背景： 为了提高数据库效率，建索引是家常便饭；那么当查询条件为2个及以上时，我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢？他们之间的区别是什么？哪个效率高呢？我在这里详细测试分析下。...也就是说，我们现在可以利用上多个索引去优化or查询了。 index_merge作用： 1、索引合并是把几个索引的范围扫描合并成一个索引。...2、索引合并的时候，会对索引进行并集，交集或者先交集再并集操作，以便合并成一个索引。 3、这些需要合并的索引只能是一个表的。不能对多表进行索引合并。...---- 重点： 多个单列索引在多条件查询时优化器会选择最优索引策略，可能只用一个索引，也可能将多个索引全用上！...但多个单列索引底层会建立多个B+索引树，比较占用空间，也会浪费一定搜索效率，故如果只有多条件联合查询时最好建联合索引！
从EXPLAIN的结果是无法区分这两者的，但可以从值的范围和多个等于条件来得出不同。在我们看来，第二个查询就是多个等值条件查询。 我们不是挑剔：这两种访问效率是不同的。...对于范围条件查询，MySQL无法再使用范围列后面的其他索引列了，但是对于“多个等值条件查询”则没有这个限制。...所以这个查询条件没法使用任何索引，但因为这个条件的过滤性不高，即使在索引中加入该列也没有太大的帮助。换个角度来说,缺乏合适的索引对该查询的影响也不明显。...这些索引对某个具体的查询来说可能都是更优化的，但是考虑到索引的维护和额外的空间占用的代价，这个可选方案就不是一个好策略了。 在这个案例中，优化器的特性是影响索引策略的一个很重要的因素。...如果未来版本的MySQL能够实现松散索引扫描，就能在一个索引上使用多个范围条件,那也就不需要为上面考虑的这类查询使用IN()列表了。
唯一索引/非唯一索引 主键索引（主索引） 聚集索引/非聚集索引 组合索引 唯一索引/非唯一索引 唯一索引 1.唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引，这个或者这些字段的值组合起来在表中不可以重复...非唯一索引 2.非唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引，这个或者这些字段的值组合起来在表中可以重复，不要求唯一。 主键索引（主索引） 3.主键索引（主索引）是唯一索引的特定类型。...扩展：聚集索引和非聚集索引的区别？分别在什么情况下使用？ 聚集索引和非聚集索引的根本区别是表中记录的物理顺序和索引的排列顺序是否一致。...非聚集索引的记录的物理顺序和索引的顺序不一致 其他方面的区别： 1.聚集索引和非聚集索引都采用了 B+树的结构，但非聚集索引的叶子层并不与实际的数据页相重叠，而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针的方式...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。
如果表没有聚集索引，则其数据行存储在一个称为堆的无序结构中。 非聚集 非聚集索引具有独立于数据行的结构。...非聚集索引包含非聚集索引键值，并且每个键值项都有指向包含该键值的数据行的指针。 从非聚集索引中的索引行指向数据行的指针称为行定位器。 行定位器的结构取决于数据页是存储在堆中还是聚集表中。...对于聚集表，行定位器是聚集索引键。 您可以向非聚集索引的叶级添加非键列以跳过现有的索引键限制（900 字节和 16 键列），并执行完整范围内的索引查询。...可能采用的方法包括扫描表和扫描一个或多个索引（如果有）。 扫描表时，查询优化器读取表中的所有行，并提取满足查询条件的行。 扫描表会有许多磁盘 I/O 操作，并占用大量资源。...但如果没有索引，则查询优化器必须扫描表。 您的任务是设计并创建最适合您的环境的索引，以便查询优化器可以从多个有效的索引中选择。
数据如下： 目的是修改index的1-0到1. 1. rename data = data.index.map(lambda x:x.replace('1-0...
首先要明确一个概念，在聚集索引的世界里索引就是数据，在最后的叶子索引键保存着对应的数据行。...举个例子： 表TestNonclusteredIndex ID col1 1 4 2 5 3 6 4 7 其中ID列上有聚集索引，col1上是非聚集索引 执行下面语句： select...如果执行这条查询语句： select * from TestNonclusteredIndex where col1 = 6 SQL知道col1上有非聚集索引，去索引里查找，找到的是6的非聚集索引键值和这条记录的聚集索引键值...，因为没有数据（3 6），SQL就用这个聚集索引查找，就上面的例子一样就找到（3 6）这条数据； 其次，你要知道聚集索引是顺序的，到最后的数据页的时候，你知道第一条记录聚集索引是1难道聚集索引为2的记录不是它下一条...，那么聚集索引为N的记录不是1之后的N-1条？
SQL Sever索引类型有：唯一索引，主键索引，聚集索引，非聚集索引。 MySQL 索引类型有：唯一索引，主键（聚集）索引，非聚集索引，全文索引。...三 非聚集索引 非聚集（unclustered）索引。 定义：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，一个表中可以拥有多个非聚集索引。...其实按照定义，除了聚集索引以外的索引都是非聚集索引，只是人们想细分一下非聚集索引，分成普通索引，唯一索引，全文索引。...非聚集索引的二次查询问题 非聚集索引叶节点仍然是索引节点，只是有一个指针指向对应的数据块，此如果使用非聚集索引查询，而查询列中包含了其他该索引没有覆盖的列，那么他还要进行第二次的查询，查询节点上对应的数据行的数据...，因此如果在数据量不大的情况下，SQL Server很有可能不会使用非聚集索引进行查询，而是使用聚集索引进行查询，即便需要扫描整个聚集索引，效率也比使用非聚集索引效率要高。
Pandas-13.索引 索引运算符[]和属性运算符.可用的。...另外支持三种多轴索引： .ix()已废弃 索引运算符 对象 索引 描述 Series s[index] 标量值 DataFrame df[row_index, column_index] 标量对象 Panel...0.611385 e 1.047590 f -1.320031 g -1.058925 h 0.612909 Name: A, dtype: float64 ''' .loc() 读取标签索引...df.loc['a']>0) ''' A True B True C False D False Name: a, dtype: bool ''' .iloc() 读取数字索引...第一个位置索引是0 有以下访问方式： 整数 整数列表（左闭右开） Series值 读取前四行： print (df.iloc[:4]) ''' A B
关于聚簇索引和非聚簇索引的内容。 聚簇索引不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据。...非聚簇索引也叫二级索引，将数据存储与索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行地址，通过地址才能找到对应的数据。...InnoDB 中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，辅助索引访问数据总是需要二次查找，非聚簇索引都是辅助索引，像组合索引、前缀索引、唯一索引，辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。...当表有聚簇索引时，它的数据行实际存放在索引的叶子节点中。 聚簇索引默认是主键，如果没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。...Copyright: 采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 Links: https://lixj.fun/archives/聚簇索引和非聚簇索引
（重点在于通过其他键需要建立辅助索引） 聚簇索引的优势 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？...聚簇索引适合用在排序的场合，非聚簇索引不适合 取出一定范围数据的时候，使用用聚簇索引 二级索引需要两次索引查找，而不是一次才能取到数据，因为存储引擎第一次需要通过二级索引找到索引的叶子节点，从而找到数据的主键...mysql中聚簇索引的设定 聚簇索引默认是主键，如果表中没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。...MyISM 非聚簇索引 MyISM使用的是非聚簇索引，非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键。...表数据存储在独立的地方，这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树。
，一般来说，有两种情况 1 多个字段，分别建立索引，在查询中，使用多个索引查询数据 2 多个字段建立一个索引，在查询中使用这个索引作为查询的索引使用 那么到底哪种好，我们应该再怎么做，根据原理的分析...，如果我们建立多个索引，那么POSTGRESQL 也是可以利用这些索引的，通过在查询中使用这些索引，并找到对应数据块，在系统中建立位图信息，最终根据条件将这些块通过AND 或者 OR 的方式将数据组合...ORD' AND arrival_airport='JFK' AND scheduled_departure BETWEEN '2020-07-03' AND '2020-07-04'; 针对上方的多个索引通过...基于上面的单独索引和组合索引我们看一下之间的优缺点。 1 多个索引的方式适合查询中的写法更灵活的情况下，尤其对于组合索引的第一个字段无法命中的情况。...2 独立的多个索引和组合索引比较，在查询的方式比较独立的情况下，组合索引查询的效率要比单独索引效率高。
索引排序-sort_index 针对Pandas中索引的排序功能介绍，详细内容参考官网： https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.sort_index.html...，表示根据指定的索引进行排序，可以是索引号，名称或者多个索引组成的列表 ascending：排序规则，默认是升序 inplace：表示是否原地修改；默认是False kind：表示选的排序算法 na_position...默认是last sort_remaining： 数据模拟 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"name":["Jimmy...1.0 150 guangzhou 28 John axis=1表示在列方向上进行排序；上面的列字段全部是字母，则根据它们的ASCII码表的大小来排序 参数ignore_index 默认情况是保留原索引...如果是设置成True，则行索引变成0,1,2…N-1 # 默认情况 df.sort_index(axis=1,ignore_index=False) .dataframe tbody tr
聚簇索引：主索引文件和数据文件为同一份文件。表数据按照索引的顺序存储的，索引项的顺序与表中记录的物理顺序一直。...对于聚集索引，叶子节点即存储了真实的数据行，不再有单独的数据页，一张表最多只能创建一个聚集索引，真是的物理顺序只能有一种。...非聚簇索引：B+树的叶子节点上的data，并不是数据本身，而是数据存放的地址。表数据存储顺序与索引顺序无关。叶子节点包含索引字段值以及指向数据行的逻辑指针。
关于InnoDB 存储引擎的有聚集索引和非聚集索引，覆盖索引，回表，索引下推等概念，这些知识点比较多，也比较零碎，但是概念都是基于索引建立的，本文从索引查找数据讲述上述概念。...聚集索引和非聚集索引 在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎，B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引，非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。...建表的时候都会创建一个聚集索引，每张表都有唯一的聚集索引： 如果主键被定义了，那么这个主键就是作为聚集索引 如果没有主键被定义，那么该表的第一个唯一非空索引作为聚集索引 如果没有主键也没有唯一索引，InnoDB...在创建表添加的索引都是非聚集索引，非聚集索引就是一个为了找到聚集索引的二级索引，通过二级索引索引找到主键，再查找数据。创建一个表 T,表中有个一个主键id。...当创建表和插入数据后会生成两棵树： 其中左边的是聚集索引，右边的是非聚集索引。非聚集索引叶子节点存储的是主键的值，聚集索引存储的是整行的数据。
作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者 寄语：本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引中的slice对象、索引层的交换等内容。 创建多级索引 1....=True 才会保留原来的索引---这个参数默认是False(丢弃原始索引)。...多层索引切片 使用第一层的索引,会把该索引下的所有行都选中,除非该索引的二级索引只有一个,否则返回行数不会等于一行。..., 是个闭区间非元组也是合法的，表示选中该层所有元素 df_using_mul.sort_index().loc[('C_2','street_7'):'C_3'].head() df_using_mul.sort_index...第二个参数指定需要重排索引的轴,0表示行轴,也就是重排行索引的层级。
文章来源：Python数据分析 参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象....index)) print(df_obj2.index) 运行结果： <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index...：标签、位置和混合 Pandas的高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片，可以通过loc来做切片 loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名 示例代码...，可将其看作ndarray的索引操作 标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充
看参数说明,并不一定需要Series df.set_index(np.arange(df.shape[0])).head() 可以直接添加多级索引： 传入由多个类似 Series 的元素构成的list..., 就会用这个多个类Series的元素作为多级索引。...(也就是次级索引)重置为列, 原来的次级索引名作为列索引的编号为0(也就是列索引的顶级索引),这时该列的次级列索引为空。...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。...# 传入一个和索引层级等长的list, 不需要命名的层级赋值 None, 需要命名的层级传入字符串 dftemp.index.names=[None,None,'RIGHT'] 当然非层次化索引也可以用
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）。...下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别： 其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。...很显然，这些字并不是真正的分别位于"张"字的上下方，现在您看到的连续的"驰、张、弩"三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。...我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为"非聚集索引"。 通过以上例子，我们可以理解到什么是"聚集索引"和"非聚集索引"。 ...（二）何时使用聚集索引或非聚集索引 下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。
Pandas索引的基本属性 对10种单层索引的常用操作，文末有汇总的常见属性，建议收藏！...10种索引 快速回顾Pandas中10种单层索引的创建： pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: # 指定类型和名称...Out[38]: True In [39]: s2.is_integer() Out[39]: True In [40]: s6.is_integer() Out[40]: False 属性汇总 对Pandas...需要注意的是针对行索引的属性同样适用于列属性columns，因为它们二者都是同属于Pandas中的index对象。...追加索引 s.ravel # 索引拉成一维 s.fillna # 填充缺失的索引 s.set_names("new_name") # 给索引重命名
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