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覆盖索引与非覆盖索引的区别

非覆盖索引非覆盖索引则是指索引中并不包含查询语句所需要的全部数据列。...例如在一个拥有百万条记录的电商订单表中，如果有一个覆盖索引包含了经常查询的“订单编号”“下单时间”“用户 ID”等列，那么当查询这些列相关信息时，数据库可以快速从索引结构中提取数据返回结果，效率会显著提高...尤其是在处理复杂的关联查询或者多条件筛选查询且结果集较大时，频繁回表读取数据的开销会使得查询耗时明显增加。...在对响应时间要求极高的在线查询场景中，如果查询的数据列可以通过索引覆盖，那么使用覆盖索引可以快速返回结果，提升用户体验。...非覆盖索引多用于数据更新频繁，但查询相对简单且不需要获取太多列数据的场景。因为非覆盖索引占用空间相对较小，对数据更新操作的性能影响相对没那么大。

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MySQL中的联合索引、覆盖索引及最左匹配原则

叶老师的GreatSQL社区的这篇文章《3.联合索引、覆盖索引及最左匹配原则|MySQL索引学习》，不仅适用于GreatSQL、MySQL，从原理层，对Oracle等数据库同样是通用的。...在数据检索的过程中，经常会有多个列的匹配需求，接下来给出一些联合索引的使用以及最左匹配原则的案例。...最左匹配原则作用在联合索引中，假如表中有一个联合索引(tcol01, tcol02, tcol03)，只有当SQL使用到tcol01、tcol02索引的前提下，tcol03的索引才会被使用，同理只有tcol01...的索引被使用的前提下，tcol02的索引才会被使用。...那么就可以使用到覆盖索引的功能，查询数据无需回表，减少随机IO。 (3) 效率高。 多列条件的查询下，索引列越多，通过索引筛选出的数据就越少。

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    MySQL聚簇索引和非聚簇索引的理解

    如果你不为表指定一个主键，MySQL讲索第一个组成列都not null的唯一索引作为聚簇索引。...因此每个InnoDB表都有且仅有一个聚簇索引。 所有不是聚簇索引的索引都叫非聚簇索引或者辅助索引。 在InnDB存储引擎中，每个辅助索引的每条记录都包含主键，也包含非聚簇索引指定的列。...-----------------------华丽分隔符------------------- 简单解释 聚簇索引和非聚簇索引 下面举例聚簇索引和非聚簇索引的区别。 注意：这里的主键是非自增的。...普通索引K也是B+Tree的数据结构（请看右图），但是它不是聚簇索引，因此为非聚簇索引或者辅助索引（聚簇索引只可能是主键，或者所有组成唯一键的所有列都为NOT NULL的第一个唯一索引，或者隐式创建的聚簇索引这三种情况...然后在左侧的ID索引树查找ID=30对应的记录R3。 然后K索引树继续向右查找，发现下一个是k=5不满足（非唯一索引后面有可能有相等的值，因此向右查找到第一个不等于3的地方），停止。

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    Excel公式技巧93：查找某行中第一个非零值所在的列标题

    例如下图1所示，每行数据中非零值出现的位置不同，我们想知道非零值出现的单元格对应的列标题，即第3行中的数据值。 ?...图1 可以在单元格N4中输入下面的数组公式： =INDIRECT(ADDRESS(3,MATCH(TRUE,B4:M40,0)+1)) 然后向下拖拉复制至单元格N6，结果如下图2所示。 ?...图2 在公式中， MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0值比较，得到一个TRUE/FALSE值的数组，其中第一个出现的TRUE值就是对应的非零值，MATCH函数返回其相对应的位置...MATCH函数的查找结果再加上1，是因为我们查找的单元格区域不是从列A开始，而是从列B开始的。...ADDRESS函数中的第一个参数值3代表标题行第3行，将3和MATCH函数返回的结果传递给ADDRESS函数返回非零值对应的标题行所在的单元格地址。

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    数据库中的聚簇索引和非聚簇索引

    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。...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。...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。...非聚簇索引 以myisam为例，一个数据表table中，它是有table.frm、table.myd以及table.myi组成。table.myd记录了数据，table.myi记录了索引的数据。...所以myisam引擎的索引文件和数据文件是独立分开的，则称之为非聚簇索引 myisam类型的索引，指向数据在行的位置。即每个索引相对独立，查询用到索引时，索引指向数据的位置。

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    成本与体验的“非零和博弈”

    标题中提到的“非零和博弈”更多在经济学中被提起，与之相对的是零和博弈，当出现一些对立面需要进行平衡和参考时，如何通过综合性的考虑使得整体的收益或损失处于非零和的状态。...“非零和博弈”的优 上文理解了相关体验和成本，下面会主要介绍如何进行非零和博弈优化。 首先要理解视频的生命周期，这里提到的视频生命周期更偏向于短视频业务对应的生命周期。...通过利用闲时转码转码非头部10%的视频，降低整体的带宽成本。 转码存在几个指标，第一个就是转码整体CPU的利用率，第二是转出来的视频分发利用率。...从实验结果来看，在BVC0到BVC1的推广过程中，我们实现了10%或者百分之十几的视频覆盖90%左右的vv。在节省带宽成本的同时，我们的转码利用率也能够达到90%以上。...想要知道体验优化是否对卡顿有成效，就要关注优化措施带来的结果是否会引起QoE建模计算出的退出率有影响。如果退出率没有明显的改观，那么用户使用时常大概率也不会有非常正向的改观。

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    MySQL索引优化与常见失效场景，聚簇索引与非聚簇索引的区别

    本文将深入探讨MySQL索引的优化策略，介绍常见的索引失效场景，并详细解释聚簇索引与非聚簇索引的区别。 索引优化策略 选择合适的索引列 在创建索引时，选择适合作为索引列的字段非常重要。...使用模糊查询的前导通配符 对于模糊查询，如果通配符位于查询字符串的开头，如LIKE '%keyword'，那么索引同样无法被充分利用，因为数据库无法利用索引进行高效的匹配。...由于数据的物理排序，聚簇索引能够提供非常高效的范围查询，但插入和更新操作可能会引起数据页的分裂，影响性能。 非聚簇索引 非聚簇索引是独立于数据行的物理排序的，每个表可以有多个非聚簇索引。...非聚簇索引包含索引列的值和指向实际数据行的指针。虽然非聚簇索引的范围查询性能相对较差，但插入和更新操作不会引起数据页的分裂，因此在高并发的写入场景下表现更好。...代码演示 下面通过一个简单的代码示例，演示了如何创建索引、避免索引失效，并展示聚簇索引与非聚簇索引的效果。

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    sql server 聚集索引，非聚集索引，Identity ，gudi，主键的概念和比较

    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。...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。...所以，用于生成GUID的算法通常都加入了非随机的参数（如时间），以保证这种重复的情况不会发生。 GUID一词有时也专指微软对UUID标准的实现。...其它表关联的外键就用gudi来关联，这样查询关联数据的时候就使用非集聚索引，完美解决！

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    非科班转行指北：从零开始的java开发

    本文作者——tianyi Tianyi （づ￣3￣）づ╭❤～ 非科班CS指北：从零开始的java开发 我是本科211，能源与动力工程，非计算机专业。...然后就在拉钩上投了一堆小公司，结果只有一个给安排了面试。然后面试结束之后，觉得面试官问的问题太水了。于是就觉得自己水平还行，就投了腾讯、阿里、美团这些。...给非科班转行的建议 ● 应大菜菜群主的邀请，我来简单说下，非科班同学需要注意的几个地方 同学你是非科班的，在准备过程中遇到过哪些困难那？咋克服的？...非科班的同学学习基础知识的困难，我觉得就是互联网上的资源虽然齐全，但是过于零散。...--奋斗逼大菜菜） 3.对于非科班的转来计算机行业，有什么建议吗？

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    非科班·零基础的自学前端之路

    1、开始学习前端的前夕： 1）首先我列举了开发人员的需要的特性： ①对新事物，新知识保持高度的热诚； ②热爱开发，热爱计算机（不只是玩游戏）； ③足够的专注力； ④清晰的逻辑思路，擅长总结分析； ⑤自我独立解决和思考问题的能力...； 2）然后我要将开发人员需要的特性与自身的特性作比较； ①真诚的分析自己，是不是符合上述的条件； ②如果自己有不符合的地方，自己是否有足够的毅力和决心能克服和改变； ③自己克服和改变需要耗费的时长，付出和投入的比例...； 3）选择一门语言 ①去了解市面上的语言； ②每一门语言的用途，特点； ③选择自己喜欢的； 4）制定好学习的计划，细化： ①制定好阶段性的学习进度。...虽然书本的征订，出版会导致技术书籍没办法得到第一时间的更新。但是书本是系统获取知识的最佳途径，因为经过严格的编排，才能让你在阅读的过程中去逐渐的掌握知识的每一个细节。...基础知识很杂、很多、很细，一个视频所容纳的信息量是有限的，它没有办法将很零碎的知识全部都讲解一遍。在没有基础的情况下，这些零碎的知识恰恰是非常非常重要。

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    聚簇索引与非聚簇索引（也叫二级索引）--最清楚的一篇讲解

    ，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，像复合索引、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。...何时使用聚簇索引与非聚簇索引 ?...如果你已经设置了主键为聚簇索引，必须先删除主键，然后添加我们想要的聚簇索引，最后恢复设置主键即可。 此时其他索引只能被定义为非聚簇索引。这个是最大的误区。...一般要根据这个表最常用的SQL查询方式来进行选择，某个字段作为聚簇索引，或组合聚簇索引，这个要看实际情况。 记住我们的最终目的就是在相同结果集情况下，尽可能减少逻辑IO。 结合图再仔细点看 ?...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？

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    Excel公式：提取行中的第一个非空值

    标签：Excel公式，INDEX函数，MATCH函数 有时候，工作表行中的数据可能并不在第1个单元格，而我们可能会要获得行中第一个非空单元格中的数据，如下图1所示。...图1 可以使用INDEX函数/MATCH函数的组合来解决这个问题，如果找不到的话，再加上IFERROR函数来进行错误处理。...公式中，使用通配符“*”来匹配第一个找到的文本，第二个参数C4:G4指定查找的单元格区域，第三个参数零（0）表示精确匹配。 最后，IFERROR函数在找不到单元格时，指定返回的值。...这里没有使用很复杂的公式，也没有使用数组公式，只是使用了常用的INDEX函数和MATCH函数组合来解决。公式很简单，只是要想到使用通配符（“*”）来匹配文本。

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    Debian 公布关于支持非 systemd 初始化系统的投票结果

    本月初，Debian 开发团队发起投票以决定是否要支持非 systemd 初始化系统。现在投票已结束，最终投票结果为“选择 systemd 但同时探索替代方案”。...继续专注于 systemd 选择 systemd 但同时探索替代方案 支持多个初始化系统很重要 支持非 systemd 初始化系统，但避免影响进度 支持可移植性，避免影响进度 支持多个初始化系统是必要的...支持可移植性和多个初始化系统 需要进一步讨论 根据 Debian 公布的结果，最终获胜的投票选项为： “Systemd but we support exploring alternatives.”...在运行依赖于某些 systemd 接口的软件时，有助于探索替代方案的诸如 elogind 之类的技术对于 Debian 仍然很重要。...软件包可能会包括对 systemd 以外的其他 init 系统的支持，并且可能包括其使用的任何 systemd 特定接口的替代物。维护人员使用其常规的程序来确定要引入的补丁。

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    找出字符串中第一个匹配项的下标

    给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。...如果 needle 不是 haystack 的一部分，则返回  -1 。...示例 1： 输入：haystack = "sadbutsad", needle = "sad" 输出：0 解释："sad" 在下标 0 和 6 处匹配。 第一个匹配项的下标是 0 ，所以返回 0 。...提示： 1 <= haystack.length, needle.length <= 104 haystack 和 needle 仅由小写英文字符组成 我们可以让字符串 与字符串 的所有长度为 的子串均匹配一次...为了减少不必要的匹配，我们每次匹配失败即立刻停止当前子串的匹配，对下一个子串继续匹配。如果当前子串匹配成功，我们返回当前子串的开始位置即可。如果所有子串都匹配失败，则返回 −1。

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    在xpath匹配li标签的时候跳过第一个li标签，匹配剩下的li标签表达式怎么写？

    一、前言 前几天在Python白银交流群【꯭】问了一道Python选择器的问题，如下图所示。...二、实现过程 这个问题其实在爬虫中还是很常见的，尤其是遇到那种表格的时候，往往第一个表头是需要跳过的，这时候，我们就需要使用xpath高级语法了。...这里给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，思路是先筛选再匹配，代码如下所示： li.xpath('/li[position() > 1 and position() < 5]'...) 上面这个代码的意思是跳过第一个li标签，然后取到第五个li标签为止。...当然了，方法还是有挺多的，两种思路都可行。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用xpath提取目标信息的问题，文中针对该问题给出了具体的解析，帮助粉丝顺利解决了问题。

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