ES建立索引完成全文检索的前提是将待检索的信息导入Elaticsearch。 项目中，有时候需要将一些扫描件、PDF文档、Word、Excel、PPT等文档内容导入Elasticsearch。...baidu，360，搜狗等搜索引擎都不提供访问末页的请求方式。都是基于如下的请求方式： 通过点击上一下、下一页逐页访问。 ?...这个从用户的角度也很好理解，搜索引擎返回的前面都是相关度最高的，也是用户最关心的信息。 Elasticsearch的默认支持的数据条数是10000条，可以通过post请求修改。...在这个查询后的任何新索引进来的数据，都不会在这个快照中查询到。但是它相对于from和size，不是查询所有数据然后剔除不要的部分，而是记录一个读取的位置，保证下一次快速继续读取。...4）删除某些查询条件，在基础数据不变的条件下，查看查询速度是否快了（返回时间短了）。 验证发现，当不返回content字段（_source控制）时，速度会变快。 当取消高亮字段处理，速度会更快。
本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法，包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...2 1 1选取行索引在[0:2)列索引在[0:1)中间的记录，行索引不包含2，列索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择行索引在m到n间且列名为列名1、列名2的记录...[0:2)之间，列名为'col1'和'col2'的记录，行索引不包含2 提示 如果选择特定索引的数据，直接写索引值即可。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...关联，设置关联后的列名前缀分别为d1和d2 7 数据分类汇总 数据分类汇与Excel中的概念和功能类似。
---- 二、全值匹配 如果我们的搜索条件中的列和索引列对应的话（列的字段和个数要相同），这种情况就称为全值匹配 SELECT * FROM demo_info WHERE key_part_1 = '...如果符合该条件再执行回表操作，不符合就不回表，然后跳到下一条非聚集索引记录继续上述判断。...接着server层向存储引擎层要求继续读刚才那条记录的下一条记录。...每条记录的头信息中都有next_record的这个属性，所以可以快速定位到下一条记录的位置，然后继续判断ICP条件，接着回表，存储引擎把下一条完整的记录取出后就将其返回给server层。...只要找到了最后一条记录，然后找到分组的第一条记录(上一个槽的下一条记录)，就可以在这个分组内小范围的遍历获取倒序的结果。这可比从页中第一条记录开始遍历获取倒序结果好的多，大大减少遍历时间。
标签：Python与Excel协同，pandas 本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。 SUMIF可能是Excel中最常用的函数之一。...pandas中的SUMIF 使用布尔索引 要查找Manhattan区的电话总数。布尔索引是pandas中非常常见的技术。本质上，它对数据框架应用筛选，只选择符合条件的记录。...条记录。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 mode()——将提供MODEIF(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 小结 Python和pandas是多才多艺的。
from=pc] 二叉搜索树 二叉搜索树，也称为二叉查找树、有序二叉树或排序二叉树，是指一颗空树或者具有以下性质的二叉树： 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值； 若任意节点的右子树不空...ID=300 对应的 R3； 在 k 索引树取下一个值 k=5，取得 ID=500； 再回到 ID 索引树查到 ID=500 对应的 R4； 在 k 索引树取下一个值 k=6，不满足条件，循环结束。...使用函数会使得 MySQL 无法使用索引进行快速查询，因为对索引字段做函数操作会破坏索引值的有序性，所以优化器选择不使用索引。而查询条件类型不一致其实也是同样的情况，因为其使用了隐式类型转换*。...模糊匹配和不使用组合索引的首字段作为查询条件均是无法快速定位索引位置从而导致无法使用索引。...语句使用 B+树索引查找记录的执行过程，在这个部分我们了解了几个关键的概念，回表、覆盖索引、最左匹配、索引下推和 MMR；之后还总结了索引的失效场景及背后的原因。
如果使用的是索引执行的单表扫描，那么计算驱动表扇出的时候需要估计出满足除使用到对应索引的搜索条件外的其他搜索条件的记录有多少条。...server层再判断其他的搜索条件是否成立，如果成立则将其发送给客户端，否则的话跳过该记录，然后向存储引擎层要下一条记录。...，则直接跳过该二级索引记录，然后去找下一条二级索引记录；如果这些条件成立，则执行回表操作，将完整的用户记录返回给server层。...server层再判断其他的搜索条件是否成立（本例中没有其他的搜索条件了），如果成立则将其发送给客户端，否则的话跳过该记录，然后向存储引擎层要下一条记录。...如果这些条件不成立，则直接跳过该二级索引记录，然后去找下一条二级索引记录；如果这些条件成立，则执行回表操作，将完整的用户记录返回给server层。
二叉搜索树 二叉搜索树，也称为二叉查找树、有序二叉树或排序二叉树，是指一颗空树或者具有以下性质的二叉树： 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值； 若任意节点的右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于或等于它的根节点的值...ID=300 对应的 R3； 在 k 索引树取下一个值 k=5，取得 ID=500； 再回到 ID 索引树查到 ID=500 对应的 R4； 在 k 索引树取下一个值 k=6，不满足条件，循环结束。...使用函数会使得 MySQL 无法使用索引进行快速查询，因为对索引字段做函数操作会破坏索引值的有序性，所以优化器选择不使用索引。而查询条件类型不一致其实也是同样的情况，因为其使用了隐式类型转换*。...模糊匹配和不使用组合索引的首字段作为查询条件均是无法快速定位索引位置从而导致无法使用索引。...语句使用 B+树索引查找记录的执行过程，在这个部分我们了解了几个关键的概念，回表、覆盖索引、最左匹配、索引下推和 MMR；之后还总结了索引的失效场景及背后的原因。
下一条记录指得并不是按照我们插入顺序的下一条记录，而是按照主键值由小到大的顺序的下一条记录。...分组是按照下边的步骤进行： 初始情况下一个数据页里只有最小记录和最大记录两条记录，它们分属于两个分组。...全值匹配 如果我们的搜索条件中的列和索引列一致的话，这种情况就称为全值匹配，比方说下边这个查找语句： SELECT * FROM person_info WHERE name = 'Ashburn' AND...如果我们想使用联合索引中尽可能多的列，搜索条件中的各个列必须是联合索引中从最左边连续的列。...比方说name值在Asa～Barlow之间的用户记录数量占全部记录数量90%以上，那么如果使用idx_name_birthday_phone_number索引的话，有90%多的id值需要回表，这不是吃力不讨好么
内部循环为每个外部行执行，在内部输入表中搜索匹配行。最简单的情况是，搜索时扫描整个表或索引；这称为单纯嵌套循环联接。如果搜索时使用索引，则称为索引嵌套循环联接。...两个表都按照关联字段排序好之后，Merge Join操作从每个表取一条记录开始匹配，如果符合关联条件，则放入结果集中；否则，将关联字段值较小的记录抛弃，从这条记录对应的表中取下一条记录继续进行匹配，直到整个循环结束...例如A join B使用Merge Join时，如果对于关联字段的某一组值，在A和B中都存在多条记录A1、A2...An、B1、B2...Bn，则为A中每一条记录A1、A2...An，都必须在B中对所有相等的记录...hash算法中为了解决冲突，hash bucket可能会链接到其它的hash bucket，probe动作会搜索整个冲突链上的hash bucket，以查找匹配的记录。...行为取决于所执行的逻辑操作： (1)对于联接，使用第一个（顶端）输入生成哈希表，使用第二个（底端）输入探测哈希表。按联接类型规定的模式输出匹配项（或不匹配项）。
3)创建函数 (4)创建存储过程 (5)调用存储过程 (6)删除某表上的索引 3️⃣索引失效的情况 3.1 全值匹配我最爱(索引最佳) 3.2 不遵守最左前缀匹配原则 3.3 不按照递增顺序插入主键 3.4...= 或者 ）索引失效 3.8 is null可以使用索引，is not null无法使用索引 3.9 like 以通配符 % 开头索引失效 3.10 OR前后存在非索引的列 3.11 数据库和表的字符集不匹配...如果查询条件中没有使用这些字段中的第一个字段时，多列索引不会被使用。...而记录又是存储在数据页中，数据页和记录又是按照 记录主键值从小到大 的顺序进行排序，所以如果我们 插入 的记录的 主键是依次增大 的话，那我们每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插，而如果我们插入的...3.11 数据库和表的字符集不匹配 统一使用 utf8mb4（5.5.3版本以上支持）兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。
文章目录 概述 步骤 Step1 在倒排索引中查找搜索串，获取document list Step2 为每个在倒排索引中搜索到的结果，构建一个bitset ....filter的用法，这里我们来剖析下执行原理 ---- 步骤 在倒排索引中查找搜索串，获取document list 为每个在倒排索引中搜索到的结果，构建一个bitset ....document list 为 doc2 和 doc3 ，这样就完成了第一步，取到了document list ---- Step2 为每个在倒排索引中搜索到的结果，构建一个bitset ....----> ,匹配该filter 也就是说 这个filter，在整个document中（假设该document只有3条记录），对应的bitset就是 [0,1,1] 使用二进制数组来标识有什么好处呢？...举个例子 [0, 0, 0, 1, 0, 0] [0, 1, 0, 1, 0, 1] 上面两个filter对应的匹配结果状况，第一个比较稀疏（不匹配的较多，因为0表示不匹配，也就是0越多越稀疏） 先遍历比较稀疏的
类型，其中b-tree的多列索引，仅在索引的第一个字段出现在查询条件中才有效(最左匹配原则)，而其他类型的多列索引可以支持任意字段查询 对于多字段查询，多列索引要比单列索引的查询速度快，可以避免回表查询...不能认为建了索引就一定有效，对于后缀的匹配查询、查询中不包含联合索引的第一列、查询条件涉及函数计算等情况无法使用索引。...基于此，我们分析下全表扫描的成本。 全表扫描，就是把聚簇索引中的记录依次和给定的搜索条件做比较，把符合搜索条件的记录加入结果集的过程。...如果要搜索主键（PK）=15的记录：先二分得出槽中间位是(0+6)/2=3，看到其指向的记录是12＜15，所以需要从#3槽后继续搜索记录；再使用二分搜索出#3槽和#6槽的中间位是(3+6)/2=4.5取整...InnoDB会自动使用主键 （唯一定义一条记录的单个或多个字段）作为聚簇索引的索引键（如果没有主键，就选择第一个不包含NULL值的唯一列）。
什么是索引 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。 索引类型分为主键索引和非主键索引 主键索引的叶子节点存的是整行数据。...对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足 k=5 条件的记录。 对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。...因为引擎是按页读写的，所以说，当找到 k=5 的记录的时候，它所在的数据页就都在内存里了。那么，对于普通索引来说，要多做的那一次“查找和判断下一条记录”的操作，就只需要一次指针寻找和一次计算。...来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子...比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性
来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子...，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。...比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性...，可以确定a=1的记录位于{1,1,1}和{1,5,1}关联的范围内，这两个值子节点分别是P2、P4 加载叶子节点P2，在P2中采用二分法快速找到第一条a=1的记录，然后通过链表向下一条及下一页开始检索...，上面查询，第一个走索引，第二个不走索引，第二个使用了函数之后，name所在的索引树是无法快速定位需要查找的数据所在的页的，只能将所有页的记录加载到内存中，然后对每条数据使用函数进行计算之后再进行条件判断
影响：mysql内存使用率达72.80，MySQL的cpu使用率达99.85 4条慢sql查询响应时间达229.428秒左右 2.2 识别慢查询 通过运维导出的excel表发现慢sql。...颗粒标签表达一千多万条，颗粒表100多w，资源表200多w。 问题二：模糊查询导致索引失效，没有命中索引。 问题三：联表查询导致笛卡尔体积增加，查询时间耗时长。...降低资源消耗：单表查询可能会减少数据库服务器的资源消耗，包括 CPU、内存和磁盘空间。 简化维护：单表查询使数据查询和维护更为简单，不涉及多表联接和复杂的连接条件。...SELECT * FROM table_name WHERE indexed_column + 1 = 10; 数据类型不匹配：在进行比较时，如果查询条件的数据类型与索引字段的数据类型不匹配，可能导致索引失效...隐式数据类型转换：当查询的数据类型与字段的数据类型不匹配时，MySQL 可能会进行隐式转换，导致索引失效。
next_record：表示下一条记录的相对位置，我们用箭头来表明下一条记录。 各个列的值：这里只记录在 index_demo 表中的三个列，分别是 c1 、 c2 和 c3 。...非聚簇索引 （二级索引、辅助索引） 聚簇索引，只能在搜索条件是主键值时才发挥作用，因为B+树中的数据都是按照主键进行排序的，如果我们想以别的列作为搜索条件，那么需要创建非聚簇索引。...主键值进行回表，返回完整的记录给server层，server层再判断其他的搜索条件是否成立。如果成立则保留该记录，否则跳过该记录，然后向存储引擎层要下一条记录。...如果这些条件不成立，则直接跳过该二级索引记录，去找下一条二级索引记录；如果这些条件成立，则执行回表操作，返回完整的记录给server层。...没有过滤条件不走索引 42、通过索引排序内部流程是什么？
3指向的12号记录开始向下搜索3次，定位到15号记录 聚簇索引和二级索引 页目录就是最简单的索引，通过对记录进行一级分组来降低搜索的时间复杂度。...InnoDB会自动使用主键（唯一定义一条记录的单或多个字段）作为聚簇索引的索引键（若无主键，则选择第一个不包含NULL值的唯一列）。方框数字代表索引键的值，对聚簇索引，一般就是主键。...若想使用联合索引中尽可能多的列，查询条件中的各个列必须是联合索引中从最左边开始连续的列。若仅按第二列搜索，肯定无法走索引。...全表扫描成本 全表扫描，就是把聚簇索引中的记录依次和给定的查询条件对比，把符合搜索条件的记录加入结果集的过程。...不能认为建了索引就一定有效，对于后缀的匹配查询、查询中不包含联合索引的第一列、查询条件涉及函数计算等无法使用索引。
python获取窗口句柄 FindWindow(lpClassName=None, lpWindowName=None): 描述：自顶层窗口（也就是桌面）开始搜索条件匹配的窗体，并返回这个窗体的句柄。...不搜索子窗口、不区分大小写。找不到就返回0 参数： lpClassName：字符型，是窗体的类名，这个可以在Spy++里找到。...####FindWindowEx(hwndParent=0, hwndChildAfter=0, lpszClass=None, lpszWindow=None); 描述：搜索类名和窗体名匹配的窗体，...不区分大小写，找不到就返回0。 参数： hwndParent：若不为0，则搜索句柄为hwndParent窗体的子窗体。...，不同版本的操作系统、Excel的窗口名称和进程名都不一致，需要特别注意。
唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。 ref：不像eq_ref那样要求连接顺序，也没有主键和唯一索引的要求，只要使用相等条件检索时就可能出现。...常见于辅助索引的等值查找；多列主键、唯一索引中，使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现，总之，返回数据不唯一的等值查找就可能出现。...JSON-formatted output; the attached_condition property contains any WHERE condition used. where 子句用于限制与下一个表匹配的行记录或发送到客户端的行记录...存储引擎根据上面的数据，结合where条件，判断是否满足where条件，如果没有满足条件，回到第一步，筛选下一条数据，否则的话，进行下面的判断。...如果不包含，则索引应该创建为 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 索引。对于单列惟一性索引，这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引，保证多个值的组合不重复。
text 类型的字段可能匹配不到，因为 text 类型的字段会被分词，如果分词的结果中不包含整个字段内容，那么将无法匹配，因为 term 匹配是和分词的结果匹配。...filter 条件, 组合了两个子查询 // 搜索用户名为 bob 且年龄不为 18 和 35 岁的用户 boolQuery.Filter(termQuery) boolQuery.MustNot...条结果作爲最终的返回值。...所以，当索引记录非常非常多(千万或亿)，是无法使用 from + size 做深分页的，分页越深则越容易 OOM。即便不 OOM，也很消耗 CPU 和内存资源。...很简单，不指定条件即可。
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