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    快速学习Oracle-索引

    简介 索引是用于加速数据存取的数据对象。合理的使用索引可以大大降低 i/o 次数,从而提高数据访问性能。索引有很多种我们主要介绍常用的几种: 为什么添加了索引之后,会加快查询速度呢?...索引的好处就是提高你找到书的速度,但是正是因为你建了索引,就应该有人专门来维护索引,维护索引是要有时间精力的开销的,也就是说索引是不能乱建的,所以建索引有个原则:如果有一个字段如果不经常查询,就不要去建索引...现在把书变成我们的表,把卡片变成我们的索引,就知道为什么索引会快,为什么会有开销。...创建索引 单列索引 单列索引是基于单个列所建立的索引,比如: CREATE index 索引名 on 表名(列名) 复合索引 复合索引是基于两个列或多个列的索引。...和 gender 的索引 create index pname_gender_index on person(name, gender); 索引的使用原则 在大表上建立索引才有意义 在 where 子句后面或者是连接条件上的字段建立索引

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    索引 Index -- 快速查找数据

    大部分情况下,我们都是对动态数据构建索引,不仅要考虑到索引的查询效率,还需要动态更新索引索引存储在内存还是硬盘?存储在内存,查询速度比磁盘高。...索引的目的是提高查询效率,但是,基于动态数据集合构建的索引,还要考虑索引的维护成本。因为在原始数据动态增删改的同时,也需要动态的更新索引。而索引的更新会影响到增删改操作的性能。 3....所以,大部分关系型数据库索引,比如MySQL、Oracle,都是用B+树来实现的。 跳表也支持快速添加、删除、查找数据。...如果判定数据不存在,就没必要读取磁盘中的索引了。对于数据不存在的情况,数据查询就更加快速了。 有序数组也可被作为索引。...如果数据是静态的,可以把数据的关键词抽取出来,组织成有序数组,然后利用二分查找来快速查找数据。 4. 总结 架构设计离不开数据结构和算法。

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    快速学习ES6-操作索引

    (indices) indices是index的复数,代表许多的索引, 类型(type) 类型是模拟mysql中的table概念,一个索引库下可以有不同类型的索引,比如商品索引,订单索引,其数据格式不同...不过这会导致索引库混乱,因此未来版本中会移除这个概念 文档(document) 存入索引库原始的数据。...2.3.查看索引设置 语法 Get请求可以帮我们查看索引信息,格式: GET /索引库名 ? 或者,我们可以使用*来查询所有索引库配置: ?...2.4.删除索引 删除索引使用DELETE请求 语法 DELETE /索引库名 示例 ? 再次查看heima2: ? 当然,我们也可以用HEAD请求,查看索引是否存在: ?...2.5.3.2.index index影响字段的索引情况。 true:字段会被索引,则可以用来进行搜索。

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    8 个例子帮你快速掌握 Pandas 索引操作

    在处理dataframe时,我们经常需要处理索引,这可能很棘手。在本文中,让我们回顾一些关于用pandas处理索引的技巧。 在读取时指定索引列 在许多情况下,我们的数据源是一个CSV文件。...读取数据或其他一些数据处理步骤后,您可能希望手动设置索引。...在处理DataFrame时,一些操作(如删除行、索引选择)将生成原始索引的子集。...索引的直接赋值 当有一个现有的DataFrame时,可能需要使用不同的数据源或来自单独的操作来分配索引。在这种情况下,可以直接将索引分配给现有的DataFrame。...在许多情况下,DataFrame具有基于0的索引。但是,我们不想在导出的CSV文件中包含它。在本例中,我们可以在to_csv方法中设置索引参数。

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    ElasticSearch基础:从倒排索引说起,快速认知ES

    ElasticSearch基础:从倒排索引说起,快速认知ES 1 ElasticSearch认知 1.1 关于搜索 1.2 倒排索引 1.3 Lucene 1.4 ES基本概念 1.5 ES集群概念...倒排索引也叫反向索引,我们通常理解的索引是通过key寻找value,与之相反,倒排索引是通过value寻找key,故而被称作反向索引。...词典和倒排表是 Lucene这种很重要的两种数据结构,是实现快速检索的重要基石。词典和倒排文件是分两部分存储的,词典在内存中而倒排文件存储在磁盘。...ElasticSearch生态 ElasticSearch 为快速检索和分析大数据而生,目前已形成丰富的生态。...Mapping:映射,是对索引库中的索引字段及其数据类型进行定义,类似于关系型数据库中的表结构。ES默认动态创建索引索引类型的Mapping。

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    快速学习ES6-索引库数据导入

    1.索引库数据导入 昨天我们学习了Elasticsearch的基本应用。今天就学以致用,搭建搜索微服务,实现搜索功能。 1.1.创建搜索服务 创建module: ? ? Pom文件: <?...接下来,我们需要商品数据导入索引库,便于用户搜索。...既然搜索的结果是SPU,那么我们索引库中存储的应该也是SPU,但是却需要包含SKU的信息。 1.2.2.需要什么数据 再来看看页面中有什么数据: ?...方便根据价格进行筛选过滤 skus:用于页面展示的sku信息,不索引,不搜索。包含skuId、image、price、title字段 specs:所有规格参数的集合。...specs.颜色.keyword:红色 1.3.商品微服务提供接口 索引库中的数据来自于数据库,我们不能直接去查询商品的数据库,因为真实开发中,每个微服务都是相互独立的,包括数据库也是一样。

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    快速查询的秘籍—B+树索引

    今天我们接着聊一聊索引,不多说,开整。 索引的分类 InnoDB索引分为聚簇索引、二级索引、联合索引。...1、页中的数据根据主键的大小形成单向链表,分成不同的组,每个组中主键最大记录在页内的偏移量当作槽存在页目录中,其中infimum为头,supremum为尾,通过二分法可快速查找。...这时候二级索引就派上用场了,我们可以多创建几颗B+树,举个例子,我们把c2列创建索引,这类二级索引与聚簇索引有些不同,如下所示。 使用记录主键值的大小进行记录和页的排序。...这种以非主键的列创建的B+树,需要执行回表操作才可以定位到数据的索引也叫二级索引或者辅助索引。...2、把表的索引信息单独存到索引文件中,每个主键都会创建一个索引信息,然而树的叶子节点存储的是索引+行号信息。在查询时根据索引找到行号,在根据行号找到数据。

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