一.时间序列基础 1. 时间戳索引DatetimeIndex 生成20个DatetimeIndex from datetime import datetime dates = pd.date_range(start='2019-04-01',periods=20) dates 用这20个索引作为ts的索引 ts = pd.Series(np.random.randn(20),index=dates) ts 不同索引的时间序列之间的算术运算在日期上自动对齐 ts + ts[::2] pandas使…

组合索引(concatenated index):由多个列构成的索引,如create index idx_emp on emp(col1, col2, col3, ……),则我们称idx_emp索引为组合索引. 在组合索引中有一个重要的概念:引导列(leading column),在上面的例子中,col1列为引导列.当我们进行查询时可以使用”where col1 = ? ”,也可以使用”where col1 = ? and col2 = ?”,这样的限制条件都会使用索引,但是”where col…

https://www.cnblogs.com/lvcha001/p/13469500.html 接前序,本次场景中有索引,但是OGG复制进程使用了低效率的索引?  类似SQL使用低效索引,如何让Oracle使用好的索引,从而加快复制进程的效率呢? 疑问? Oracle为什么有好的索引,但是还是选择不好的索引,从而造成SQL效率低下,OGG复制进程缓慢呢? 本次DB版本11g,都是CBO,基于成本进行计算. 1.重新收集统计信息,让Oracle自动选择好的索引,走好的执行计划,从而让OGG复制进…

索引与排序 排序可能发生2种情况: 1: 对于覆盖索引,直接在索引上查询时,就是有顺序的, using index 2: 先取出数据,形成临时表做filesort(文件排序,但文件可能在磁盘上,也可能在内存中) 我们的争取目标-----取出来的数据本身就是有序的! 利用索引来排序. 比如: goods商品表, (cat_id,shop_price)组成联合索引, where cat_id=N order by shop_price ,可以利用索引来排序, select goods_id,cat_…

理想的索引,高效的索引建立考虑: :查询频繁度(哪几个字段经常查询就加上索引) :区分度要高 :索引长度要小 : 索引尽量能覆盖常用查询字段(如果把所有的列都加上索引,那么索引就会变得很大) : 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 : 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好 : 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度. 所以,…

在本章中,我们将讨论如何切割和丢弃日期,并获取Pandas中大对象的子集. Python和NumPy索引运算符"[]"和属性运算符".". 可以在广泛的用例中快速轻松地访问Pandas数据结构.然而,由于要访问的数据类型不是预先知道的,所以直接使用标准运算符具有一些优化限制.对于生产环境的代码,我们建议利用本章介绍的优化Pandas数据访问方法. Pandas现在支持三种类型的多轴索引; 这三种类型在下表中提到 - 编号 索引 描述 1 .loc() 基于标签 2…

Pandas现在支持三种类型的多轴索引; 编号 索引 描述 1 .loc() 基于标签 2 .iloc() 基于整数 3 .ix() 基于标签和整数 .loc() Pandas提供了各种方法来完成基于标签的索引. 切片时,也包括起始边界.整数是有效的标签,但它们是指标签而不是位置. .loc()具有多种访问方式,如 - 单个标量标签 标签列表 切片对象 一个布尔数组 loc需要两个单/列表/范围运算符,用","分隔.第一个表示行,第二个表示列. 示例1 import pandas as…

数据框和序列结构中都有轴标签,轴标签的信息存储在Index对象中,轴标签的最重要的作用是: 唯一标识数据,用于定位数据 用于数据对齐 获取和设置数据集的子集. 本文重点关注如何对序列(Series)和数据框(DataFrame)进行切片(slice),切块(dice).如何获取和设置子集. 下表列出数据框最基本的操作及其语法: 一,最基本的选择操作 最基本的选择都是使用中括号[]来实现,但是只能实现单个维度的选择.序列(Series)最基本的选择是使用行标签来选择一个标量值,数据框(DataFr…

时间序列数据库(TSDB)初识与选择 本文作者由 MageByte 团队的 「借来方向」编写,关注公众号 给你更多硬核技术 背景 这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词.大数据.人工智能.物联网.机器学习.商业智能.智能预警啊等等. 以前的系统,做数据可视化,信息管理,流程控制.现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了.数据可视化分析,大数据信息挖掘,统计预测,建模仿真,智能控制成了各种业务的追求. "所有一切如泪水般消失在时间之中,时间正在死去",以前我们利用…

背景 这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词.大数据.人工智能.物联网.机器学习.商业智能.智能预警啊等等. 以前的系统,做数据可视化,信息管理,流程控制.现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了.数据可视化分析,大数据信息挖掘,统计预测,建模仿真,智能控制成了各种业务的追求. “所有一切如泪水般消失在时间之中,时间正在死去“,以前我们利用互联网解决现实的问题.现在我们已经不满足于现实,数据将连接成时间序列,可以往前可以观其历史,揭示其规律性,往后可以把握其趋势性,预测其…

索引就好象一本字典的目录.凭借字典的目录,我们可以非常迅速的找到我们所需要的条目.数据库也是如此.凭借Oracle数据库的索引,相关语句可以迅速的定位记录的位置,而不必去定位整个表. 虽然说,在表中是否创建索引,不会影响到Oracle数据库的使用,也不会影响数据库语句的使用.这就好像即使字典没有目录的话,用户仍然可以使用它一样.可是,若字典没有目录,那么可想而知,用户要查某个条目的话,其不得不翻遍整本字典.数据库也是如此.若没有建立相关索引的话,则数据库在查询记录的时候,不得不去查询整个表.当表…

给定一个整数数组 A,我们只能用以下方法修改该数组:我们选择某个个索引 i 并将 A[i] 替换为 -A[i],然后总共重复这个过程 K 次.(我们可以多次选择同一个索引 i.) 以这种方式修改数组后,返回数组可能的最大和. 示例 1:输入:A = [4,2,3], K = 1输出:5解释:选择索引 (1,) ,然后 A 变为 [4,-2,3]. 例 2:输入:A = [3,-1,0,2], K = 3输出:6解释:选择索引 (1, 2, 2) ,然后 A 变为 [3,1,0,2]. 示例 3:…

一.关于聚集索引列的选择(参考) 1. 聚集索引所在的列,或者列的组合最好是唯一的. 当我们创建的聚集索引的值不唯一时,SQL Server则无法仅仅通过聚集索引列(也就是关键字)唯一确定一行.此时,为了实现对每一行的唯一区分,则需要SQL Server为相同值的聚集索引列生成一个额外的标识信息进行区分,这也就是所谓的uniquifiers.而使用了uniquifier后,对性能产生的影响分为如下两部分: a. SQL Server必须在插入或者更新时对现在数据进行判断是否和现有的键重复,如果重…

一.先阐述下单列索引和组合索引的概念: 单列索引:即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引. 组合索引:即一个索包含多个列. 如果我们的查询where条件只有一个,我们完全可以用单列索引,这样的查询速度较快,索引也比较瘦身.如果我们的业务场景是需要经常查询多个组合列,不要试图分别基于单个列建立多个单列索引(当SQL语句所查询的列,全部都出现在复合索引中时,此时由于只需要查询索引块即可获得所有数据,当然比使用多个单列索引要快得多.下面以实际例子说明: 举例: 以下是代码片…

声明:虽然题目是Oracle.但同样适合MySQL InnoDB索引          在大多数情况下.复合索引比单字段索引好     很多系统就是靠新建一些合适的复合索引.使效率大幅度提高     复合索引比单字段索引复杂.有两个原则需把握:前缀性和可选性     但是.可叹的是.国内很多IT系统开发人员没有意识到应该优先设计复合索引     更没有充分理解复合索引的前缀性和可选性这两个重要原则          ㈠ 前缀性(Prefixing)                  在谓词条件中…

先来看一个栗子 EXPLAIN select * from employees where name > 'a'; 如果用name索引查找数据需要遍历name字段联合索引树,然后根据遍历出来的主键值去主键索引树里再去查出最终数据,成本比全表扫描还高. 可以用覆盖索引优化,这样只需要遍历name字段的联合索引树就可以拿到所有的结果. EXPLAIN select name,age,position from employees where name > 'a'; 可以看到通过select出的字段…

MySQL多索引查询选择 MySQL选择索引-引入 我们知道我们一个表里面可以有多个索引的,那么我们查询数据的时候不指定索引,MySQL就会帮我们自动选择.既然是MySQL程序帮我们自动选择的那么会不会有问题的呢?答案是会的,MySQL的优化器也有bug,有时候选择的索引并不是最优的. 案例1 假如一张表有10w的数据,有id主键和a,b普通索引,执行以下SQL select * from t where a between 10000 and 20000; select * from t fo…

假设有一张市民表(本篇只需要用其中的name和id_card字段,有兴趣的可以翻看“索引”篇,里面有建表语句) 每个人都有一个唯一的身份证号,且业务代码已经保证不会重复. 由于业务需求,市民需要按身份证查找对应姓名,即执行如下sql select name from CUser where id_card = 'xxxxxxxyyyyyyzzzzz'; 我们自然会想在id_card上建索引.因为该字段较大,一般不建议直接作为主键. 于是我们面临选择:是建普通索引还是唯一索引——结合前面的背景说明…

目录 前言 为什么全文索引不使用 B+ 树进行存储 全文检索 正排索引 倒排索引 倒排索引如何存储数据 FOR 压缩 RBM 压缩 倒排索引如何存储 字典树(Tria Tree) FST FSM 构建 FST 总结 前言 索引可能大家都不陌生,在用关系型数据库时,一些频繁用作查询条件的字段我们都会去建立索引来提升查询效率.在关系型数据库中,我们一般都采用 B 树索引进行存储,所以 B 树索引也是我们接触比较多的一种索引数据结构,然而在 es 中,进行全文搜索的时候却并没有选择使用 B 树 索引,…

一:索引的常见模型 1.哈希表(key-value)存储的数据结构 缺点:hash索引在做区间查询时,速度慢. 优点:hash索引很适用于等值查询的场景,比如memcached以及其他一些nosql引擎. 2.有序数组 优点:有序数组在等值查询和范围查询的场景中,性能都非常优秀. 如果仅仅看查询效率,有序数组是最好的数据结构. 缺点:更新数据时成本太高. 总结:有序数组只适用于静态存储引擎. 3.m叉搜索树 二:InnoDB的索引模型 每一个索引在InnoDB里面,对应一颗B+树. 根据叶子节点…

索引的分类: 普通索引: 唯一索引: 主键索引:特殊的唯一索引,唯一且不能有null值: 全文索引:全文索引用来对表中的文本域(char, varchar, text)进行索引 全文索引针对myisam存储引擎 explain select * from articles where match(title,body) against('database'); [会使用全文索引] ================================================ 什么情况下使用索引…

一.存储结构 在SQL Server中,有许多不同的可用排列规则选项. 二进制:按字符的数字表示形式排序(ASCII码中,用数字32表示空格,用68表示字母"D").因为所有内容都表示为数字,所以处理起来速度最快,遗憾的是,它并不总是如人们所想象,在WHERE子句中进行比较时,使用该选项会造成严重的混乱. 字典顺序:这种排序方式与在字典中看到的排序方式一样,但是少有不同,可以设置大量不同的额外选项来决定是否区分大小写.音调和字符集. 1.平衡树(B-树) 平衡树或B-树仅是提供了一种以…

以下的文章主要介绍的是MySQL索引的缺点以及MySQL索引在实际操作中有哪些事项是值得我们大家注意的,我们大家可能不知道过多的对索引进行使用将会造成滥用.因此MySQL索引也会有它的缺点: 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,如对表进行INSERT.UPDATE和DELETE.因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件. 建立索引会占用磁盘空间的索引文件.一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快. 索引只是提高效…

原文 http://www.cnblogs.com/BoyceYang/archive/2013/06/16/3139006.html 阅读导航 1. 概述 2. 什么是重复索引 3. 查找重复索引 4. 删除重复索引 5. 总结 1. 概述 很多人都知道索引在数据库上的是有利有弊的.像其他主流商业数据库一样SQL Server允许在一个列上重复创建索引.因为SQL Server没有限制创建重复索引的数量,只是限制数据库的一个表上最多可以创建999重复索引,所以这就增加了数据库中存在重复索引的可…

数据库建立索引常用的规则如下: 1.表的主键.外键必须有索引: 2.数据量超过300的表应该有索引: 3.经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引: 4.经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引: 5.索引应该建在选择性高的字段上: 6.索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引: 7.复合索引的建立需要进行仔细分析:尽量考虑用单字段索引代替: A.正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段: B.复合索引的几个字段是否经常同时以A…

转载自:https://www.cnblogs.com/hyd1213126/p/5828937.html 作者:爱不绝迹 (一)必读:深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.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.比如,我…

索引定义:是一个单独的,存储在磁盘上的数据库结构,其包含着对数据表里所有记录的引用指针. 数据库索引的设计原则: 为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引.那么索引设计原则又是怎样的?1．选择唯一性索引唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录.例如,学生表中学号是具有唯一性的字段.为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息.如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度. 2．为经常需要排序.分组和联合操作的字段建…

索引的三星原则 1.索引将相关的记录放到一起,则获得一星 2.如果索引中的数据顺序和查找中的排列顺序一致则获得二星 3.如果索引中的列包含了查询中的需要的全部列则获得三星 多列索引 1.1.多个单列索引 很多人对多列索引的理解都不够.一个常见的错误就是,为每个列建立独立的索引,或者按照错误的顺序创建多列索引. 我们会在稍后的章节中单独讨论索引列的顺序问题.先来看第一个问题,为每个列创建独立的索引,从SHOW CREATE TABLE 中很容易看到这种情况: CREATE TABLE t( c1…

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理. 一.最左前缀索引 这里先说一下联合索引的概念.MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做复合(联合)索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义.另外,单列索引可以看成联…

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索…