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3-3 数据框的子集
> x <- data.frame(v1=1:5,v2=6:10,v3=11:15) > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 > x$v3[c(2,4)] <- NA > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 NA 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > #找出第2列 > x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[
95300发布于 2020-09-16 - 来自专栏python3
3-3 SQL Server 2005数
3-3 SQL Server 2005数据库优化 了解数据库引擎优化顾问基本内容 掌握数据库引擎优化顾问的使用 掌握通过命令行的方式进行索引的优化——DTA 一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置 这些物理设计结构包括索引、聚集索引、索引视图和分区等，其目的在于提高数据库的性能和可管理性。 这些物理性能结构包括聚集索引、非聚集索引、索引视图和分区。实现这些结构之后，数据库引擎优化顾问使查询处理器能够用最短的时间性执行工作负荷任务。 因此，这种跟踪一般是由DBA根据一天平均时候的用户访问量时段进行记录比较容易反映出数据库服务器在建构过程中的索引问题，如图3-9所示。 ? ，掌握通过命令行的方式进行索引的优化DTA。
97720发布于 2020-01-07 3-3日志
NuGet安装Microsoft.Extensions.Logging及Microsoft.Extensions.Logging.Consloe
15400编辑于 2026-06-17- 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-3 dubbo 笔记
Apache Dubbo是一款高性能的 Java RPC 框架。其前身是阿里巴巴公司开源的一个高性能、轻量级的开源 Java RPC框架，可以和 Spring 框架无缝集成。
72610编辑于 2022-05-17 - 来自专栏悟道
3-3欧几里得求最大公因子
最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个 private static int gc(int a, int b) { if(b==0){ return a; } if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } return gc(b,a%b); }
57020发布于 2021-03-16 - 来自专栏python3
34补3-3 rhcs集群基础应用
[root@node1 ~]# ansible ha -m shell -a 'service NetworkManager stop'
1K00发布于 2020-01-15 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-3 NumPy数据基础
可以通过位置索引的方式访问列表中的某个元素： ? 可以为列表中的某一位置进行修改： ? 同样可以像list列表那样通过位置索引来获取元素： ? 也可以通过位置索引来修改指定位置元素的值： ? 可以通过位置索引来查看指定元素： ? 可以通过位置索引修改某一个元素值： ? 当然由于numpy数组同样只能存储一种数据类型，所以使用字符串修改元素值会抛出异常： ?
99100发布于 2019-11-13 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-3)
代码清单3-3 for(answer[0] = 0; answer[0] < total[number[0]]; answer[0]++) for(answer[1] = 0; answer
28020编辑于 2022-11-30 - 来自专栏python3
3-3 File类的常用操作的静态方法练
文本文件是我们接触频繁的一类文件，记事本程序经常操作的文件就是文本文件，很多应用程序会保存一些记录到日志文件里，这种日志文件也可以是文本文件。通过本小节的学习，可以掌握对文本文件的简单读写方法。
96620发布于 2020-01-14 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
mysql 查看索引、添加索引、删除索引命令添加索引删除索引
· Non_unique 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。 · Key_name 索引的名称。 · Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。 · Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。 · Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。 基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大。 · Sub_part 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 · Index_type 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。 · Comment 添加索引 ALTER TABLE Persons ADD CONSTRAINT uc_PersonID UNIQUE (Id_P,LastName) 删除索引 mysql> alter
5.1K10发布于 2018-08-17 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-3）—— 列宽自适应、列宽拖动
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
10.2K41发布于 2019-07-19 - 来自专栏desperate633
深入理解四种数据库索引类型（- 唯一索引非唯一索引 - 主键索引（主索引） - 聚集索引非聚集索引 - 组合索引）唯一索引非唯一索引主键索引（主索引）聚集索引非聚集索引5.组合索引（联合索引）
唯一索引/非唯一索引 主键索引（主索引） 聚集索引/非聚集索引 组合索引 唯一索引/非唯一索引 唯一索引 1.唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引，这个或者这些字段的值组合起来在表中不可以重复 非唯一索引 2.非唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引，这个或者这些字段的值组合起来在表中可以重复，不要求唯一。 主键索引（主索引） 3.主键索引（主索引）是唯一索引的特定类型。 表中创建主键时自动创建的索引 。一个表只能建立一个主索引。 聚集索引/非聚集索引 4.聚集索引（聚簇索引），表中记录的物理顺序与键值的索引顺序相同。一个表只能有一个聚集索引。 扩展：聚集索引和非聚集索引的区别？分别在什么情况下使用？ 聚集索引和非聚集索引的根本区别是表中记录的物理顺序和索引的排列顺序是否一致。 建议使用非聚集索引的场合为： a.此列包含了大数目的不同值； b.频繁更新的列 5.组合索引（联合索引） 基于多个字段而创建的索引就称为组合索引。
14.7K20发布于 2018-08-22 - 来自专栏lgp20151222
索引之单列索引和组合索引
前几天老大叫我做了下索引优化，故将学到的东西记录下来。 1）单列索引就不多说了，不设限制的唯一索引，值唯一的唯一索引，一个表一个非空的主键索引 2）组合索引 组合索引，多个列组合的索引。 最左前缀 若有组合索引（a，b，c），那么根据最左前缀，数据库成立了三个索引（a）（a，b）（a，b，c）， 重点： 这里可以看出n个列的组合索引，实际新建的普通 索引是n个， 索引的列数是n(n+1) 1.索引的大小应该小于数据表的大小 因为，每个数据不一定用的是最大的长度，而且建立索引的时间高于插入数据，实际上通常满足索引的列数小于数据库的列数，就能确保索引的大小应该小于数据表的大小。 当然，具体公司具体分析，像淘宝的数据服务器估计为了查询速度，索引大小应该远高于数据表大小。 2.组合索引第一个不应该包含单列索引 原因，重复。 （学名组合索引的前导索引/前导列） 3.创建索引时，若一些用于模糊查询的可以只截前面一段，用于查询 优化索引创建时间，索引大小等 4）注意点 1.操作：order by，where，join,查询条件：
1.9K30发布于 2018-09-10 - 来自专栏ShyNodes
覆盖索引，联合索引，索引下推
覆盖索引： 如果查询条件使用的是普通索引（或是联合索引的最左原则字段），查询结果是联合索引的字段或是主键，不用回表操作，直接返回结果，减少IO磁盘读写读取正行数据 最左前缀： 联合索引的最左 N 个字段 ，也可以是字符串索引的最左 M 个字符 联合索引： 根据创建联合索引的顺序，以最左原则进行where检索，比如（age，name）以age=1 或 age= 1 and name=‘张三’可以使用索引， 单以name=‘张三’ 不会使用索引，考虑到存储空间的问题，还请根据业务需求，将查找频繁的数据进行靠左创建索引。 索引下推： like 'hello%’and age >10 检索，MySQL5.6版本之前，会对匹配的数据进行回表查询。
1.5K40发布于 2021-07-28 - 来自专栏用户2442861的专栏
mysql 创建 主键索引 唯一索引 全文索引 多列索引 添加索引
查看索引 show index from 数据库表名 alter table 数据库add index 索引名称(数据库字段名称) PRIMARY KEY（主键索引） ALTER TABLE `) INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) FULLTEXT(全文索引) ALTER 这是最基本的索引，它没有任何限制。 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。 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
8.9K10发布于 2018-09-19 - 来自专栏民工哥技术之路
从认识索引到理解索引「索引优化」
认识索引 认识索引是什么东西非常关键，一个非常恰当的比喻就是书的目录页与书的正文内容之间的关系，为了方便查找书中的内容，通过对内容建立索引形成目录。 索引的类型 B-Tree 索引 以 B-Tree 为结构的索引是最常见的索引类型，比如 InnoDB 和 MyISAM 都是以 B-Tree 为索引结构的索引，事实上是以 B+ Tree 为索引结构，B-Tree 哈希索引 哈希索引是基于哈希表实现的，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。方法是，对所有的索引列计算一个 hash code，hash code 作为索引，在哈希表中保存指向每个数据行的指针。 常见优化方法 联合索引最左前缀原则 复合索引遵守「最左前缀」原则，查询条件中，使用了复合索引前面的字段，索引才会被使用，如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。 范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引，索引最多用于一个范围列，如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。
1K30发布于 2020-09-16 - 来自专栏Goboy
ES索引：索引管理
索引管理再讲索引（Index）前，我们先对照下 ElasticSearch Vs 关系型数据库：PUT /customer/_doc/1{ "name": "DLBOY"}系统默认是自动创建索引的如果我们需要对这个建立索引的过程做更多的控制 那么我们需要做两件事：第一个禁止自动创建索引，第二个是手动创建索引。 索引创建成功后，你可以向该索引中添加文档，执行搜索操作以及执行其他与索引相关的操作。索引是Elasticsearch中组织和存储数据的重要结构。 这个响应表明文档成功地被索引到了"test-index-users"索引中，索引操作是成功的，只有一个分片成功地完成了索引操作。 v'| grep users打开/关闭索引关闭索引POST /test-index-users/_close索引关闭操作将导致该索引不可用，文档无法查询，但数据仍然存在。
1.5K70编辑于 2023-11-02 - 来自专栏ops技术分享
Mysql资料 索引--索引管理
索引管理 MySQL的索引分类 索引分类 1.普通索引index :加速查找 2.唯一索引 主键索引：primary key ：加速查找+约束（不为空且唯一） 唯一索引：unique：加速查找+约束 （唯一） 3.联合索引 -primary key(id,name):联合主键索引 -unique(id,name):联合唯一索引 -index(id,name):联合普通索引 4.全文索引fulltext 其他的如空间索引SPATIAL，了解即可，几乎不用 索引类型 我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类 hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢 btree类型的索引：b+树，层数越多， 索引； MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引； Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引 index name on s1(id,name); #添加普通联合索引 查看索引 mysql> show index from stu; 查看sut表的索引 删除索引 drop index name
1.1K00发布于 2021-06-09 - 来自专栏源码之路
「Mysql索引原理（二）」Mysql高性能索引实践，索引概念、BTree索引、B+Tree索引
索引是什么 2. 索引的类型 3. BTree索引 概念 举例：以5阶数为列 4. B+Tree索引 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树索引的查询类型 B+Tree索引的限制 索引是什么 索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。 存储引擎首先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。 索引的类型 并没有统一的索引标准，不同存储引擎的索引的工作方式并不一样，也不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引。 即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也不一样。 mysql中常用的索引类型包括BTree索引、B+Tree索引、哈希索引。
2K21发布于 2020-09-03 - 来自专栏微信公众号：Java团长
ElasticSearch索引 VS MySQL索引
这类问题网上很多答案，大概意思呢如下： ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的索引数据，相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数据及关联查询。 说的不是很透彻，没有解析相关的原理；不过既然反复提到了索引，那我们就从索引的角度来对比下两者的差异。 我们可以为最底层的数据提取出一级索引、二级索引，根据数据量的不同，我们可以提取出 N 级索引。 当我们查询时便可以利用这里的索引变相的实现了二分查找。 ES 索引 MySQL 聊完了，现在来看看 Elasticsearch 是如何来使用索引的。 正排索引 在 ES 中采用的是一种名叫倒排索引的数据结构；在正式讲倒排索引之前先来聊聊和他相反的正排索引。 ?
2K20发布于 2020-10-26
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