TokuMX中的部分索引 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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python中的dataframe 剔除部分数据后，索引消失，重新建立索引

今天在处理一个数据的过程中出现问题，python中的dataframe 剔除部分数据后，索引消失，遍历就出错，报错形式如下 Traceback (most recent call last)..._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item KeyError: 31 后来找了以下是由于我对原始数据删除了部分异常数据导致的，。...#会导致原索引丢失，30-32 indexdf=indexdf[indexdf["EE"]!...=0] 解决方案 #重新定义索引，才能支持遍历 # indexdf = indexdf.reset_index(drop=True) 代码： indexdf=pd.read_table...=0] #重新定义索引，才能支持遍历 indexdf = indexdf.reset_index(drop=True) for i in range(len(indexdf)):

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mssql 优化之索引部分

====================== -- Author: daiyueqiang -- Create date: 2012-12-31 -- Description: 查询当前数据库中缺失的索引...许多不同查询的编译和重新编译可影响该列值 migs.user_seeks , --由可能使用了组中建议索引的用户查询所导致的查找次数 migs.avg_total_user_cost ,-- 可通过组中的索引减少的用户查询的平均成本...它可以帮助您确定某个特定的索引的波动性和写入数据的读取的比率。这可以帮助您改进和优化您的索引策略。...例如，如果您有一个表，是相当静态（很少写入任何索引），你可能会更有信心有关添加更多的索引在你失踪的索引查询中列中。...本sql的意思是，表的索引在数据库中未被使用，作为你进行下一步删除的依据。

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MongoDB 部分索引(Partial Indexes)

MongoDB部分索引只为那些在一个集合中，满足指定的筛选条件的文档创建索引。由于部分索引是一个集合文档的一个子集，因此部分索引具有较低的存储需求，并降低了索引创建和维护的性能成本。...部分索引通过指定过滤条件来创建，可以为MongoDB支持的所有索引类型使用部分索引。..."ok" : 1 } 三、创建部分唯一索引的一些限制部分索引只为集合中那些满足指定的筛选条件的文档创建索引。...具有唯一约束的部分索引不会阻止不符合唯一约束且不符合过滤条件的文档的插入。...稀疏索引指的是在一个集合中文档A,C中包含某些列，如Key_A，而其他文档不包含Key_A，Key_A上的索引为稀疏索引部分索引代表的稀疏索引提供的功能的一个超集，应该优先于稀疏索引

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仅对部分数据构建索引

索引会占用比想象中的还要大的空间，有好几次我向表中添加索引以增加速度，但是对磁盘使用量的快速增长感到震惊。...虽然索引是构建在列上，但是并不是每个行记录都需要在索引里面，这是部分索引partial indexes就提供了一个解决方案。...假设在电子商务应用程序的数据库中有一个很大的orders表，包含应用程序中指定的每种类型的订单数据，甚至包括那些未完成的订单。...此时应用程序有一个搜索功能，可以根据orders表中的一列进行过滤，但是那些未完成的订单不需要在这个索引中。创建部分索引时使用WHERE子句，使索引只包含符合条件的行。...（user_id可能只是一个整数），但是对于文本列或多列索引，最终节省的磁盘空间将会很大。

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索引中的b树索引

1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树索引能够加快访问数据的速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,而不是其他的节点页 7.b树对索引列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序的依据是,定义索引时列的顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序

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从MongoDB迁移到TokuMx

但是当大量更新和删除的时候，这种方式重复利用空间的能力就比较小，因为在deleteList中，不太容易找到合适的已删除文档，而且一旦更新就会又移动位置，磁盘重复利用率低，增长快，碎片多。...相比之下，usePowerOf2Size方式，Mongodb每次都会开辟比文档大的多的空间，使用空间变多，但是更新和删除的容错率就会比较高，因为在deleteList列表中更容易找到合适的删除文档（每个列表中的文档大小都是相同的固定的...得益于Fractal Tree，因为I/O的减少，分形树索引不会要求索引必须小于内存。即使超过内存的限制，TokuMX依然可以维持很高的写入性能。...: 不支持全文索引不支持GEO地理信息我们看中的就是他的磁盘占用，对这两个限制不Care。...document多是4K左右，原Mongodb数据库达到TB级别，感性体验: 数据存储占用空间大幅下降，说只用原来的1/10并不夸大每个collection及index都会存在单独的文件中,这样删除单表或索引后会立即释放占用的空间

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Mysql中的索引

Mysql索引类型 Primary key/主键索引,Innodb 中又叫聚簇索引,InnoDB存储引擎的表会存在主键（唯一非null），如果建表的时候没有指定主键，则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引...单列索引:索引中只包含一个列。组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。...FULLTEXT(全文索引):全文索引类型为FULLTEXT，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。...图中的每个节点称为页,页就是我们上面说的磁盘块,在MySQL中数据读取的基本单位是页,所以我们这里叫做页更符合MySQL中索引的底层数据结构。...聚簇索引和非聚簇索引在Mysql中B+树索引按照存储方式的不同分为聚集索引和非聚集索引。

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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。...，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。...当出现索引合并时表明表上的所有是有值得优化的地方，判断是否出现索引合并可以观察Extra列是否出现了如下信息 Using union(account_batch_batch_no_index,account_batch_source_system_index...); 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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巧用MongoDB部分索引优化性能问题

,稀疏索引与部分索引都可以实现这个功能.部分索引功能是稀疏索引的超集同时提供更多的表达式,所以推荐使用部分索引. 3、优化索引--创建部分索引 db.xiaoxu20220704.createIndex...】 1、部分索引特点与优势部分索引只是对满足过滤表达式的记录进行索引，而不是所有记录,所以才称为部分索引。...1、部分索引能够更好控制哪些记录被索引，稀疏根据索引字段是否存在来索引,而部分索引支持很多种表达式 2、部分索引相当于稀疏索引的超集功能.例部分索引的$exists:true等价稀疏索引，...4、部分索引与查询覆盖　　１、在文章开头提到遇到的案例中查询条件是exists:true作为查询条件，经过优化后创建过滤条件为exists:true的部分索引，解决count性能问题，但如果过滤的记录增加...因为索引中记录都是满足条件的直接回表过滤也都是满足条件的．　　２、经过验证目前存在exists:true查询时，不管是部分索引还是普通索引，都无法使用查询覆盖（截止目前最新5.0版本都还没有解决，期待未来版本能够优化这个问题

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NOSQL—MongoDB之外的新选择

MongoDB之外的新选择 MongoDB拥有灵活的文档型数据结构和方便的操作语法，在新兴的互联网应用中得到了广泛的部署，但对于其底层的存储引擎一直未对外开放，虽说开源却有失完整。...Mongo版本3中开发了插件式存储引擎API，为第三方的存储引擎厂商加入Mongodb提供了方便。也许是迫于TokuMX的压力，内存配置在版本3中都有很好的体现。...TokuMX实现了绝大部分MongoDB2.4的功能，应用程序无需做任何修改。...TokuMX 提供了三个主要的特性：性能的优化提升，数据压缩特性，支持事务【支持事务，不是进步还是倒退】。...有份测试结果表明，在不影响性能的前提下 TokuMX 比原生的 MongoDB 节约了90%的存储空间。

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MongoDB：逐渐变得无关紧要

阶段一：痴迷我与MongoDB的第一次接触十分神奇：一个poliglot持久性架构用它来处理部分系统，而框架的关系模型却不是很适合。然而它运行得十分漂亮：快速、易于安装和使用，并且运转良好。...第一波：TokuMX TokuMX是MongoDB的一个分支，我喜欢称之为“MongoDB迷人的双胞胎兄弟”。...所有你需要做的就是将MongoDB实例更换成TokuMX，然后转移数据（这是相当容易的），这样你就大功告成了。是的，与MongoDB一样，它也是开源的，而且有运行非常好的免费版本。...这是一个有意思的解决方案，因为它，我可以得到关系模型中具有文档灵活性的好的部分。而所有这一切都基于同样的产品。太好了！但是MongoDB曾比PostgreSQL的具有更高性能。...我没有想要比较PostgreSQL和TokuMX，但鉴于两者现在都比MongoDB拥有更好的性能，我想大家已经清楚我的观点了。

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MySQL中索引的限制

下面列出了目前 MySQL中与索引使用相关的限制（1）MyISAM存储引擎索引键长度的总和不能超过1000字节（2）BLOB和TEXT类型的列只能创建前缀索引（3）MySQL目前不支持函数索引（...=或者）的时候，MySQL无法使用索引（5）过滤字段使用了函数运算（如abs（column））后，MySQL无法使用索引（6）Join语句中Join条件字段类型不一致的时候，MySQL无法使用索引...（7）使用LIKE操作的时候如果条件以通配符开始（如'%abc...'）时，MySQL无法使用索引（8）使用非等值查询的时候，MySQL无法使用Hash索引

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MySQL中的哈希索引

mySQL中的哈希索引在MySQL中，如果你使用的是Innodb存储引擎，那么经常会遇到B+树索引的概念，关于这个概念，之前的文章中我们讲过，除此之外，还有一种索引值得关注，那就是"哈希索引"。...这样做有一个比较直观的问题，就是有的数字映射到了集合中的同一个位置，把这种现象称之为哈希碰撞，解决这种碰撞最直接的办法就是使用链接法，就是映射到集合中同一位置的元素用链表进行链接，这样查询的时候，就可以直接去遍历这个链表进行查询了...确切的说，对于Innodb的哈希索引，有以下特点： 1、Innodb的哈希索引不能由用户手动的创建。也就是常说的自适应哈希索引，站在这个角度来讲，确实不支持哈希索引。...2、Innodb会自动调优，如果判定自适应哈希索引能够提升效率，Innodb会自己建立相关的哈希索引，这个层面上讲，Innodb又支持哈希索引。 Innodb中哈希是怎样使用的呢？...有优点也就有缺点，当然，缺点是和B+树索引对比而来的，Hash索引和B+ Tree索引的区别有： 1、哈希索引只能适用于等值查询，对于范围查询的场景，它无能为力，而B+ Tree索引可以轻松的处理； 2

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InnoDB中的索引类型

而聚簇索引B+树的非叶子节点一般由数据表中的主键负责构造（当然也可能不是主键，这个后文会进行说明）。...如果开发人员删除了InnoDB引擎中某张数据表的主索引，那么这个数据表将自行寻找一个非空且带有唯一约束的字段作为主索引。...如果还是没有找到那样的字段**，InnoDB引擎将使用一个隐含字段作为主索引（ROWID）**。 B+树的构造特性在这里就得到了充分利用，因为只需要将主索引B+树的非叶子节点加载到内存中。...非主索引（辅助索引/二级索引）数据表索引列表中除去主索引以外的其它索引都称为非主索引。非主索引都是使用非聚簇索引方式组织数据，也就是说它们实际上是对聚簇索引进行检索的数据结构依据。...条件建索引是极其重要的一个原则; 注意不要过多用索引,否则对表更新的效率有很大的影响,因为在操作表的时候要化大量时间花在创建索引中 3、复合索引会替代单一索引么如果索引满足窄索引的情况下可以建立复合索引

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初识MongoDB中的索引

索引就像图书的目录一样，可以让我们快速定位到需要的内容，关系型数据库中有索引，NoSQL中当然也有，本文我们就先来简单介绍下MongoDB中的索引。...---- 索引创建默认情况下，集合中的_id字段就是索引，我们可以通过getIndexes()方法来查看一个集合中的索引： db.sang_collect.getIndexes() 结果如下： [..."docsExamined" : 10000 } }, "serverInfo" : { }, "ok" : 1.0 } 结果比较长，我摘取了关键的一部分...，默认为false 4.unique是否创建唯一索引，默认false 5.sparse对文档中不存在的字段是否不起用索引，默认false 6.v表示索引的版本号，默认为2 7.weights表示索引的权重...好了，MongoDB中的索引入门我们就说到这里，小伙伴们有问题欢迎留言讨论。参考资料： 1.《MongoDB权威指南第2版》

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pytorch中的数据索引

pytorch中的数据索引在PyTorch中，数据索引是指在处理张量（Tensor）时访问或操作特定元素的过程。...索引在数据处理和深度学习中是非常常见且重要的操作，它允许我们以各种方式访问数据集中的元素，执行数据的切片、提取、过滤等操作。...基本索引方法在PyTorch中，数据索引的基本方法类似于Python中的列表索引。可以通过使用方括号和索引号来访问张量中的特定元素或子集。...布尔索引使用布尔索引可以根据条件获取张量中满足条件的元素。...在每个Epoch中，训练集被分成多个批次（batch），每个批次包含多个样本。每个批次的大小为64。代码中的训练过程会迭代整个训练集，并对模型进行更新。

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ES中的索引管理

: true 三、索引设置 1.分片相关设置 number_of_shards每个索引的主分片数，默认值是 5 。...这个配置在索引创建后不能修改。 number_of_replicas每个主分片的副本数，默认值是 1 。...对于活动的索引库，这个配置可以随时修改设置索引分片信息 PUT /megacorp { “settings” : { “number_of_shards” : 3, ...” : 1 } } 查看分片信息 GET /_cat/shards 2.分析器相关设置可以自定义分析器(后续用到再做详细介绍) 四、索引下的类型和映射同一个索引下的不同类型不能定义冲突的字段...index-demo PUT /index2 PUT /index2/_alias/index-demo 查找别名下的索引 GET /*/_alias/index-demo 查找索引下的别名

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算法小细节之数组某部分的中间位置的索引

给定一个数组的某个部分，这部分起始索引为L，结束索引为R，求这部分中间位置的索引。...1. int mid = (L + R) / 2 这个公式在数学上没有任何错误，通过这样的方式得到的mid值一定是L和R的中间值，但是在计算机中可能会造成数值越界的问题，如果L接近Integer.MAX_VALUE...，但为了程序的绝对正确性，这个求中间索引的方法需要改进，就是下面的第二种方法。...2. int mid = L + (R - L) / 2 这种方法就避免了在计算机中的值越界问题，但还可以改进，看下面的第三种方法。...3. int mid = L + ((R - L) >> 1) 在计算机中，移位运算是要比算术运算的效率高的，我们知道，一个数右移一位的结果与这个数除以2的结果是相同的（关于位运算的详细介绍可以参考图解

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MySQL 索引（中）

叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签。该书签用来告诉 InnoDB 存储引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据。...同样是基于索引的查询，查询结果也是相同的，那为什么查询效率不一样呢？举个例子来说明下，假设有数据表 T，表中包含三个字段 id、emp_no 和 gender，id 为主键，并且在 k 上有索引。...表中 R1~R5 的值分别为(3, 300, "M")、(5, 500, "M")、(8, 800, "F")、(13, 1300, "F") 和 (21, 2100, "M")，聚簇索引和非聚簇索引的索引树的示意图如下...也就是说，基于非聚簇索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。覆盖索引上一节讲到，当使用非聚簇索引查询数据时，由于查询结果需要的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。...最左前缀原则从前面的例子中，可以看出索引的存在确实大大提高了查询效率，那是不是需要为每个查询都设计一个索引，答案是大可不必。

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「Mysql索引原理（三）」Mysql中的Hash索引原理

不过访问内存中的行速度非常快（因为是MEMORY引擎），所以对性能影响并不大哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以无法用于排序哈希索引不支持部分索引列查找，因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希码...如果哈希冲突很多，一些索引维护操作的代价会很高。 ? 如果从表中删除一行，需要遍历链表中的每一行，找到并删除对应行的引用，冲突越多，代价越大。...自定义哈希索引在InnoDB中，某些索引值被使用的非常频繁的时候，它会在内存中基于B+Tree的基础上再创建一个哈希索引，使其不必要在从根节点就行查找。...Mysql 的GIS并不完善，大部分人不会使用到这个特性。开源关系数据库中对GIS的解决方案做得比较好的是PostgreSQL的PostGIS。...全文索引全文索引是一种特殊类型的索引，它查找的是文本中的关键字，而不是直接比较索引中值。全文索引和其他类索引的匹配方式完全不一样。

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