标签：Python与Excel,pandas 这是一个重要的话题，因为我们将在pandas中大量使用这些技术。Python列表索引和切片是指如何从列表或类似数组的对象中选择和筛选数据。 准备列表 我们将使用一个简单的列表来演示这些技术。在本文中，我们不需要任何库，只需要纯Python列表操作。注意，Python使用基于0的索引，这意味着索引从0开始，而不是从1开始。 insert()：在列表中插入一项元素。 index()：返回元素的索引。 Python列表切片有一种奇怪的表示法：开始项使用基于0的索引，而结束项使用基于1的索引。参阅下面的代码和视觉辅助工具以供参考。 在下列情况下，可以省略起始索引或结束索引： 从开头开始：li[：5]，返回前5项：['A'，'B'，'C'，'D'，'E'] 以最后一项结尾：li[5:]，返回最后5项：['F'，'G'，'H'，'I'
索引 序列中的所有元素都有编号，从零开始依次递增，例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>> said = "hello world" >>> said[0] 'h' >>> said[1] ' e' >>> said[-1] 'd' >>> said[-2] 'l' 索引0指向的是第一个元素，-1指向的最后一个元素，我们可以使用索引来获取元素，上面的例子中我们也可以直接索引，不用赋值给一个变量 ) #上面输入的year,month,day等都是str型，所以需要转换成int型 month_number = int(month) day_number = int(day) #这里就是运用了索引进行将列表中的元素给列出来 + 'world' 'hello world' >>> [1,2,3] + [4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 2、序列可以与数相乘 1 2 3 4 5 6 >>> 5 * 'python ——切片处理 切片是索引的灵活使用，我们可以通过切片来访问特定范围内的元素，而特定的范围又如何来表示呢？
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版本2是在MongoDB 2.6和3.0系列中创建2dsphere索引时的默认版本。 对于包含2dsphere索引键以及其他类型键的复合索引，该索引是否引用文档只取决于2dsphere索引字段。 MongoDB的早期版本仅支持2dsphere (Version 1)索引。 这使得geoNear在具有多个2dsphere索引或多个2d索引的文档中也能被使用： 如果您的集合具有多个2dsphere索引或多个2d索引，则必须使用key选项来指定使用哪个索引字段路径。 如果未指定key，您将无法使用多个2dsphere索引或多个2d索引。因为没有指定key时，在多个2d索引或2dsphere索引中选择索引将变得无法明确。 敲黑板！！！ 如果您不指定key，您将最多只能拥有一个2dsphere索引或一个2dsphere索引，MongoDB首先寻找2d索引。如果不存在2d索引，则MongoDB会寻找2dsphere索引。
前几天老大叫我做了下索引优化，故将学到的东西记录下来。 1）单列索引就不多说了，不设限制的唯一索引，值唯一的唯一索引，一个表一个非空的主键索引 2）组合索引 组合索引，多个列组合的索引。 最左前缀 若有组合索引（a，b，c），那么根据最左前缀，数据库成立了三个索引（a）（a，b）（a，b，c）， 重点： 这里可以看出n个列的组合索引，实际新建的普通 索引是n个， 索引的列数是n(n+1) 1.索引的大小应该小于数据表的大小 因为，每个数据不一定用的是最大的长度，而且建立索引的时间高于插入数据，实际上通常满足索引的列数小于数据库的列数，就能确保索引的大小应该小于数据表的大小。 当然，具体公司具体分析，像淘宝的数据服务器估计为了查询速度，索引大小应该远高于数据表大小。 2.组合索引第一个不应该包含单列索引 原因，重复。 数据库只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引 2.以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引 3.索引不会包含有NULL值的列 4.在索引列上进行数学操作会变成全表查询
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)查找元素的位置 通过pop删除索引 功能 通过索引删除并获取列表的元素 用法 list.pop(index) 参数 index : 删除列表的第几个索引 函数会删除该索引的元素并返回 如果传入的index索引不存在则报错 通过del删除索引 del list[index] 直接删除 无返回值 如果index(索引)不存在则报错 索引在元组中的特殊性 可以和列表一样获取索引与切片索引 元组函数index和列表用法完全一致 无法通过索引修改与删除元素 代码 # coding:utf-8 numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,
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。 ”策略，一定程度上支持用多个单列索引来查询行。
2012以后提供了一种不同于传统B树结构的索引类型，就是内存列存储索引。这种索引应用了一种基于列的存储模式，也是一种新的查询执行的批处理模式，并且为特定的负载提供了巨大的性能提升。 那么列存储索引究竟是什么？大多数时候，列存储索引被描述作为一种数据仓库和数据报表的功能。事实上，你最有可能就是在这种情况下利用这种索引。 这个数据库本身不包含任何列存储索引，事实上不是一个坏事,为了能更好的体现列存储索引的优点，我们将对同一查询对比带和不带列存储索引的性能。下面的例子是一个典型的来自于BI信息工作人员的查询。 不过，即使如此，我们也将看到在创建列存储索引后将会极大的提升执行效率。 创建列存储索引 列存储索引有两个类型：聚集和非聚集。有很多相似之处两者之间，也有很多不同。 在没有列存储索引的情况下（或者带有暗示模仿忽视列存储索引的情况），当数据已经在缓存中时，这个查询运行了6.71秒。
单列索引 独立的列 例如，select actor_id from actor where actor_id+1=5; 这个查询无法使用actor_id列的索引。 前缀索引和索引选择性 ? 索引的选择性：不重复的索引值（也称为基数）和数据表的记录总数（#T）的比值，范围从1/T到1之间。 对于BLOB、TEXT或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。 前缀的“基数”应该接近于完整列的“基数”。 如何选取适合的前缀长度？ 发现前缀为3的时候，选择性最接近完整列，所以说以列的前三个字符来做索引是最合适的。索引体积小且查询速度快。 应用场景 存储网站会话时，需要在一个很长的十六进制字符串上创建索引。此时如果采用长度为8的前缀索引通常能显著地提升性能，且对上层应用完全透明。 后缀索引 字符串反转后做前缀索引
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。 三星系统： 一星：索引将相关的记录放到一起则获得一星 二星：如果索引中的数据顺序和查找中的排序顺序一致则获得二星 三星：如果索引中的列包含了查询中需要的全部列则获得三星 在多个列上创建独立的单列索引大部分情况下并不能提高 更早的版本的MySQL只能使用其中一个单列索引，然而这种情况下没有哪一个独立的单列索引是非常有效的。 当出现服务器对多个索引做相交操作时（通常有多个and操作），则意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而不是多个独立的单列索引。 在一个多列BTree索引中，索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序，其次是第二列，等等。
查看索引 show index from 数据库表名 alter table 数据库add index 索引名称(数据库字段名称) PRIMARY KEY（主键索引） ALTER TABLE TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column` ) 多列索引 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( 这是最基本的索引，它没有任何限制。 它与前面的"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
原因： 之前已经写过一篇关于列存储索引的简介https://cloud.tencent.com/developer/article/1032222，很粗糙但是基本阐明了列存储索引的好处。 为了更好的理解列存储索引，接下来我们一起通过列存储索引与传统的行存储索引地对比2014中的列存储索引带来了哪些改善。由于已经很多介绍列存储，因此这里我仅就性能的改进进行重点说明。 测试结果基于两个独立的表，分别是: FactTransaction_ColumnStore - 这个表仅有一个聚集列存储索引，由于列存储索引的限制，该表不再有其他索引。 观察测试2 正如上图所示，行存储索引表的索引查找远比列存储索引表查询快的多。这主要归因于2014的sqlserver不支持聚集列存储索引的索引查找。 观察测试4 这里才是列存储索引开始“闪耀”的地方。两个列存储索引的表查询要比传统的航索引在逻辑读和运行时间上性能好得多。
索引算法种类 B-tree索引（重点掌握，之后文章详细讲解） Hash索引 full-text索引 R-tree索引 索引的优势 类似大学图书馆书目索引，提高数据检索效率，降低数据库IO成本 通过索引列对数据进行排序 ，降低数据排序成本，降低了CPU消耗 索引的劣势 实际上索引也是一张表，该表保存了主键和索引字段，并指向实体表的记录,所以索引列也是要占用空间的 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度,如果对表 因为更新表时，MySQL不仅要不存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息 索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立优秀的索引 ，或优化查询语句 索引分类 单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值 复合索引：即一个索引包含多个列 索引语法 创建一：create 注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
一、索引简介 再来老生常谈一番，什么是索引呢？数据库索引与书籍的索引类似。 $操作符如何使用索引 有一些查询完全无法使用索引，也有一些查询能够比其他查询更高效地使用索引。 $where：无法使用索引。 $nin：无法使用索引。 $exists：无法使用索引。 设计多键索引的时候要记得，要把基数大的字段放在索引的前面，因为这样能更快缩小查询的范围。 二、索引类型 复合（组合）索引 复合索引就是一个建立在多个字段上的索引。 因为稀疏索引并没有把每个文档都作为索引条目。 覆盖索引 如果你的查询只需要查找索引中包含的字段，那就根本没必要获取实际的文档。当一个索引包含用户请求的所有字段，可以认为这个索引覆盖了本次查询。 删除索引 db.userInfo.dropIndexes("name_1") 删除指定索引 db.userInfo.dropIndexes() 删除除了_id 以外的所有索引 操作索引 获取当前索引列表
MongoDB支持基于集合文档上任意列创建索引。缺省情况下，所有的文档的_id列上都存在一个索引。基于业务的需要，可以基于一些重要的查询和操作来创建一些额外的索引。 这些索引可以是单列，也可是多列(复合索引)，多键索引，地理空间索引，文本索引以及哈希索引等。 本文主要描述在基于文档上的单列来创建索引。 二、单键(列)索引示意图 如下图所示，基于文档score键(列)创建一个单键索引 image.png 三、演示创建单列索引 1、演示环境 > db.version() 3.2.10 //MongoDB支持在内嵌文档上列上创建单列索引，创建方法与文档上单列创建方法类似。 "ok" : 1 } 4、基于内嵌文档创建索引 //基于内嵌文档创建索引只需要指定内嵌文档键(列)即可 //基于内嵌文档创建索引包含嵌入文档的全部内容，而不是嵌入文档的部分列 > db.persons.createIndex
Python包含6种内建序列： 列表 元组 字符串 Unicode字符串 buffer对象 xrange对象 ---- 索引 #字符串可以直接使用索引，不需要专门的变量引用 >>> 'Hello World ： 当正数索引+负数索引的绝对值=元素的个数，它们所指的是同一个元素。 [-4])# r ---- 分片 分片用于截取某个范围内的元素，通过:来指定起始区间（左闭右开区间，包含左侧索引值对应的元素，但不包含右测索引值对应的元素）。 ，但不包括终止索引对应的元素，索引为正值时可以发生越界但只会取到最后一个元素。 如果索引值为负值，则表示从最右边元素开始，此时需避免索引越界。 ---- ‘+’运算（网易笔试中的选择题） 表示两个序列的相连，但是仅对相同类型的序列进行连接操作。
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。 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。 为什么不简单地将OrderQty，UnitPrice和LineTotal添加到索引键？“索引中有这些列但索引键中没有这些列有几个优点，例如： 不属于索引键的列不会影响索引内条目的位置。 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。 包含的列增加了索引的大小，但在开销方面增加了很少的内容。 每当你创建一个非聚集索引，特别是在一个外键列上时，问问自己 - “我应该在这个索引中包含哪些额外的列？ ----
lindex 类似于C语言中的数组，列表的索引从0开始。索引0对应第一个元素，索引1对应第二元素，依此类推。 同时，Tcl还提供了索引end，可快速获取最后一个元素，这样end-1（注意这里没有空格）就对应倒数第二个元素。以图1中的列表a为例，各元素的索引如图4所示。 ? 通过命令lindex可获取列表指定索引的元素，仍以图1中的列表a为例，lindex的使用方法如图5所示。可以看到，使用end-1时，end-1是个整体，中间没有空格。 ? 对于嵌套的列表，可以使用多重索引，如图6所示，为获取LUT2，使用了二重索引，这类似于C语言中的二维数组。但更安全的方式是使用lindex的嵌套方式。 ? 结论 -命令llength可获取列表长度 -空列表的长度为0 -命令lindex可获取指定索引的列表元素
从数据结构划分：B+ 树、hash 索引、全文索引 从物理结构划分：聚集索引、非聚集索引 从逻辑用户划分：主键、唯一索引、复合索引、普通单列索引 其中， B+ 树、 hash 索引、全文索引将会在后面具体介绍其底层结构 复合索引：有多列组合在一起的索引，但只能按最左原则查找，即第一列字段才能被索引查找，后面只是作为附带信息存放着。主要是为了找到索引后，不需要再去行数据里捞数据，直接从索引里提取字段信息即可。 普通单列索引：没有什么限制条件的索引列。 索引的缺点 引入索引，并不总意味着高效，它是需要付出代价维护的。每当有数据需要添加更新时，都得更新对应的索引，这是额外的性能开销，甚至有可能有出现死锁。 ，将多个单列索引改为复合索引，减少维护量 尽量挑选择度高，也就是重复率低的列作为索引，像性别这种列就不适合了，会在 B+ 树里做多层次多范围的搜索，还不如全表扫描呢 查找时，不对索引列做函数计算，否则不能使用到索引 查询条件尽量用 union 来取代 or like 用法： ‘列%’ 这样还是可以用到索引的，'%列%' 就不行了 IS NULL，IS NOT NULL 是用不到索引的 在 order by，group
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