数据插入 此前一直使用语句，但还有三个经常使用的SQL语句需要掌握（、和）。 插入的几种形式， 1. 插入完整行； 2. 插入行的部分数据； 3. 插入多行； 4.插入某些查询的结果； - 注意，由于
为了保证前缀索引有较高的选择性，同时又不能太长可以使用计算完整列的选择性，并使前缀的索引性接近于完整列的选择性，方法如下：
一. 基础概念 在mysql中建立前缀索引的意义在于相对于整列建立索引，前缀索引仅仅是选择该列的部分字符作为索引，减少索引的字符可以节约索引空间，从而提高索引效率，但这样也会降低索引的选择性 关于索引的选择性，它是指不重复的索引值（也称为基数cardinality)和数据表的记录总数的比值，范围从1/(数据表记录总数)到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。选择性为1的索引叫唯一索引，这是最好的索引选择性，性能也是最好的 建立合理前缀索引的诀窍在于要选择足够长的前缀以保证较高的选择性，同时又不能太长（以便节约空间）。前缀应该足够长，以使得前缀索引的选择性接近于索引的整个列。换句话说，前缀的基数应该接近于完整列的基数
例如，select actor_id from actor where actor_id+1=5;
有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢。通常可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。但这样也会降低索引的选择性。索引的选择性是指不重复的索引值（也称为基数，cardinality)和数据表的记录总数的比值，范围从1/#T到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。
前几天在Python白银交流群【黄志诚】问了一个Pandas数据读写赋值的问题。问题如下：想问一下为什么赋值不过去，还有这样写入csv文件有问题吗？
一直听人说，程序员面试，面试官喜欢聊底层原理，聊数据结构与算法，聊多线程与高并发。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
在使用MySQL开发应用时,我们常常会遇到由于数据过长导致的“Data too long for column”异常。这通常源于表结构设计或数据类型设置不当所致。今天我们来总结几种常见情况及优化方法,帮助开发人员从源头避免这个问题的发生。
存在可与表达式树配合使用的 .NET Core framework 中的类的大型列表。 可以在 System.Linq.Expressions 查看完整列表。 让我们来了解一下 framework 类的设计方式，而不是逐一查看完整列表。
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。
MySQL Shell 8.0.21中引入了一套新的逻辑转储实用程序。 util.dumpInstance（），util.dumpSchemas（）和 util.loadDump（）可以通过zstd或gzip压缩、快速并行创建和恢复MySQL数据库的逻辑转储，还可以选择将它们存储在OCI（Oracle 基础架构云）对象存储中。
· Table 表的名称。 · Non_unique 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。 · Key_name 索引的名称。 · Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。 · Column_name 列名称。 · Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。 · Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大。 · Sub_part 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 · Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。 · Null 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。 · Index_type 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。 · Comment
官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题，其中索引相关的策略就是重点考察项，比如怎么设置索引列等。
注意事项：数据分析每一步都要有检查，代码不报错，不代表真的没错，需要检查目的是否达到
数据框data.frame是二维结构，要求每一列为同一数据类型（而矩阵matrix同为二级结构，要求所有列都为同一数据类型）
思考 MySQL的数据持久化的问题 搜索 mysql 镜像 docker search docker 官方镜像介绍地址 https://hub.docker.com/_/mysql?tab=descr
一般来说,我很想知道使用前缀索引时是否有任何警告.不考虑性能,如果任何查询必须以不同方式编写,或者客户端是否必须执行额外逻辑,则更多.
openpyxl是一个第三方库，可以处理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安装。
开发时用到了三个tableWidget分别展示数据，但数据过多时三个表就显得比较杂乱，三表行之间无法同时滚动必然带来不好的体验，所以需要是三个tableWidget同时滚动；
与同事的一次对话使我意识到一个事实，那就是Python中相当大一部分操作都是原子的，即使像字典和类成员赋值这样的操作也是原子的。 为了完成像哈希表插入这样的操作，需要执行很多条机器语言指令，我很难想象这个操作居然是原子的。 为什么会这样？ Python FAQ提供了解释以及原子操作的完整列表，但简短的答案是： Python字节码解释器只有在一个机器指令完成后，另一个机器指令没开始前，才会进行线程切换。 全局解释器锁（GIL）只允许一次执行一个线程。 很多操作都被转换为单个字节码指令。 使用dis包可以很容易
导语：把表头内容转成一列，是数据规范处理中经常遇到的一个问题，这个问题本身并不复杂，如果没有处理好，却有可能把问题复杂化。
大家看到推文标题第一眼作何感想呀？是不是以为小编要爆什么猛料，给大家讲些恋爱技巧之类的呀？要真有这么想的就等下次吧。
变量是保存在内存中的值，根据变量类型开辟不同的内存空间且只允许符合该数据类型的数据才可以被存储在该内存空间中
2.xlwt保存的表格后缀必须为xls,而openpyxl可保存xlsx和xls
索引与切片之列表 什么是索引 字符串,列表和元组 从最左边记录的位置就是索引 索引用数字表示,起始从0开始 字符串,列表(元组)的最大索引是他们的长度-1 什么是切片 索引用来对单个元素进行访问,切片则对一定范围内的元素进行访问 切片通过冒号在中括号内把相隔的两个索引查找出来 [0:10] 切片规则为: 左含右不含 列表的索引,获取与修改 list[index] = new_item为索引更改变量 数据的修改只能在存在的索引范围内 列表无法通过添加新的索引的方式赋值 list.index(item)查找元
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生信技能树学习之数据结构--矩阵、列表 矩阵matrix 二维，只允许一种数据类型 列表。可装万物，没有列与列的区别， 矩阵和列表 矩阵的来源 # 1.由数值型数据框转换 m1 = as.matrix(iris[,1:4]) # 2.由向量改变维度而来 m2 = matrix(rnorm(18),nrow = 3) m2 # 3. 由向量拼接而来 m3 = cbind(1:10, 11:20, 30:21) m3 #4.内置 volcano 一、矩阵新建 m
与8.0的每个发行版一样，MySQL Shell 8.0.19包含多个错误修复以及新功能，该版本包含了一些重大更改：
importTable实用程序现在支持将导入的数据进行任意数据转换。可以在decodeColumns选项中指定任意SQL表达式，该选项由MySQL服务器针对每个加载的行进行转换。
上次我们讲到了主键的索引,我们可以执行一下sql语句 explain select * from t_user where a = 1 我们可以看到这条sql走的是主键的索引，而在mysql的InnoDB中，主键索引则是聚集索引，数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，其实就是说主键索引跟其他列的数据是存在一起的。
前言：本文概述Vitess架构，如需了解更多信息，请在文章底部查看参考资料。本文基于笔者研究，可能与具体实践情况有所差异。
Pandas中有很多数据类型，其中有一种是datetime，即日期时间，如Timestamp(‘2020-09-22 20:43:00’)，表示其是一个时间戳类型，很多时候需要将其转化为字符串，以便获取到其中的日期或时间，此时可以对其调用strftime()方法，如strftime('%Y-%m-%d')就可以获取到字符串2020-09-22。 在pandas中的DataFrame中，一般是整列替换，此时需要用到lambda表达式和apply方法，如下：
如果你在使用 Pandas（Python Data Analysis Library） 的话，下面介绍的对你一定会有帮助的。 首先我们先介绍一些简单的概念 DataFrame：行列数据，类似 Excel 的 sheet，或关系型数据库的表 series：单列数据 axis：0：行，1：列 shape：DataFrame的行列数，（行数，列数） 1. 加载 CSV Read_csv 方法有很多参数，有效的利用这些参数可以减轻数据预处理的工作。谁都不愿意做数据清洗，那么我们就在加载数据的时候做一些简
我在 MySQL优化必备之执行计划explain，索引基本知识，索引数据结构推演 里，提到了索引的一些基本概念，提到MySQL优化，很多人第一时间会想到建索引。
1.mysql的索引工作类似一本书的目录部分,想找某个特定主题,先查找书的目录部分,找到对应的页码 2.ORM工具只能生成基本的合法的查询 3.索引是在存储引擎层实现的,不是服务器层 4.B-tree就是指的B树,多叉平衡查找树,很多存储引擎使用的b+树,降低磁盘I/O操作,将随机i/o变成顺序i/o 5.b树意味着所有的值是按顺序存储的,每个叶子页到根的距离相同,叶子页存储了指向下一个叶子页的指针 6.存储引擎不需要全表扫描,从索引的根节点开始进行搜索 7.b树索引还可以用于order by和group by 操作 8.只有memory引擎显式支持哈希索引,只支持等值比较=查询速度非常快 9.在b树基础上创造伪哈希索引,自定义个哈希函数加个字段存储,查询语句类似:select * from test where crc_32('haha') and content='haha' 10.三星评价系统:一星 索引将相关记录放一起;二星 数据顺序和查找顺序一致;三星 索引中包含了全部查询列 11.扩展:增加个元数据信息表,例如"哪个用户的信息存储在哪个表中"
ESlint规范附带了一些默认规则，并要求严格执行，否则将会报错 .那如何在ESlint的严格规范下，自由编码
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我自学 python 编程并付诸实战，迄今三个月。 pandas可能是我最高频使用的库，基于它的易学、实用，我也非常建议朋友们去尝试它。——尤其当你本身不是程序员，但多少跟表格或数据打点交道时，pandas 比 excel 的 VBA 简单优雅多了。
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计、对比 4.直方图 -- plt.hist() 统计，分布 5.饼图 -- plt.pie() 占比 4 Numpy 4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于
可以看到rollup: rollup_userid，表示查询我们刚才创建的ROLLUP
2、read.csv(" ") ⚠️文件在当前的工作路径中可以直接使用文件名，否则需要使用绝对路径，否则就会报错。
如果了解Excel中的一些快捷键，特别是方便经常操作任务的快捷键，将会极大地提高我们使用Excel的效率。这里，介绍用于方便操作行和列的6个快捷键。
字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字串，一些简单的操作如下
在Python中，变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的。 例如：对于方程式 y=2*x，x就是变量。 当x=2时，计算结果y=4， 当x=5时，计算结果y=10。
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