索引 区别 聚集索引 数据按索引顺序存储，中子结点存储真实的物理数据 非聚集索引 存储指向真正数据行的指针
微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。...聚集索引和非集聚索引 聚集索引：该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 非聚集索引：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。...索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚集索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚集索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。...聚集索引图： 叶子节点就是真实的数据节点 非集聚索引图： 叶子节点也是数据节点，该节点存储的是真实数据的内存地址。...因为主键默认是聚集索引，所以我们再使用guid作为主键的时候数据量比较大的话就有性能问题。
聚集索引和非聚集索引以及MySQL的InnoDB和MyISAM经常遇到有人向我咨询这个问题，其实呢，数据库 聚集索引和非聚集索引以及MySQL...InnDB最关键的就是聚集索引叶子节点存所有的数据项，二级索引存的是主键值，而不是行指针，而MyISAM存的是行指针： ?...下面是 InnoDB和MyISAM的索引数据存储分布，如图所示MyISAM是索引叶子节点有指针指向，而 InnoDB则直接存数据没用指针： ?...从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。...这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。 ? 第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址： ?
聚集索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。当表有聚集索引的时候，它的数据行实际上存放在叶子页中。一个表不可能有两个地方存放数据，所以一个表只能有一个聚集索引。...因为是存储引擎负责实现索引，因此不是所有的存储引擎都支持聚集索引。InnoDB表中聚集索引的索引列就是主键，所以聚集索引也叫主键索引。...二级索引可以有0个，1个或者多个。二级索引和聚集索引的区别是什么呢？二级索引的节点页和聚集索引一样，只存被索引列的值，而二级索引的叶子页除了索引列值，还存这一列对应的主键值。...实际上MyISAM中主键索引和其他索引在结构上没有什么不同。 从下图可以看出InnoDB和MyISAM保存数据和索引的区别。 ?...聚集索引将索引和数据保存在同一个B树中，因此从聚集索引中获取数据比在非聚集索引中要快一些。 聚集索引的缺点： 插入速度严重依赖插入顺序。按照主键的顺序插入是加载数据到InnoDB表中速度最快的方式。
表可以按range，hash，list分区，表分区后，其上的索引和普通表上的索引有所不同，Oracle对于分区表上的索引分为2类，即局部索引和全局索引，下面分别对这2种索引的特点和局限性做个总结。...前缀和非前缀索引都可以支持索引分区消除，前提是查询的条件中包含索引分区键。 5....局部索引只支持分区内的唯一性，无法支持表上的唯一性，因此如果要用局部索引去给表做唯一性约束，则约束中必须要包括分区键列。 6....位图索引只能为局部分区索引。 8. 局部索引多应用于数据仓库环境中。 全局索引global index 1. 全局索引的分区键和分区数和表的分区键和分区数可能都不相同，表和全局索引的分区机制不一样。...全局分区索引的索引条目可能指向若干个分区，因此，对于全局分区索引，即使只动，截断一个分区中的数据，都需要rebulid若干个分区甚至是整个索引。 4. 全局索引多应用于oltp系统中。 5.
聚簇索引和非聚簇索引 在mysql数据库中，myisam引擎和innodb引擎使用的索引类型不同，myisam对应的是非聚簇索引，而innodb对应的是聚簇索引。聚簇索引也叫复合索引、聚集索引等等。...聚簇索引 以innodb为例，在一个数据table中，它的数据文件和索引文件是同一个文件。即在查询过程中，找到了索引，便找到了数据文件。...在innodb中，即存储主键索引值，又存储行数据，称之为聚簇索引。 innodb索引，指向主键对数据的引用。非主键索引则指向对主键的引用。...innodb中，没有主见索引，则会使用unique索引，没有unique索引，则会使用数据库内部的一个行的id来当作主键索引。...在聚簇索引中，数据会被按照顺序整理排列，当使用where进行顺序、范围、大小检索时，会大大加速检索效率。非聚簇索引在存储时不会对数据进行排序，相对产生的数据文件体积也比较大。
下面的表格主要对加载 Kafka 流数据的索引属性进行参数描述。...字段（Field） 类型（Type） 描述（Description） 是否必须（Required） bitmap Object 针对 bitmap indexes 使用的是压缩格式。...应该是一个 JSON 对象，请参考 Bitmap types 来了解更多 N（默认=Roaring） dimensionCompression String 针对维度（dimension）列使用的压缩算法...N（默认= LZ4） metricCompression String 针对主要类型 metric 列使用的压缩算法，请从 LZ4， LZF，或者 uncompressed 中选择。...N（默认= LZ4） longEncoding String 类型为 long 的 metric 列和 维度（dimension）的编码格式。从 auto 或 long 中进行选择。
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。
pytorch中的数据索引 在PyTorch中，数据索引是指在处理张量（Tensor）时访问或操作特定元素的过程。...索引在数据处理和深度学习中是非常常见且重要的操作，它允许我们以各种方式访问数据集中的元素，执行数据的切片、提取、过滤等操作。...基本索引方法 在PyTorch中，数据索引的基本方法类似于Python中的列表索引。可以通过使用方括号和索引号来访问张量中的特定元素或子集。...在训练神经网络时，经常需要对数据进行批处理，数据索引操作可以帮助我们有效地实现批处理操作。 实现了一个基于LeNet架构的简单神经网络对MNIST数据集进行训练和测试的过程。...其中的关键步骤包括： 数据预处理：将图像转换为张量，并进行标准化处理。 创建数据加载器：用于批量加载训练和测试数据。 定义神经网络模型：LeNet模型包括卷积层、池化层和全连接层。
由微软数据中心托管，硬件、维护、灾难恢复（HADR）和更新等功能由微软数据中心进行管理，数据库的索引和查询优化需要客户自己负责。...所有表必须拥有一个聚集索引才能插入数据。 检查所有脚本，确保所有的表都有一个聚集索引。 TSQL 支持TSQL Supportability 某些 TSQL 命令完全支持。...和 END TRAN内长时间运行的单个事务 – (超过 5 分钟)空闲连接– (超过 30 分钟) SSIS 可以在本地运行SSIS 无法在SQL Azure内运行SSIS 本地运行 SSIS ，并以...所有表必须拥有一个聚集索引才能插入数据。 检查所有脚本，确保所有的表都有一个聚集索引。 TSQL 支持TSQL Supportability 某些 TSQL 命令完全支持。...和 END TRAN内长时间运行的单个事务 – (超过 5 分钟) 空闲连接– (超过 30 分钟) SSIS 可以在本地运行SSIS 无法在SQL Azure内运行SSIS 本地运行 SSIS
但是相应的停机时间就会很长，ID列是聚集索引，因此修改前还必须删除索引键。问题一下子就浮出水面了。 如果用这种方式修改，推测会引起至少好几个小时的停机。另外由此产生的日志可能还要占据大量的磁盘。...假定已经将数据库恢复到一个开发环境，并从创建副本表开始 创建副本数据表 在一个新还原的AdventureWorks数据库中，创建一个PersonNEW表，使用BIGINT数据类型作为聚集索引列，如下所示...，创建索引约束 我使用SSIS将所有数据传输到PersonNEW表，然后创建所有必要的索引和约束。...我也不希望有任何差异，因为ID是许多应用程序和整个公司使用的每个订单的唯一编号。 ? 在测试期间，我使用SSIS包定期更新BIGINT表中的数据。...在还原的数据库中，用BIGINT代替INT创建副本表。 创建SSIS包，并启IDENTITY INSERT ，传输数据。 在复制表上创建所有索引和约束。
但是相应的停机时间就会很长，ID列是聚集索引，因此修改前还必须删除索引键。问题一下子就浮出水面了。 如果用这种方式修改，推测会引起至少好几个小时的停机。另外由此产生的日志可能还要占据大量的磁盘。...假定已经将数据库恢复到一个开发环境，并从创建副本表开始 创建副本数据表 在一个新还原的AdventureWorks数据库中，创建一个PersonNEW表，使用BIGINT数据类型作为聚集索引列，如下所示...，创建索引约束 我使用SSIS将所有数据传输到PersonNEW表，然后创建所有必要的索引和约束。...我也不希望有任何差异，因为ID是许多应用程序和整个公司使用的每个订单的唯一编号。 在测试期间，我使用SSIS包定期更新BIGINT表中的数据。...在还原的数据库中，用BIGINT代替INT创建副本表。 创建SSIS包，并启IDENTITY INSERT ，传输数据。 在复制表上创建所有索引和约束。
InnoDB的索引结构 在InnoDB中是通过一种多路搜索树——B+树实现索引结构的。在B+树中是只有叶子结点会存储数据，而且所有叶子结点会形成一个链表。而在InnoDB中维护的是一个双向链表。 ?...首先，我们知道访问磁盘需要访问到指定块中，而访问指定块是需要 盘片旋转 和 磁臂移动 的，这是一个比较耗时的过程，如果增加树高那么就意味着你需要进行更多次的磁盘访问，所以会采用n叉树。...，这个时候就会将现有的四个数据分配到两个数据页中，这样就减少了数据页利用率。...当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。...但是因为它的加锁规则，又导致了扩大了一些加锁范围从而减少数据库并发能力。具体的加锁规则如下： 加锁的基本单位是next-key lock 就是行锁和GAP锁结合。 查找过程中访问到的对象就会加锁。
此处使用SSIS的【文件系统任务】来完成文件先删除操作。 接下来，我们回到常规任务，将新生成的res.csv文件进行数据抽取并加载到数据库中。...目标我们存到关系数据库中，这样数据的二次利用才更方便，并且数据库的存储数据量也可以得到保障。 最终我们的数据流任务如下图，增加加载时间，方便后期审核。...最终我们的控制流任务如下，完成我们预期的效果，将python清洗好的数据，交给SSIS的后续步骤来调用。 在SSMS上打开目标表，发现数据已经加载成功。...为何不使用一步到位直接python完成或SSIS完成？ 在python的群体中，的确熟练使用后，将数据再作一步，直接上传到数据库中，也并非难事。...在下一篇中，我们重新回到微软系中，使用SSIS和PowerQuery联合，将轻量化的ETL工具一些好用易用的能力同样嫁接到SSIS中，同时又可以避开此短板部分。敬请关注。
|| BatchSampler = DataLoader 数据库 DataBase Image DataBase 简称IMDB，指的是存储在文件中的数据信息。...VOC是xml格式的，COCO是JSON格式的。 构造IMDB的过程，就是解析这些文件，并建立数据索引的过程。 一般会被解析为Python列表， 以方便后续迭代读取。...数据集 DataSet 数据集 DataSet: 在数据库IMDB的基础上，提供对数据的单例或切片访问方法。 换言之，就是定义数据库中对象的索引机制，如何实现单例索引或切片索引。...简言之，采样器定义了索引（index）的产生规则，按指定规则去产生索引，从而控制数据的读取机制 BatchSampler 是基于 Sampler 来构造的： BatchSampler = Sampler...DataLoader 在实际计算中，如果数据量很大，考虑到内存有限，且IO速度很慢， 因此不能一次性的将其全部加载到内存中，也不能只用一个线程去加载。
有关Vue懒加载其实并不是想象的那么难和复杂： 首先引入 import VueLazyLoad from ‘vue-lazyload’; 其次是使用 Vue.use(VueLazyLoad,{.../assets/loading.jpg’]); }); 这里说下他的原理比如在咱们页面中拿到20条数据但是其他的暂时没必要 请求，这是VueLazyLoad将自定义一个属性， v-lazy="newItem.picUrl",看到这个newItem.picUrl就是真实的21------n++条数据（图片的地址）； 但是如果真的到了这...，我们不会直接把图片展示出来，而是loading，出现一个loading的图片增加用户体验 转载于:https://www.cnblogs.com/MDGE/p/9301480.html 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
、删除、修改的表 数据重复且分布平均的表字段 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 复合索引 命中规则 需要加索引的字段，需要在where条件中 数据量少的字段不需要索引 如果where条件中是...or条件，加索引不起作用 符合最左原则 · 最左原则：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。...，那么order by中的列是不会使用索引的。...因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。 like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。...不要在列上进行运算 NOT IN和操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替
图片一级索引和二级索引在ClickHouse的MergeTree中的作用及区别如下：一级索引：一级索引（primary key index）是MergeTree数据存储底层的默认索引。...它由数据表中定义的主键字段构成，通常是一个或多个列的组合。一级索引在数据存储方面起着重要的作用，它决定了数据在MergeTree中的物理排序方式。...综上所述，在ClickHouse的MergeTree中，一级索引主要用于数据的物理排序和数据切分，支持范围查询和按顺序读取数据；二级索引主要用于查询优化，提供额外的查询功能和过滤条件。...块的大小一般为1-1000万行，取决于配置和表的大小。数据排序：每个块中的数据按照主键进行排序。MergeTree表的主键定义了一个或多个列，数据将根据这些列的排序顺序进行组织。...总之，MergeTree在ClickHouse中按照主键对数据进行排序，并将数据存储在独立的数据文件中。数据块被压缩以减小占用空间，并定期进行合并操作以优化性能和减小存储占用。
ClickHouse 中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作引言ClickHouse是一个快速、可扩展的开源列式数据库管理系统，它被广泛应用于大数据分析和实时查询场景。...在处理海量数据时，合理地利用分区、索引、标记和压缩等技术，能够提高查询性能和降低存储成本。本文将介绍ClickHouse中这些技术是如何协同工作的。...压缩的优点降低存储成本：通过数据压缩，减少了存储空间的占用，降低了存储成本。提高数据加载速度：压缩后的数据占用更少的存储空间，加载时需要读取的数据量也更少，从而提高数据加载速度。...总结在ClickHouse中，分区、索引、标记和数据压缩等技术密切协同工作，共同提升了查询性能和存储效率。...以上就是关于ClickHouse中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作的介绍。希望对您有所帮助！当使用Python进行数据分析时，经常会遇到需要通过网络抓取数据的情况。
)，获取联系人的，getImages()获取图片 开启新线程，使用ContactService.getContacts()里面实现获取网络数据，返回List对象，使用Handler传递数据给主线程 创建缓存图片的...重写getCount()方法，return数据的条数 重写getItem()方法，返回 根据索引得到的集合中的数据，List对象的get()方法，参数：索引 重写getItemId()方法，一般返回数据的索引...重写getView()方法，传递进来的参数：position索引，convertView convertView是缓存的View对象，当第一屏的时候，该View对象为null，判断如果为null，就调用布局填充器来填充条目布局文件...如果直接加载容易anr，所以要异步加载图片 异步加载并保存图片 开启线程执行加载图片的代码 在ContactService业务类里实现getImage()方法，通过get方式读取图片，得到Uri对象，参数...判断文件存在就直接返回该文件的Uri对象，调用Uri.fromFile()，参数：File对象 get获取网络数据，得到输入流，循环读取保存 读取输入流写到文件输出流中 返回Uri对象 在子线程中无法更新
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