字段，整体是无序的，无法用到type索引...9阿里开发手册中几条典型的规范[4] 【强制】 在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度。
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