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联合索引（多列索引）

联合索引是指对表上的多个列进行索引，联合索引也是一棵B+树，不同的是联合索引的键值数量不是1，而是大于等于2. 最左匹配原则假定上图联合索引的为（a,b）。...联合索引也是一棵B+树，不同的是B+树在对索引a排序的基础上，对索引b排序。所以数据按照（1,1),(1,2)……顺序排放。...a,b)联合索引的。...但是，对于b列的查询，selete * from table where b=XX。则不可以使用这棵B+树索引。可以发现叶子节点的b值为1,2,1,4,1,2。...所以，当然是我们能尽量的利用到索引时的查询顺序效率最高咯，所以mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。优化：在联合索引中将选择性最高的列放在索引最前面。

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最佳多列索引公式

x 个等值条件字段 + 1 个范围条件字段 or y 个排序字段 + z 个其他需要获取的字段。...在最佳多列索引公式中，最多有一个范围条件字段，且不能和排序字段并存。如果有排序需求，应优先考虑排序，想办法规避范围条件筛选。...| 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | +----------------++---------+----...(country, IF(rating > 8, 1, 0), release_date)，或者使用虚拟列来实现。...其他需要获取的字段（索引覆盖）其他需要获取的字段指的是需要被 SELECT 且还不在索引中的字段。如果索引中包含了所有需要获取的字段，那么数据库可以直接从索引中获取数据，而不需要再去表中查询数据。

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「Mysql索引原理（五）」多列索引

很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。...，但实际上更多时候说明了表上的索引建得很糟糕：到底什么时候创建多列索引？...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。...多列索引的顺序正确的顺序依赖于使用该索引的查询，并同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要。...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。

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pandas dataframe 新增单列和多列

dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法，返回一个新对象（副本），不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...) 结果展示： col_1 col_2 0 0 4 1 1 5 2 2 6 3 3 7 col_1 col...df.insert(loc=len(df.columns), column=“col_4”, value=[8, 9, 10, 11]) 这种方式会对旧的dataframe新增列 import pandas...df.insert(loc=len(df.columns), column="col_4", value=[8, 9, 10, 11]) print(df) dataframe 新增多列...list unpacking import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'col_1

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MySQL索引中的前缀索引和多列索引

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...前缀字符个数区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 多列索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。

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盘点一个Pandas多列分组问题

一、前言前几天在Python白银交流群【在途中要勤奋的熏肉肉】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。....str.lower() test['pid'] = test['pid'].astype(int) test['arr0'] = test['arr0'].astype(str) test['arr1'...] = test['arr1'].astype(str) test['arr2'] = test['arr2'].astype(str) test['arr3'] = test['arr3'].astype...(str) aggregate_funcs = { 'arr0': lambda s: '-'.join(set(s)), 'arr1': lambda s: '-'.join(set(...这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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Pandas数据排序：单列与多列排序详解

Pandas库提供了强大的功能来实现数据的排序操作，无论是单列排序还是多列排序，都能轻松应对。本文将由浅入深地介绍Pandas中单列和多列排序的方法、常见问题及报错，并提供解决方案。...可以通过reset_index()重置索引。...sort_values()方法同样支持多列排序，只需传入一个包含多个列名的列表即可。排序时，Pandas会按照列表中列的顺序依次排序。...在多列排序中，有时需要某些列按升序排序，而另一些列按降序排序。...总结通过本文的介绍，我们了解了Pandas中单列和多列排序的基本用法、常见问题及其解决方案。掌握这些知识可以帮助我们在实际数据分析工作中更加高效地处理数据。

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Pandas读取文本文件为多列

要使用Pandas将文本文件读取为多列数据，你可以使用pandas.read_csv()函数，并通过指定适当的分隔符来确保正确解析文件中的数据并将其分隔到多个列中。...假设你有一个以逗号分隔的文本文件（CSV格式），每一行包含多个值，你可以这样读取它：1、问题背景当使用Pandas读取文本文件时，可能会遇到整行被读为一列的情况，导致数据无法正确解析。...使用delim_whitespace=True：设置delim_whitespace参数为True，Pandas会自动检测分隔符，并根据空格将文本文件中的数据分隔为多列。...StringIO(a), delimiter=r'\s+', header=None)print(df.shape)print(df.head())输出结果:(3, 42) 0 1...，Pandas都提供了灵活的方式来读取它并将其解析为多列数据。

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CSS——多列

定义多列(Multi Columns)属性是一些与文本的多列排版相关的CSS属性。概述多列属性可以将文本设计成像报纸杂志那种多列排版的布局，类似于Microsoft Word中的段落分栏功能。...多列属性主要应用于文本的容器元素上，包括列数(column-count属性)、统一的列宽(column-with属性)和统一的列间距(cloumn-gap属性)等。...并不能分别指定各列的宽度，因此结果是内容能且只能均匀分散到多列。列表元素描述 column-count column-count 属性用来描述元素应该被划分的列数。...column-fill column-fill 属性用来规定如何填充列(是否进行填充)。 column-gap column-gap 属性用来规定元素列间距的大小。...变更点多列属性全部是CSS3新增加的。

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mysql 创建主键索引唯一索引全文索引多列索引添加索引

TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column` ) 多列索引 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (...`column1`, `column2`, `column3` ) 1.普通索引。...它有以下几种创建方式：（1）创建索引：CREATE INDEX indexName ON tableName(tableColumns(length));如果是CHAR,VARCHAR类型，length...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。...它有以下几种创建方式：（1）创建索引：CREATE UNIQUE INDEX indexName ON tableName(tableColumns(length)) （2）修改表结构：ALTER

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Pandas 修改单列，多列，Dataframe 数据类型方法汇总

文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取时，修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column_name'].astype(np.str) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型...import pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric) print(df.dtypes) 3.创建dataframe...时，修改数据类型 import pandas as pd # method1 df = pd.DataFrame(data, dtype='float') print(df.dtypes) # method2...df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 4.读取时，修改数据类型 import pandas as pd df = pd.read_csv

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列存储索引1：初识列存储索引

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。...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。...一旦索引被创建，它会提高SQLServer 中很多查询的效率。我们获得了什么？（优点）当我们再次运行listing 1的代码，结果和以前的一样，但是这个结果几乎是即刻返回的。...整个查询只用了0.34秒，是之前没有加入列存储索引速度的18倍多。当然如果从硬盘上读取的话，即使是列存储索引也会变慢，大约需要1.54秒，不过这仍然要比之前的8.11秒快了5倍多。...Figure 1-1: 执行计划显示为Ｂａｔｃｈ当然在２０１４中批处理模式的操作符增加很多，其中ｏｕｔｅｒｊｏｉｎ也是其中之一，总之在性能和限制上，２０１４都有显著的提高，这一点是毋庸置疑的。

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ElasticSearch 多索引

1、用逗号将索引隔开，如： $ curl -XPOST http://localhost:9200/aaa,website/_search/ { "took": 1, "timed_out": false...shards": { "total": 10, "successful": 10, "failed": 0 }, "hits": { "total": 5, "max_score": 1,..."hits": [ { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123", "_score": 1, "_source"...aaa", "_id": "AVcCogrMzgrwoUDkEMu2", "_score": 1, "_source": { "str1": "hello, world!"...3、数学表达式风格最后可以通过add(+)添加一个索引，使用remove(-)去掉一个索引

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Elasticsearch多索引

在Elasticsearch中，一般的查询都支持多索引。只有文档API或者别名API等不支持多索引操作，因此本篇就翻译一下多索引相关的内容。...首先，先插入几条数据： $ curl -XPOST localhost:9200/test1/test/1 -d '{"name":"test1"}' $ curl -XPOST localhost:9200.../test1/test/2 -d '{"name":"test1"}' $ curl -XPOST localhost:9200/test2/test/1 -d '{"name":"test1"}' 这样..." } } ] } } _all 也可以在索引部分直接使用_all关键字代表匹配所有的索引。...pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}' 另外介绍几个文档中常用的参数：所有的多索引API支持以下url查询字符串参数 1 ignore_unavailable:

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列转行-posexplode多列对应转行

------------+----------------------------+-----------------------------+ 二、函数介绍 split posexplode 三、列转行...| 0007 | +-----------+------+-----------+ 上面可以看到，pos列是orderid中每个订单对应的数组下标。...2、posexplode 同时处理两列使用posexplode同时对order_list 和 distance_list 进行炸裂处理执行SQL select rider_id, t2.pos, t2...1 | 8.11 | +-----------+------+-----------+---------+-----------+ 可以看到结果中，两列均炸开了，但是炸开的结果...3、查询结果增加对payment_list的处理，select 去掉pos相关列，得到最终结果执行SQL select rider_id, order_id, t3.distance, t4.payment

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excel 多列内容拼接

excel 多列内容拼接使用 & 即可，但是对于符合拼接，需要单独加双引号例如想要拼接 A2 和 B2 的内容生成一个新列，A2 内容为 320，B2 内容为 480，我们生成新列，需要拼接两列内容...，中间同时拼接 * ，新列公式如下： =A2&"*"&B2 生成结果为： 320*480

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pandas新版本增强功能，数据表多列频率统计

前言 pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。 ---- 列频率统计 pandas 以前的版本(1.1以前)中，就已经存在单列的频率统计。...image-20200806092901143 通过参数 normalize 可以转换成占比但是，以上都是针对单列的统计，很多时候我们希望对多列组合的频率统计。...---- 数据表的多列频率统计现在，pandas 1.1 版本中已为 DataFrame 追加了同名方法 value_counts，下面来看看怎么使用。...-20200806095018867 bins 参数指定分3段通常我们希望按分段排序： image-20200806095136997 参数 sort 控制是否按频率倒序，设置为 False，则按索引排序...很遗憾，并没有这个参数，应该考虑到组合列的值是不能分段的。

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MongoDB 多键索引

一、多键索引基于一个数组创建索引，MongoDB会自动创建为多键索引，无需刻意指定多键索引也可以基于内嵌文档来创建多键索引的边界值的计算依赖于特定的规则注，多键索引不等于在文档上的多列创建索引...b: 1 }的复合多键索引原因是每一个索引的索引字段只有一个数组一些限制不能够指定一个多键索引为分片片键索引哈希索引不能够成为多键索引...二、示意图如下图，基于集合上的数组创建多键索引，且数组为内嵌文档 image.png 三、创建多键索引 1、演示环境 > db.version() 3.2.10 >...ratings: [ 9, 5 ] }, { _id: 9, type: "food", item: "eee", ratings: [ 5, 9, 5 ] }]) //下面基于ratings列创建一个多键索引..."ok" : 1 } 更多参考 MongoDB 单键(列)索引 MongoDB 复合索引 MongoDB执行计划获取(db.collection.explain())

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ElasticSearch 空搜索与多索引多类型搜索

1....在这个例子中，我们没有指定任何查询，故所有的文档具有相同的相关性，因此对所有的结果都是中性的 _score 为1。 max_score 是文档与查询文本匹配度最高的 _score。...如果低响应时间比完整结果更重要，你可以将超时指定为 10 或 10ms（10毫秒）或 1s（1秒）： curl -XGET 'localhost:9200/_search?...多索引和多类型搜索如果不对我们的搜索做出特定索引或者特定类型的限制，就会搜索集群中的所有文档。...在多个索引中搜索的方式完全相同 - 只是会涉及更多的分片。搜索一个具有五个主分片的索引完全等同于搜索每个具有一个主分片的五个索引。

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Excel 多列代码表查找

例题描述有 Excel 数据如下：现在要用左边表格中每行的A,B,C的值对应右边表格的M,N,O的值去查找，然后返回此行的House值填在左边表的E列中，结果如下图所示：此题涉及读取Excel文件指定区域数据以及在序表中根据关键字段的值查找记录并返回记录的其他字段值...1).(E(?...2).keys(M,N,O).find([A,B,C]).House)",A1:D4,I1:L9)如图：简要说明：循环表1的每一行，用A,B,C的值对应表2的关键字段（M,N,O）值去查找对应的行，返回此行的

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