值 规则 ID CA1832 类别 “性能” 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 对数组使用范围索引器并向 ReadOnlySpan 或 ReadOnlyMemory 隐式赋值。...规则说明 对数组使用范围索引器并分配给内存或范围类型：Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于数组上的范围索引器，将使用方法 GetSubArray 而不是 Slice，这会生成数组所请求部分的副本...仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时，分析器才会报告。...若要使用它，请将光标置于数组冲突上，然后按 Ctrl+。 （句点）。 从显示的选项列表中选择“在数组上使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。...AsSpan 而不是基于范围的索引器 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅 性能规则
规则说明 对字符串使用范围索引器并将其分配给范围类型时，将触发此规则。...Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于字符串中的范围索引器，将使用方法 Substring 而不是 Slice。 这会生成字符串所请求部分的副本。...AsSpan 而不是基于 Range 的索引器，以避免创建不必要的数据副本。...若要使用它，请将光标置于数组冲突上，然后按 Ctrl+。 （句点）。 从显示的选项列表中选择“对字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。...而不是基于范围的索引器来获取数组的 ReadOnlySpan 或 ReadOnlyMemory 部分 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span
锁 InnoDB 使用的是行锁，所以支持事务，而 MyISAM 使用的是表锁，不支持事务。...，因为哈希索引是使用索引列的全部内容来计算 hash code 只支持等值比较，不支持范围查询 如果哈希冲突严重时，必须遍历链表中所有行指针 哈希冲突严重的话，索引维护操作的代价也很高 InnoDB 的自适应哈希索引...= 2; 复制代码 可以使用in进行优化： select * from artile where status in (0,3) 复制代码 使用覆盖索引 所谓覆盖索引，是指被查询的列，数据能从索引中取得...user where phone='12345678901'; 复制代码 范围列可以用到索引 范围条件有：、>=、between等。...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。
Python 边遍历边删除 边遍历边删除数组会导致数组索引范围变化，导致程序出错，这在 Java 中也是需要注意的问题。但是，Python 的数据处理方法提供了一个巧妙的处理方法。...即遍历过程中是用 sorted(list) 返回的新数组，而删除是操作原来的数组，即遍历用了一份拷贝，修改完原数据后得到最终需要的结果了。...推导式的过程 推导式的过程：是将整个最后的结果再存入容器的，而不是一边遍历一边推导的。...会在推导式执行完成后，一次性将结果写入 tmp_list 变量，而不是执行推导式的过程中就直接写入 tmp_list 变量。...因为是链表，size 操作需要遍历列表统计元素总数；而 isEmpty() 直接判断 first 是否为 null ，效率比前者高。
其实，临键锁(Next-Key) = 记录锁(Record Locks) + 间隙锁(Gap Locks) 间隙锁：当使用范围查询而不是精准查询进行检索数据，并请求共享或排它锁时，InnoDB会给符合范围条件的已有数据记录的索引项加锁...按范围存取的列或者在group by或order by中使用的列，因为索引已经排序，这样可以利用索引加快排序查询时间。...，而B+树只需要遍历叶子节点就可以解决对全部关键字信息的扫描，所以范围查询、排序等操作，B+树有着更高的性能。...MyISAM和InnoDB都是使用B+树索引，MyISAM的主键索引和辅助索引的Data域都是保存行的地址，但是InnoDB的主键索引保存的不是行的地址，而是保存该行的所有所有数据，而辅助索引的Data...（2）基于行的复制（Row-Based）：把改变的内容复制过去，而不是把命令在从服务器上执行一遍，从mysql5.0开始支持； 优点： ① 所有的改变都会被复制，这是最安全的复制方式； ② 对于
这些维度的取值基本都在一个小集合范围内，数据量大时会有很多重复取值。如果数据是按这些列排序的，则相邻记录之间取值相同的情况就很常见。这时，使用很轻量级的压缩算法也能获得很好的压缩率。...所有列的索引区要同步填充，且填满后同步重写，始终保持一致。这种办法实质上是以记录数作为分段依据的，而不是字节数，所以可以保证各个列即使分别分段也是同步的，不会出现错位的情况。...有了列存和行存两个组表，程序员即可根据需要自由选择使用。对遍历和查找性能要求都很高的场景，就只能用存储空间来换计算时间。也就是将数据冗余存储两遍，列存用于遍历，行存用于查找。...原组表继续采用列存用于遍历，而索引本身已经保存了字段值并使用行存，在查找时一般不再访问原表，能获得更好的性能。带值索引和行列共存方案一样，都能兼顾遍历、查找的性能。...并且，SPL能够自由建立行存、列存数据表，允许开发者自主选择使用，且提供了带值索引机制，可以同时实现高性能遍历和查找计算。
由于这个特性，即使没有为它们赋值，通过滚动单元格而不是直接访问它们也会在内存中创建它们。...行或列的范围可以类似地获得: colC = ws['C'] col_range = ws['C:D'] row10 = ws[10] row_range = ws[5:10] 也可以用: openpyxl.worksheet.Worksheet.iter_rows...columns: for col in ws.iter_rows(min_row=1,max_col=3,max_row=2): for cell in col: print(cell) 需要遍历文件的所有行或列...，使用 openpyxl.worksheet.Worksheet.rows() property: #遍历文件的所有行 ws = wb.active ws['C9'] = 'li yuan jie'...print(tuple(ws.rows)) or use openpyxl.worksheet.Worksheet.columns() property: #遍历文件的所有列: ws = wb.active
而一般的集合中，元素个数通常是动态变化的。这会导致什么问题？...但通用的集合不是如此。 先看下 BitSet 的二进制位的分布情况。 image.png 类似行列的效果，假设用 index 表示行（索引），pos 表示列（位置）。...一个重要前提，因为交集是 与运算，结果肯定位于两个参与运算的那个小范围集合中，所以，开辟空间和遍历可以缩小到这个范围进行。...能不能把集合中的每个元素全部遍历出来呢？ 再看下 bitset 的结构，如下： image.png 上面的集合中，第一行 int64 的第一个元素是 1，尾部有一位被置零。...第二行 int64 的第一元素尾部没有 0，那它的值就是 0 吗？当然不是，还有前面一行的 64 位基础，所以它的值是 64+0。 总结出什么规律了吗？笨，理论功底太差，满脑子明白，就是感觉写不清楚。
进阶： 一个直观的解决方案是使用 O(mn) 的额外空间，但这并不是一个好的解决方案。 一个简单的改进方案是使用 O(m + n) 的额外空间，但这仍然不是最好的解决方案。...0，下图第二行，第二列为零，使用红色框标识元素都需要设置成零。...解法一 (空间复杂度 O(mn)) 使用暴力破解，复制一个矩阵备份，遍历复制矩阵，遇到零就把当前行和列重置零。 为何要使用复制矩阵呢？...如果直接遍历矩阵，如果第一行第一列为零，做了重置零以后，行全部都重置为零，遍历后面的列全部都会设置成零。...遍历第一行，如果为零，则同列全部置为零。 遍历第一列，如果为零，则同行全部置为零。 因为遍历列是在遍历行之后，所以遍历行的时候是不能遍历第一列的。
而B+树是B树的升级版，只是把非叶子节点冗余一下，这么做的好处是为了提高范围查找的效率。 你可以说说InnoDB 的索引模型吗？...： 使用全表扫描进行查询 使用索引进行查询 针对主键或唯一二级索引的等值查询 针对普通二级索引的等值查询 针对索引列的范围查询 直接扫描整个索引 磁盘访问方式的分类 const：通过主键或者唯一二级索引列与常数的等值比较来定位一条记录...ref：对于某个包含多个索引列的二级索引来说，只要是最左边的连续索引列是与常数的等值比较就可能采用ref的访问方法 range：类似于范围查询的方式 index：这个是什么意思呢？...应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...count() 肯定不是 null，按行累加 按照效率排序的话，count(字段)使用 count()。
B+ 树更加适合范围查找 B+ 树叶子结点之间用链表有序连接，所以扫描全部数据只需扫描一遍叶子结点，利于扫库和范围查询；B 树由于非叶子结点也存数据，所以只能通过中序遍历按序来扫。...也就是说，对于范围查询和有序遍历而言，B+ 树的效率更高。 ref 为什么 B+ 树比 B 树更适合应用于数据库索引？ 8、什么是最左匹配原则？...5）InnoDB 支持表、行（默认）级锁，而 MyISAM 支持表级锁。 InnoDB 的行锁是基于索引实现的，而不是物理行记录上。即访问如果没有命中索引，则也无法使用行锁，将要退化为表锁。...当前读就是读的是最新数据，而不是历史的数据。加锁的 SELECT，或者对数据进行增删改都会进行当前读。...这是由于 MySQL 并不是跳过 offset 的行数，而是取 offset + limit 行，然后丢弃前 offset 行，返回 limit 行，当offset特别大的时候，效率就非常的低下。
在B-Tree中由于所有的节点都可能包含目标数据，我们总是要从根节点向下遍历子树查找满足条件的数据行，这会带来大量的随机I/O，而B+Tree所有的数据行都存储在叶子节点中，而这些叶子节点通过双向链表依次按顺序连接...，当我们在B+树遍历数据(比如说范围查询)时可以直接在多个叶子节点之间进行跳转，保证顺序、倒序遍历的性能。...在InnoDB中，用非单调递增的字段作为主键不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一棵B+Tree，非单增的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，因而使用递增字段作为主键则是一个很好的选择...比如说范围查询时，范围列可以用到索引（必须是最左前缀），但是范围列后面的列无法用到索引。同时，索引最多用于一个范围列，因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。...分页查询# MySQL分页查询大多数写法可能如下： Copymysql> select * from tb_hero limit offset,N; 复制代码 MySQL并不是跳过offset行，而是取
上述程序中循环占用的时间主要来自内存访问而不是加法指令。sum2中 3/4 的情况都是缓存命中的，所以sum8和sum2在执行时间上没有显著差别。...方便画图，简化L1D的大小为512字节（8个缓存行大小） 待计算的矩阵由4行32列组成，只读取前8列进行求和 下图显示了这个矩阵如何存储在内存中，使用二进制表示内存块地址。...不是的，CPU会替换现有的缓存之一，具体的替换策略依赖于CPU, 它通常是一个伪LRU策略（真正的 LRU（最久未使用）会太复杂而难以处理）。...切换到下一次迭代时，不能使用缓存导致更多的缓存未命中，这种类型的缓存未命中称为冲突未命中，如果缓存没有分组就不会发生，我们迭代的所有变量都属于分组set0，只能使用一个缓存集合，而不是分布在整个缓存中。...而513列的矩阵不会触发临界步长，这就是我们观察到两个基准测试表现很大差异原因。 总之，我们必须意识到缓存是分组的。根据步距的不同，在某些情况下只使用一组，这可能会影响应用性能并导致冲突未命中。
匹配列前缀 匹配某一列值开头的部分 匹配范围值：精确匹配某一列并范围匹配另一列 只访问索引的查询 即只需要访问索引即可，「不需要索引」，类似直接走聚簇索引 B-Tree 索引的限制： 如果不是从最左侧查找无法使用索引...不能跳过索引中的列 如果查询中有「某个列的范围查询」，则其右边所有的列都无法使用优化查询 哈希索引 基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效 mysql中只有 Memory 引擎支持哈希索引...，这样说Memory 表默认的索引类型 限制 哈希索引只包含哈希值和行指针，不存储字段值 哈希索引数据并不是按照索引顺序存储，*无法用于排序 哈希索引不支持部分索引匹配查找，因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希值的...哈希只支持等值的比较查询，不支持范围查询 访问哈希数据非常快，哈希冲突的时候需要对于链表进行遍历 哈希冲突高的时候，维护索引操作的代价也很高 InnoDB 引擎的自适应哈希索引 当某个索引值频繁使用的时候...大多数时间都不需要使用冗余索引，应该尽量扩展已经有的索引而不是创建新的索引 「提升性能的最简单办法就是扩展索引，让索引可以覆盖查询」 使用common_schema 工具查看视图 使用 pt-duplicate-key-cheker
range： 只检索给定范围的行，使用一个索来选择行。 key列显示使用了哪个索引。一般就是在你的where语句中出现了 between、、in 等的查询。...这种范围扫描索引比全表扫描要好，因为是从某一个节点开始，而结束于某一个节点，不用全局扫描。 index： Full Index Scan ，index和ALL区别为index类型只遍历所引树。...(虽然 ALL 和 index都是全读，但是ALL是从磁盘上读取原始数据，而index是读取全部的索引。) all： Full Table Scan ，将遍历源数据的全表以找到匹配的数据。...key_len显示的值为索引字段的最大可能长度， 并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出来的。...1.11 额外数据 Extra： 不适合在其他列显示但十分重要的额外信息。 额外属性 Using filesort： 说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，并基于其中某一列数据的值，将这一数据处于指定范围的那一行加以复制，并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。 ...现有一个Excel表格文件，在本文中我们就以.csv格式的文件为例；其中，如下图所示，这一文件中有一列（也就是inf_dif这一列）数据比较关键，我们希望对这一列数据加以处理——对于每一行，如果这一行的这一列数据的值在指定的范围内...随后，我们使用df.iterrows()遍历原始数据的每一行，其中index表示行索引，row则是这一行具体的数据。接下来，获取每一行中inf_dif列的值，存储在变量value中。 ...此时，我们即可基于我们的实际需求，对变量value的数值加以判断；在我这里，如果value的值小于等于-0.1或大于等于0.1，则就开始对这一行加以复制；因为我这里需要复制的次数比较多，因此就使用range...(10)循环，将当前行数据复制10次；复制的具体方法是，使用result_df.append()函数，将复制的行添加到result_df中。
相比起我们一般用二层循环遍历二维数组，用一层循环不见得有效率上的优势。 但是在某些场合却能方便人们理解和使用。 今天我要使用这个的时候，却发现我有点忘了，然后想明白之后记录于此。...实质其实还是先行后列的遍历方式， 利用的是求余和整除两种运算。 假定我们要遍历的是20*20的整数型数组，一层循环的循环变量为n。...这里主要需要考虑的是行列标的变动范围和边界值，n为0-19时，行标一直为0（整除！）...，列标分别为0-19（%20后的值范围就是0-19）； 当n=20（第21次循环，轮到第二行第一列的元素了），n/20=1；n%20=0 如果你硬是要让循环从1开始到400，那么你就将上面提到的n变成(...我们这样处理，应该为n/21+1，我们考虑跳行的边界值n=20、40、60……如果是除以20，那么这将提前跳行了，不是想要的结果。 因为刚刚好除出来整数了，而换成21之后就避开了这种情况。
指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列； Ⅲ、不在索引列上做任何操作（计算、函数、(自动or手动)类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描； Ⅳ、存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列...; ⑤ range 只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。...key 列显示使用了哪个索引,一般就是在你的where语句中 出现了between、、in等的查询,这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而 结束语另一点，不用扫描全部索引...(也就是说虽然all和Index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读的）; ⑦ all 全表扫描，将遍历全表以找到匹配的行。...key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是 通过表内检索出的。
我们使用Hash表存储表数据Key可以存储索引列，Value可以存储行记录或者行磁盘地址。...向后遍历底层叶子链表，将下一个节点加载到内存中，遍历比较，28行记录缓存到结果集中。...**备注：**以上分析仅供参考，MyISAM在查询时，会将索引节点缓存在MySQL缓存中，而数据缓存依赖于操作系统自身的缓存，所以并不是每次都是走的磁盘，这里只是为了分析索引的使用过程。...在组合索引树中，最底层的叶子节点按照第一列a列从左到右递增排列，但是b列和c列是无序的，b列只有在a列值相等的情况下小范围内递增有序，而c列只能在a，b两列相等的情况下小范围内递增有序。...name ='zhangsan';这个语句在业务上频繁使用到，而user表的其他字段使用频率远低于它，在这种情况下，如果我们在建立 name 字段的索引的时候，不是使用单一索引，而是使用联合索引（name
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