相信大家也非常的熟悉了； 二、 ALTER TABLE Method 在验证之前，我们需要先知道如何可以查看MySQL中找到索引的创建或修改时间，可以通过如下的方式间接的进行查看： 1、表的创建时间...，可以间接推断索引的创建时间。...对于InnoDB存储引擎的表而言，对应的索引数据存储在ibd文件中，所以文件的创建时间或修改时间是间接判断索引创建时间。如果存储引擎为MyISAM的话，还有专门的索引文件MYI。...，感兴趣的话，大家可以自行进行验证； 上面三种就是官方文档提供的方法，但是在在实际运维管理中，OPTIMIZE TABLE操作也是支持重建索引的， OPTIMIZE TABLE也可以对索引进行重建，官方文档的介绍如下...，我们经常会delete数据，我们都知道，delete操作不会立即回收空间，反而频繁的delete操作会产生大量的磁盘碎片，这时候可能会影响到执行计划等，所以我们就需要整理磁盘碎片，通过就会用到上述几种方式的操作
建索引MongoDB中可以使用createIndex()方法创建索引。该方法接受两个参数：一个是要创建索引的字段或字段组合，另一个是一个JSON对象，用于指定索引的选项。...如果有重复的name值，插入新文档时将会抛出错误。查询索引可以使用getIndexes()方法查询集合中的所有索引。该方法返回一个数组，每个元素都是一个对象，包含有关索引的详细信息。...删除索引可以使用dropIndex()方法删除指定的索引。该方法接受一个字符串或JSON对象作为参数，表示要删除的索引。...如果查询需要对多个字段进行排序和筛选，则需要为多个字段创建组合索引。索引需要根据集合中的数据量和数据类型进行选择。在处理较大的集合时，为索引选择正确的数据类型可以显著提高查询性能。...索引需要在合适的时候进行重新建立。如果集合中的数据经常发生变化，那么需要定期重新建立索引以确保查询性能。索引需要谨慎删除。如果删除了一个重要的索引，那么查询性能将受到影响。
一、前言 昨天分享了一个文章，Python中如何获取列表中重复元素的索引？，后来【瑜亮老师】看到文章之后，又提供了一个健壮性更强的代码出来，这里拿出来给大家分享下，一起学习交流。...= 1] 这个方法确实很不错的，比文中的那个方法要全面很多，文中的那个解法，只是针对问题，给了一个可行的方案，确实换个场景的话，健壮性确实没有那么好。 二、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了Python中如何获取列表中重复元素的索引的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【KKXL的螳螂】提问，感谢【瑜亮老师】给出的具体解析和代码演示。
文章目录 一、List 列表简介 二、查询操作 1、根据下标获取元素 2、获取指定下标索引的元素 3、获取列表长度 三、增操作 1、插入值 2、在指定元素前后插入值 四、删操作 1、移除值 2、...删除列表指定个数的指定值 五、修改操作 1、多列表操作 2、设置列表指定索引的值 一、List 列表简介 ---- 在 Redis 中 , 通过 一个 键 Key , 可以 存储多个值 , 这些值存放在一个...两端 的 操作 性能较高 , 对于 通过 索引小标 查询 元素的 性能较低 ; 插入元素 效率较高 ; 查询元素 效率较低 ; Redis 中的 List 列表 , 底层由 快速链表 QuickList...指向元素的实际内存空间 ; 同时还有 指向 前一个元素 和 后一个元素的 指针 ; 快速链表 是 链表 和 压缩列表 结合起来的产物 ; 二、查询操作 ---- 1、根据下标获取元素 根据下标获取元素...: 获取从 start 索引开始 , 到 stop 索引结束的元素值 ; lrange key start stop key : 键 ; start : 元素的起始索引值 ; stop : 元素的终止索引值
可以使得树更矮，所以IO操作次数更少。...下图就是基于 MyISAM 的 Col2 建立的索引，和主键索引没有差别 索引的结构就是B+结构 InnoDB 除了主键索引，用户也会建立辅助（普通）索引，我们以上表中的 Col3 建立对应的辅助索引如下图...索引操作 创建主键索引 第一种方式：直接指明主键 -- 在创建表的时候，直接在字段名后指定 primary key create table user1(id int primary key, name...，当然可以使符合主键 主键索引的效率高（主键不可重复） 创建主键索引的列，它的值不能为null，且不能重复 主键索引的列基本上是int 唯一索引创建 第一种方式:创建表时直接在某列后直接指明unique...比较频繁作为查询条件的字段应该创建索引 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件 更新非常频繁的字段不适合作创建索引 不会出现在where子句中的字段不该创建索引
Pandas索引的基本属性 对10种单层索引的常用操作，文末有汇总的常见属性，建议收藏！...In [31]: s1.ndim Out[31]: 1 In [32]: s4.ndim Out[32]: 1 属性8：T 将索引进行转置操作 In [33]: s1.T Out[33]: Int64Index...需要注意的是针对行索引的属性同样适用于列属性columns，因为它们二者都是同属于Pandas中的index对象。...# 最小值 s.max # 最大值 s.isna # 是否为空 s.item # 索引的具体信息 s.to_list # 转成列表 s.to_frame # 转成DataFrame数据...s.argsort # 升序排列，然后返回的是每个数据排序后的索引号 s.value_counts() # 统计索引中每个值的个数 s1.append(s2) # 追加索引 s.ravel #
今天这一篇我们将会深入其中索引相关的应用方法，了解一下DataFrame的索引机制和使用方法。...这显然是不现实的。 所以DataFrame当中也为我们封装了现成的行索引的方法，行索引的方法一共有两个，分别是loc，iloc。...loc 首先我们来介绍loc，loc方法可以根据传入的行索引查找对应的行数据。注意，这里说的是行索引，而不是行号，它们之间是有区分的。...行索引其实对应于Series当中的Index，也就是对应Series中的索引。所以我们一般把行索引称为Index，而把列索引称为columns。...但是索引对应的切片出来的结果是闭区间，这一点和Python通常的切片用法不同，需要当心。 另外，loc是支持二维索引的，也就是说我们不但可以指定行索引，还可以在此基础上指定列。
binary）格式，并提供了不少内置函数,通过计算列，甚至还可以直接索引json中的数据。...Json文本采用标准的创建方式，可以使用大多数的比较操作符进行比较操作，例如：=, , >=, , != 和 。...具体语法规则可以参考： MySQL 5.7新增对JSON支持 https://blog.csdn.net/szxiaohe/article/details/82772881 如何索引JSON字段 MySQL...并没有提供对JSON对象中的字段进行索引的功能，我们将利用MySQL 5.7中的虚拟字段的功能来对JSON对象中的字段进行索引。...参考：MySQL如何索引JSON字段 https://developer.aliyun.com/article/303208 MyBatis Plus查询json字段 https://blog.csdn.net
，来看看 RestHighLevelClient 如何操作索引？...索引基本操作： 索引别名管理： 以下是视频笔记： 注意，笔记只是视频内容的一个简要记录，因此笔记内容比较简单，完整的内容可以查看视频。...被克隆的索引需要是只读索引，可以通过 28.1.4 小节中的方式设置索引为只读。...Es 中： 默认是每秒 refresh 一次（Es 中文档被索引之后，首先添加到内存缓冲区，refresh 操作将内存缓冲区中的数据拷贝到新创建的 segment 中，这里是在内存中操作的）。...索引的别名类似于 MySQL 中的视图。
一种是只有纯数据，索引需要新建立；另一种是索引可从数据中获取。 因为两种情况建立多级索引的方法不同，下面分情况来介绍。 01 新建多级索引 当只有数据没有索引时，我们需要指定索引值，比如下图。...,pro], names=['年份','专业']) # 对df的行索引、列索引赋值 df.index = mindex df.columns = mcol display(df) 02 从数据中获取多级索引...','土木')] 3、多层级索引操作 对于多层级索引来说，可以按照不同的level层级有多种的操作，包括了查询、删除、修改、排序、互换、拼接、拆分等。...# 按层级获取索引 df.index.get_level_values(level=1) # 查找行的二级索引 df.index.get_level_values(level=0) # 查找行的一级索引...比如，对列索引进行此操作，得到了元组形式的一二级索引对。
导读：DDL操作是否会导致索引失效的原则上是看是否引起数据发生变化，如果分区的数据发生了改变，则索引需要失效才能保证结果的准确性，如果数据没有发生变化，则索引的状态不会变为UNUSABLE。...要对产品库上的分区进行SPLIT操作，于是首先评估一下SPLIT操作对索引的影响，结果发现测试的结果和文档上描述的不大一样。...而测试的结果表明，无论是GLOBAL索引还是LOCAL索引，在进行分区操作后，索引是否变为UNUSABLE状态，是由索引数据是否发生变化决定的。...，无论是GLOBAL索引还是发生数据变化的两个分区的分区索引，状态都变为了UNUSABLE，下面的MERGE操作也是如此： SQL> ALTER INDEX IND_T_PARTITION_F_NAME...而LOCAL索引的优势就体现在这一点，对于TRUNCATE和DROP等分区操作，根本不会影响LOCAL索引状态，而对于SPLIT和MERGE操作，也只是会影响到操作涉及的分区。
pytorch中有很多操作比较隐晦，需要仔细研究结合一些例子才能知道如何操作，在此对这些进行总结！...，这里有1000个类别，有5个输入图像，每个图像得出的分数中只有一个是正确的，正确的索引就在y_var中，这里要做的是将正确分数根据索引标号提取出来。...s中挑选每一个和y索引对应的数字，其shape同样为(N,) torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor)...max函数需要注意的是，它是一个过载函数，函数参数不同函数的功能和返回值也不同。...当max函数中有维数参数的时候，它的返回值为两个，一个为最大值，另一个为最大值的索引 >> a = torch.randn(4, 4) >> a 0.0692 0.3142 1.2513 -0.5428
pandas的dataFrame的索引值从1开始 假设有一个dataFrame: ? 这里的index的索引列是从0开始的，那么现在我想要让它从1开始怎么做？...13 1 1 1 1 3 14 2 3 2 3 4 15 7 8 9 10 >>> df 字典方式添加一行，append，忽略索引...9,10,11,12] >>> df a b c d 0 1 3 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12 >>> 指定位置插入一行，索引非数字...4 15 7 8 9 10 >>> df1=df.sort_values(by='E') >>> df1.reset_index() #重置索引...10 >>> df2=df1.reset_index() >>> del df2['index'] >>> df2 #删除掉原来的索引列
前言 学习张量的拼接、索引和形状操作在深度学习和数据处理中至关重要。 拼接操作允许我们合并不同来源或不同维度的数据，以丰富模型输入或构建复杂网络结构。...索引操作则提供了精确访问和操作张量中特定元素或子张量的能力，这对于数据预处理、特征提取和错误调试尤为关键。...张量类型转换 张量的类型转换也是经常使用的一种操作，是必须掌握的知识点。...在本小节，我们主要学习如何将 numpy 数组和 PyTorch Tensor 的转化方法. 1.1 张量转换为 numpy 数组 使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray...张量索引操作 我们在操作张量时，经常需要去进行获取或者修改操作，掌握张量的花式索引操作是必须的一项能力。
基本操作 创建索引结构 PUT lglbc_crud { "mappings": { "properties": { "age":{ "type": "integer...，都会与ES建立一次连接，这会导致大量的请求打在ES服务器上面，从而间接导致数据索引变慢，那么ES是不是可以搞一个批量请求提交，多个操作都在一个请求中完成？...答案当然是可以的啦，那我们看下怎么操作 POST lglbc_bulk/_bulk {"index":{"_id":"1"}} {"id":1,"name":"乐哥聊编程"} {"update":{"_...在产线环境，我们都是使用静态mapping，用了一段时间后，业务需求有变动，我们需要更新字段类型或者数据量太大，我们需要扩展分片数量，但是经过前面的学习，大家都知道，这些都是无法修改的，所以我们的解决办法通常是重建索引...，然后将老数据给merge过去，那我们来看下ES如何实现这个功能 创建旧索引 PUT lglbc_reindex_old/_doc/1 { "name":"乐哥聊编程", "count":"10
处理对某些特定行或列的索引以复制、添加、填充值/张量的张量操作被称为基于索引的开发操作。PyTorch 中有两种类型的基于索引的操作，一种是就地操作，另一种是就地操作。...两者之间的基本区别在于：就地操作直接更改张量的值，而不复制张量的值，而异地操作则不会。...1.0000, 1.0000], [ 1.2102, -0.8340, 1.0000, 1.0000]]) 4.index_copy 这是out-of-place的基于索引的操作...1.1293, 0.2266], [ 1.2610, 0.2618, -1.5528, 0.7805, 1.3730]]) 6. index_fill 这是out-of-place的基于索引的操作...7.index_put_ 此操作使用给定 'index' 的索引将 'val' 的值放入自张量中。
图片图片那么节点的最大运行pod数量到底是如何定义的呢？下面我们来说说tke不同网络模式下节点新加入tke集群的max_pods是如何进行设置的。1....2. vpc-cni模式节点最大pod数设置上面说了GlobalRouter模式的max-pod是如何设置的，下面我们来说说vpc-cni模式下是如何设置的，GlobalRouter因为会给每个节点分配容器网段...，max-pod是根据容器网段cidr来设置，但是vpc-cni模式下容器网段就是vpc子网，pod ip是从子网获取，那每个节点的max-pods是如何设置呢？...vpc-cni模式这里定义节点的max-pods会根据对比机型的eni ip数量限制和创建集群设置的pod上限值大小，取2者中的较大的设置为节点的max-pods。...tke控制台选择节点也是有提示的图片那么这些数量是如何来的呢？
Mongodb的索引操作 学习目标 掌握 mongodb索引的创建，删除操作 掌握 mongodb查看索引的方法 掌握 mongodb创建唯一索引的方法 ---- 1....： db.t1.find({name:'test10000'}) db.t1.find({name:'test10000'}).explain('executionStats') # 显示查询操作的详细信息...建立索引注意点 根据需要选择是否需要建立唯一索引 索引字段是升序还是降序在单个索引的情况下不影响查询效率，但是带复合索引的条件下会有影响 数据量巨大并且数据库的读出操作非常频繁的时候才需要创建索引...，如果写入操作非常频繁，创建索引会影响写入速度 例如：在进行查询的时候如果字段1需要升序的方式排序输出，字段2需要降序的方式排序输出，那么此时复合索引的建立需要把字段1设置为1，字段2设置为-1...小结 掌握mongodb索引的创建，删除操作 掌握mongodb查看索引的方法 掌握mongodb创建唯一索引的方法 ----
Elasticsearch 提供了_mget和_bulk API 来执行批量操作，它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更有效率。...基于 mget 的批量查询 mget(多文档获取)是 Elasticsearch 中提供的一个 API，用于一次性从同一个索引或者不同索引中检索多个文档。...例子一： 以下是一个 Elasticsearch 的mget（多文档获取）操作示例。在这个示例中，我们将获取索引 test-index 中具有特定 ID 的多个文档。...ID 为 "1" 的文档，并从 "another-index" 索引获取 ID 为 "2" 的文档。...请注意，这个操作都由两行组成：第一行包含操作类型（在这个示例中为 "create"）和元数据；第二行包含要创建或索引的实际文档数据。
普通索引 创建索引 这是最基本的索引，它没有任何限制。...DROP INDEX [indexName] ON mytable; ---- 唯一索引 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。...有四种方式来添加数据表的索引： ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list): 该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL...ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name (column_list): 这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）。
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