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Pandas HDFStore.create_table_index不提高select查询速度，寻找更好的搜索方式

Pandas是一个开源的数据分析和处理工具，提供了丰富的数据结构和数据分析函数。HDFStore是Pandas中用于存储和读取大型数据集的一种文件格式。create_table_index是HDFStore对象的一个方法，用于在HDFStore中创建索引以提高查询速度。

然而，根据问题描述，使用create_table_index方法并没有提高select查询速度。在这种情况下，我们可以尝试其他更好的搜索方式来优化查询速度。以下是一些可能的方法：

  1. 使用查询条件：确保在select查询中使用适当的查询条件，以减少需要检索的数据量。通过筛选出符合特定条件的数据，可以减少查询的时间和资源消耗。
  2. 使用合适的数据结构：根据数据的特点选择合适的数据结构。例如，如果数据具有有序性，可以考虑使用有序数据结构（如二叉搜索树或B树）来加速查询操作。
  3. 数据分片和分布式计算：如果数据量非常大，可以考虑将数据分片存储，并使用分布式计算框架（如Apache Spark）进行并行查询。这样可以利用多台计算机的计算资源来加速查询操作。
  4. 数据预处理和缓存：对于频繁查询的数据，可以考虑进行预处理，并将结果缓存起来。这样可以避免每次查询都重新计算，从而提高查询速度。
  5. 使用索引：除了HDFStore的create_table_index方法外，还可以尝试使用其他类型的索引来加速查询操作。例如，在Pandas中可以使用DataFrame的set_index方法创建索引，或者使用数据库系统中的索引机制。

总结起来，优化查询速度的方法包括使用查询条件、选择合适的数据结构、数据分片和分布式计算、数据预处理和缓存，以及使用索引等。根据具体情况选择合适的优化方法，可以提高查询效率。

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第六章· MySQL索引管理及执行计划

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使用 HuggingFace Transformers创建自己的搜索引擎

使用像HuggingFace这样的工具，将句子或段落转换成向量，可以用于语义相似等自然语言处理任务，这是前所未有的简单。使用最新的技术和语言模型重构我的代码将使其性能更好。...创建搜索索引 当使用谷歌或Bing这样的搜索引擎时，用户希望很快得到结果。为了以闪电速度搜索结果集，我们可以使用轻量级和高效的非度量空间库(NMSLIB)。...我们需要找到最接近搜索向量的向量。使用暴力循环技术搜索和排序数据可能代价昂贵且速度缓慢。相反，为数据点创建一个索引则会快很多。...现在已经对数据进行了向量化，并且填充了搜索索引，现在应该创建接受用户查询并返回类似葡萄酒的函数。...用户查询将使用encode转换为一个向量，就像我们对葡萄酒描述所做的那样。然后，可以使用NMSLIB返回用户查询向量的k个最近邻。我把k设为20，但你可以随意实验。

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嫌pandas慢又不想改代码怎么办？来试试Modin

之前和大家分享过一篇关于提速pandas的文章，主要是在pandas的具体操作用法上提出了一些改进，还在抱怨pandas运行速度慢？...但是，在处理过多的数据时，单核上的Pandas就显得心有余而力不足了，大家不得不求助于不同的分布式系统来提高性能。然而，提高性能的权衡伴随着陡峭的学习曲线。...Modin在8核计算机上将Pandas查询加速4倍，只需要用户更单行代码。该系统专为现有的Pandas用户而设计，他们希望程序能够更快地运行并且无需重大代码更改即可更好地扩展。...他们去了Kaggle并对那里出现的脚本和笔记进行了大量搜索，并最终弄明白了最受欢迎的pandas方法如下： ?...times: user 76.7 ms, sys: 5.08 ms, total: 81.8 ms Wall time: 7.6 s 使用Modin，只需更改import语句，read_csv在4核计算机上的运行速度可提高

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MYSQL优化有理有据全分析（面试必备）

或DISTINCT查询的所有列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表。...使用索引查询需要注意 索引可以提供查询的速度，但并不是使用了带有索引的字段查询都会生效，有些情况下是不生效的，需要注意！...使用OR关键字的查询 查询语句的查询条件中只有OR关键字，且OR前后的两个条件中的列都是索引时，索引才会生效，否则，索引不生效。 ? ? ?...增加冗余字段 设计数据表时应尽量遵循范式理论的规约，尽可能的减少冗余字段，让数据库设计看起来精致、优雅。但是，合理的加入冗余字段可以提高查询速度。...第二种方式的插入速度比第一种方式快。 使用LOAD DATA INFILE 当需要批量导入数据时，使用LOAD DATA INFILE语句比INSERT语句插入速度快很多。

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mysql索引使用技巧及注意事项

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MYSQL面试常考知识点总结

由于B+树在内部节点上不包含数据信息，因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密，具有更好的空间局部性。因此访问叶子节点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。...哪些字段适合建索引 1.在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 2.在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 3.在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键...，可以加快连接的速度； 4.在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 5.在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序...哪些字段不适合建索引 1.对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。...这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。

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关于Mysql数据库索引你需要知道的内容

，其效率大于索引合并 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索 索引合并：使用多个单列索引组合搜索 覆盖索引：select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖...一般来说，应该在这些列上创建索引：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引...一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点： 第一：对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。...InnoDB主键索引采用聚集索引，B+树叶子存储数据 适用场景： MyISAM适合： 插入不频繁，查询非常频繁，如果执行大量的SELECT，MyISAM是更好的选择， 没有事务。...MyISAM和InnoDB实现B树索引方式的区别是什么 MyISAM，B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址，在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的key存在，

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除了增删改查你对MySQL还了解多少？

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Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是： 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定列的查询速度 事实证明，这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...它们不需要是唯一的，但唯一性是提高查询速度所需要的，并且在许多操作中都是假定的。...你逐一进行了几次查询，每次都缩小了搜索范围，但只看了列的一个子集，因为同时看到所有的一百个字段是不现实的。现在你已经找到了目标行，想看到原始表中关于它们的所有信息。一个数字索引可以帮助你立即得到它。...从原理上讲，如下图所示： 一般来说，需要保持索引值的唯一性。例如，在索引中存在重复的值时，查询速度的提升并不会提升。...这个惰性的对象没有任何有意义的表示，但它可以是： 迭代（产生分组键和相应的子系列--非常适合于调试）： groupby 以与普通系列相同的方式进行查询，以获得每组的某个属性（比迭代快）： 所有操作都不包括

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mysql优化sql语句的方法

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。 ...23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create...如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。 ...通过各种对数据库的优化方法，获取最高的查询和加载性能，达到查询性能的提高和加载性能的提高。 3、掌握优化的方式和途径 建表、索引、配置、SQL语句都需要优化 4、掌握建表和分表优化？...所以有时候基于性能考虑，我们需要有意的违反三范式，适度的做冗余， 以达到提高查询效率的目的 2、适当建立索引：建索引查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，建索引还占内存。

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