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select count(*)、count(1)、count(主键列)和count(包含空值的列)有何区别?

下班路上看见网上有人问一个问题: oracle 10g以后count(*)和count(非空列)性能方面有什么区别?...首先,准备测试数据,11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空),id2列包含空值, ?...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值的列),则统计的是非空记录的总数,空值记录不会统计,这可能和业务上的用意不同。...其实这无论id2是否包含空值,使用count(id2)均会使用全表扫描,因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致,这种执行计划的效率也是最低的,这张测试表的字段设置和数据量不很夸张,因此不很明显...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count(),而且会选择索引的FFS扫描方式,count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描

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SQL Server 索引和表体系结构(包含列索引)

包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引,索引结构跟聚集索引结构是一样,有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点;包含列索引的列分为键列和非键列,所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列...,至少需要有一个键列,且键列和非键列不允许重复,非键列最多允许1023列(也就是表的最多列-1),由于索引键列(不包括非键)必须遵守现有索引大小的限制(最大键列数为 16,总索引键大小为 900 字节)...只能对表或索引视图的非聚集索引定义非键列。 除 text、ntext 和 image 之外,允许所有数据类型。 精确或不精确的确定性计算列都可以是包含列。有关详细信息,请参阅为计算列创建索引。...与键列一样,只要允许将计算列数据类型作为非键索引列,从 image、ntext 和 text 数据类型派生的计算列就可以作为非键(包含性)列。...除非先删除索引,否则无法从表中删除非键列。 除进行下列更改外,不能对非键列进行其他更改: 注意事项 键列的大小尽量小,有利用提高效率 将用于搜索和查找的列为键列,键列尽量不要包含没必要的列。

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    包含列的索引:SQL Server索引进阶 Level 5

    包括列 在非聚集索引中但不属于索引键的列称为包含列。 这些列不是键的一部分,因此不影响索引中条目的顺序。 而且,正如我们将会看到的那样,它们比键列造成的开销更少。...创建非聚集索引时,我们指定了与键列分开的包含列; 如清单5.1所示。...在本例中,ProductID和ModifiedDate是索引键列,OrderQty,UnitPrice和LineTotal是包含的列。...确定索引列是否是索引键的一部分,或只是包含的列,不是您将要做的最重要的索引决定。也就是说,频繁出现在SELECT列表中但不在查询的WHERE子句中的列最好放在索引的包含列部分。...为了说明在索引中包含列的潜在好处,我们将查看两个针对SalesOrderDetailtable的查询,每个查询我们将执行三次,如下所示: 运行1:没有非聚集索引 运行2:使用不包含列的非聚簇索引(只有两个关键列

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    检查是否每一行每一列都包含全部整数

    题目 对一个大小为 n x n 的矩阵而言,如果其每一行和每一列都包含从 1 到 n 的 全部 整数(含 1 和 n),则认为该矩阵是一个 有效 矩阵。...给你一个大小为 n x n 的整数矩阵 matrix ,请你判断矩阵是否为一个有效矩阵:如果是,返回 true ;否则,返回 false 。...示例 1: 输入:matrix = [[1,2,3],[3,1,2],[2,3,1]] 输出:true 解释:在此例中,n = 3 ,每一行和每一列都包含数字 1、2、3 。...示例 2: 输入:matrix = [[1,1,1],[1,2,3],[1,2,3]] 输出:false 解释:在此例中,n = 3 ,但第一行和第一列不包含数字 2 和 3 。...解题 按题意对行列求和,并判断不同的数的个数是不是为 n 个 class Solution: def checkValid(self, matrix: List[List[int]]) -> bool

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    Innodb主键包含全部列的情况下,如何组织物理页

    很简单,和有不是主键的列的格式一样。 实验:在 Mysql 8 中 创建一张主键包含全部列的表 ? 插入 10000 条数据。 ?...因为是字符串做为主键(为了好辨别),所以大小是按照字典序来的 使用工具查看叶子节点结构,下面是部分截图,剩下的部分都是 一样的 level 为0的数据页。 着重看索引叶。...也就是 level 为1的B+树叶 ? 查看索引叶(偏移量为4的数据页): ?...发现偏移量为5的数据页,含有的记录的主键最小值是 sss...0bbbbb...0 偏移量为6的数据页,含有的记录的主键最小值是sss...195bbbb...0 sss...N 这里的N是从0~10000...而112 是 1119 字典序的下一个,所以逻辑正确。虽然第11页和第5页不是物理上连续,但是两者逻辑上通过偏移量指针 5 指向 11 ,建立了逻辑联系。 并且块之间的主键大小应该是 递增的。

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    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行(上篇)

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:大佬们,请教个小问题,我要查找某列中具体的值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写的abc。...给了一个指导,如下所示: 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝的问题。...但是粉丝的需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,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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    wm_concat()和group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别

    原标题:oracle的wm_concat()和mysql的group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别 前言 标题几乎已经说的很清楚了,在oracle中,concat...()函数和 “ || ” 这个的作用是一样的,是将不同列拼接在一起;那么wm_concat()是将同属于一个组的(group by)同一个字段拼接在一起变成一行。...wm_concat()和concat()具体的区别 oracle中concat()的使用 和 oracle中 “ || ” 的使用 这两个都是拼接字段或者拼接字符串的功能。...wm_concat()这个个函数的介绍,我觉得都介绍的不是很完美,他们都是简单的说 这个是合并列的函数,但是我总结的概括为:把同组的同列字段合并变为一行(会自动以逗号分隔)。.../*简单的合并同一个同学的课程*/ select stuid,wm_concat(coursename) from stu_score group by stuid ?

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    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行(下篇)

    他的代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期的结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始的需求澄清!!!论需求表达清晰的重要性!...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码,如下图所示: 本以为顺利地解决了问题,但是粉丝又马上增改需求了,如下图所示: 真的,代码写的,绝对没有他需求改的快。得亏他没去做产品经理,不然危矣!...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法,总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图的代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,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。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出的思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行(中篇)

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,但是粉丝又改需求了,需求改来改去的,就是没个定数。 这里他的最新需求,如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝的需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己的数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,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。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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    大佬们,如何把某一列中包含某个值的所在行给删除

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题,一起来看看吧。 大佬们,如何把某一列中包含某个值的所在行给删除?比方说把包含电力这两个字的行给删除。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码: # 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨,顺利地解决了粉丝的问题...后来粉丝增加了难度,问题如下:但如果我同时要想删除包含电力与电梯,这两个关键的,又该怎么办呢? 这里【莫生气】和【FANG.J】继续给出了答案,可以看看上面的这个写法,中间加个&符号即可。...【Python自动化高效办公超入门】大家好,我是Python进阶者,很多粉丝有自动化办公的需求,在此我和【吴老板】、【月神】大佬合力共著一本Python自动化高效办公书籍,目前已经正式上市了,欢迎大家订阅...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,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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    【转】MySQL InnoDB:主键始终作为最右侧的列包含在二级索引中的几种情况

    主键始终包含在最右侧列的二级索引中当我们定义二级索引时,二级索引将主键作为索引最右侧的列。它是默默添加的,这意味着它不可见,但用于指向聚集索引中的记录。...:ALTER TABLE t1 ADD INDEX f_idx(f);然后,该键将包含主键作为辅助索引上最右侧的列:橙色填充的条目是隐藏条目。...让我们在该索引的 InnoDB 页面上验证这一点:事实上,我们可以看到主键列(红色)包含在辅助索引(紫色)的每个条目中。但不总是 !...当我们在二级索引中包含主键或主键的一部分时,只有主键索引中最终缺失的列才会作为最右侧的隐藏条目添加到二级索引中。...享受 MySQL 和 InnoDB...当然,不要忘记使用主键!PPT下载

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    Excel公式练习32: 将包含空单元格的多行多列单元格区域转换成单独的列并去掉空单元格

    本次的练习是:如下图1所示,单元格区域A1:D6中是一系列数据,其中包含空单元格,现在要将它们放置到一列中,并删除空单元格,如图中所示的单元格区域G1:G13,如何使用公式实现? ?...这个结果传递给INDIRECT函数: INDIRECT(“R1C00004”,0) 结果将取出第1行第4列中的值,即单元格D4中的值。 为什么选用10^5,并且使用R0C00000作为格式字符串呢?...使用足够大的数值,主要是为了考虑行和列扩展后能够准确地取出相应行列所在单元格的数据。 注意到,在TEXT函数中,先填充C之后的五个零,剩下的在填充R之后的部分。...TEXT(SMALL(IF(rngData"",10^5*ROW(rngData)+COLUMN(rngData)),ROWS($1:1)),"R0C00000"),0),"") 这个公式不需要辅助列。...这个公式的缺点是,当下拉很多行时,如果有许多行都为空,则仍会进行很多的计算,占有资源,不会像前面给出的公式,第一个IF判断为大于非空单元格值后,直接输入空值。有兴趣的朋友可以仔细研究。

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    Excel公式练习33: 将包含空单元格的多行多列单元格区域转换成单独的列并去掉空单元格(续)

    本次的练习是:这个练习题与本系列上篇文章的练习题相同,如下图1所示,不同的是,上篇文章中将单元格区域A1:D6中的数据(其中包含空单元格)转换到单独的列(如图中所示的单元格区域G1:G13)中时,是以行的方式进行的...,即先放置第1行中的数据、再放置第2行……依此类推。...这里,需要以列的方式进行,即先放置第1列中的数据、再放置第2列中的数据……依此类推,最终结果如图中所示的单元格区域H1:H13,如何使用公式实现? ? 图1 先不看答案,自已动手试一试。..."),{8,2},5) 应该获取单元格C2中的值,即数据区域的第2行第3列。...相关参考 Excel公式练习32:将包含空单元格的多行多列单元格区域转换成单独的列并去掉空单元格 Excel公式练习4:将矩形数据区域转换成一行或者一列

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    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    values_array) arr = np.concatenate((random_array, values_array), axis=1) print(arr) 这段代码主要实现了以下功能: 创建一个包含单列数据的...pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两行代码创建了一个包含单列数据的 DataFrame。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    合并列,在【转换】和【添加列】菜单中的功能竟有本质上的差别!

    有很多功能,同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在,而且,通常来说,它们得到的结果列是一样的,只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列,原有列消失;而在【添加】菜单中的功能,则是在保留原有列的基础上...但是,最近竟然发现,“合并列”的功能,虽然在大多数情况下,两种操作得到的结果一致,但是他们却是有本质差别的,而且一旦存在空值(null)的情况,得到的结果将有很大差别。...比如下面这份数据: 将“产品1~产品4”合并到一起,通过添加列的方式实现: 结果如下,其中的空值直接被忽略掉了: 而通过转换合并列的方式: 结果如下,空的内容并没有被忽略,所以中间看到很多个连续分号的存在...我们看一下生成的步骤公式就清楚了! 原来,添加列里使用的内容合并函数是:Text.Combine,而转换里使用的内容合并函数是:Combiner.CombineTextByDelimiter。...当然,要学会修改,首先要对各类操作比较熟悉,同时,操作的时候,也可以多关注一下步骤公式的结构和含义,这样,随着对一些常用函数的熟悉,慢慢就知道在哪里改,怎么改了。

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    【动态规划】将一个包含m个整数的数组分成n个数组,每个数组的和尽量接近

    1 背景 ClickHouse集群缩容,为保证数据不丢失,计划将需要缩容的节点上的数据,迁移到其他节点上,保证迁移到每个机器上的数据量尽量均衡。...2 抽象 将一个包含m个整数的数组分成n个数组,每个数组的和尽量接近 3 思路 这个问题是典型的动态规划的问题,理论上是无法找到最优解的,但是本次只是为了解决实际生产中的问题,而不是要AC,所以我们只需要找到一个相对合理的算法...如果第一个数num小于avg,我们将这个数加入到数组中,然后我们需要找到一(或若干)个数,使得其和更接近delta = avg-num, 继续遍历数组,若发现某个数k==delta,将k加入到数组,结束本轮寻找...=2,delta-22=3,distance = 2,将22加入临时数组,delta = 3; 18 >3, ... ,5 > 3, 3==3,distance = delta-3 = 0;于是将22和3...sum = 53 arr 2 is : 28 22 3, sum = 53 arr 3 is : 27 10 6 5 2 2 1, sum = 53 4 实现 // 将数组分成n个数组,每个数组的和尽量接近

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    【C++】类的声明 与 类的实现 分开 ① ( 类的声明 与 类的实现 常用用法 | Visual Studio 2019 中创建类的头文件和源文件 | 确保头文件包含一次 )

    , 类的声明 与 类的实现 是分开的 , 这样可以使程序代码更清晰 , 易于管理 和 维护 ; 在 .h 后缀 的头文件 中写 类的声明 代码 ; 在 .cpp 后缀 的源码文件 中写 类的实现 代码...; 上述 .h 后缀 的头文件 和 .cpp 后缀 的源码文件 , 可以手动创建添加 , 也可以使用 IDE 自带的创建类功能添加 , 这里推荐后者 , 下面的章节讲解在 Visual Studio...2019 中创建类 的方法 ; 2、Visual Studio 2019 中创建类的头文件和源文件 右键点击 " 解决方案资源管理器 " 中的解决方案名称 , 在弹出的菜单中选择 " 添加 / 类 "...选项 , 在弹出的 " 添加类 " 对话框中 , 输入 类名 Student , 就会自动生成 Student.h 和 Student.cpp 的 头文件 和 源码文件名称 ; 生成的 Student.h...__Student_H_ 在 C++ 中可以都使用 ; 生成的默认类只有一个类名 , 没有其它内容 ; class Student { }; 4、确保头文件包含一次 确保头文件包含一次的方法 : C++

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