其次，select字段的多少直接影响着结果集数据包的大小，对于前台来说数据包越大，返回就越慢。...为了减少磁盘随机读取次数，InnoDB采用页而不是行的粒度来保存数据，即数据被分成若干页，以页为单位保存在磁盘中。InnoDB的页大小，一般是16KB。...因此，InnoDB使用B+树，既可以保存实际数据，也可以加速数据搜索，这就是聚簇索引。如果把上图叶子节点下面方块中的省略号看作实际数据的话，那么它就是聚簇索引的示意图。...由于数据在物理上只会保存一份，所以包含实际数据的聚簇索引只能有一个,这也就是为什么主键只能有一个的原因。...总结 以上就是索引的创建及使用时注意事项，最后汇总了一些索引优化方式，并分析InnoDB是如何存储和查询数据的。下一期将用2个真实案例分析索引在实际生产中的注意事项。
现象 新建了一张员工表，插入了少量数据，索引中所有的字段均在where条件出现时，正确走到了idx_nap索引，但是where出现部分自左开始的索引时，却进行全表扫描，与MySQL官方所说的最左匹配原则..."considered_access_paths": [ { //可以看到这边MySQL计算得到使用索引的成本为...-- 接下来增大表的数据量 INSERT INTO `staffs` (`name`, `age`, `pos`, `add_time`) VALUES ('July', 25, 'dev',..."join_execution": { "select#": 1, "steps": [ ] } } ] } 结论 MySQL表数据量的大小...，会影响索引的选择，具体的情况还是通过Explain和Optimizer Trace来查看与分析。
HASH方法只用来做键值的精确查找，不能用来实现区间查找，因为HASH函数并不单调，已经失去原来键值的大小信息了，不过这在许多场景下也够用（按身份证号找人）。...针对键值的函数提条件的，大部分无效，小部分取决于数据库优化。 如：出生日期是星期几的，索引键是出生日期。...索引的初衷是用键值取数， 大多数情况是从一个巨大的数据集中会取出很少的记录出来。这类场景下，如果按上述原则建立和使用索引，确实是能显著地提高性能。...按索引表的次序取出的数据，对于原始数据集而言并不是连续存放的，数据库优化做得不好时甚至可能是乱序的。...数据库中数据一般是按插入次序存放的，如果这个次序和索引键序基本一致，那么会保证取出数据在物理上存放时是相对连续的，这时候再使用索引过滤，即使取出数据量较大也经常能观察到比较明显的性能提升。
如果有老师教，那么他会告诉你说，HTML是骨架，是用来构成网页结构的；CSS是样式表，是用来定义网页的样式的，就是相当于用来给房子做装修用的；然后JS呢，它是管交互的，就相当于一个大楼里的开关啊或是电梯之类的...因为这类网页没有一个确定的结构，它随着不同权限的人，操作不同的数据，处于不同的状态，而在这期间，它的DOM结构是不断变化的。...昨天的文章里我说过，你在京东买东西，你点击的是input,但实际上通过input标签，你触发了ajax事件，调用了updata方法，修改了你的payCart对象，即购物车对象里的val值，这是什么？...这在网页视图上反映的就是你的购物车里，多了一件商品。这个操作实质上操作的是数据，是你的payCart数据。 让我们先从需求出发，先把业务所用到的数据都整理，归纳出来。...形成各种对象，对象其实就是数据的集合嘛。那数据是什么？它是一种模型。例如电商网站，它里面有各种数据，那对应的就会有各种模型。这种模型多了，就会抽像出规则。
聚合索引在数据挖掘和推荐系统中也有很多应用。...例如，假设我们有一个包含用户购买记录的集合 purchase，每个文档包含以下字段：user_id：用户IDproduct_id：商品IDpurchase_date：购买日期quantity：购买数量我们可以使用聚合索引来计算商品之间的相似度...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.purchase.createIndex({ "product_id": 1 })然后，我们可以使用聚合框架来计算商品之间的相似度：db.purchase.aggregate...，再通过 $group 操作统计每个商品和其它商品之间的购买次数。...最后，通过 $sort 操作将结果按照购买次数降序排列，得到商品之间的相似度。
一、前言 前几天在Python白银交流群【Jethro Shen】问了一个Python数据处理的问题，问题如下：哪位大佬知道为啥最后计数是0吗？...实际是有数据的 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个指导，如下所示：这不是发生错误了么？你设置的发生错误return 0，它肯定变成0 了。刚好，你没有把报错信息截上来。...【Jethro Shen】：好的，我私聊你 【瑜亮老师】：导致处理后的processed_df没有保存成xlsx文件，因此读取时找不到文件。...【Jethro Shen】：给大佬倒茶~ 顺利地解决了自己的问题。
比如进入数据页2，里面就有个页目录，存放各行数据的主键值和行的实际物理位置。在此继续二分查找，即可快速定位到待搜索主键值对应行的物理位置，然后直接在数据页2里找到那条数据。...最底层的一层就是数据页，数据页也就是B+树里的叶节点。 所以，如果B+树索引数据结构里，叶节点就是数据页自己本身，即为聚簇索引！即上图中所有的索引页+数据页组成的B+树就是聚簇索引！...若你的数据页开始进行页分裂，他此时会调整各数据页内部的行数据，保证数据页内的主键值都有序，： 下一个数据页的所有主键值＞上一个数据页的所有主键值 页分裂时，也会维护你的上层索引数据结构，在上层索引页里维护你的索引条目...同理可得，若你的数据量越大，此时可能就多出更多索引页层级，不过一般索引页里可以放很多索引条目，即使你是亿级大表，基本上大表里建的索引的层级也就三四层。...聚簇索引默认按主键组织的，所以你在增删改数据时： 会更新数据页 会给你自动维护B+树结构的聚簇索引，给新增和更新索引页，这个聚簇索引是默认就会给你建立
但实际上 B+Tree 的形成是自上而下的，大致过程如下： 每当为某张表创建一个 B+Tree 索引（聚簇索引不是人为创建的，创建表的时候默认创建），都会为这个索引创建一个 根节点页面。...为了解决问题，也就是说无论是实际记录还是目录项记录，都要实现唯一性，此时我们就可以把 主键值和索引列值一起存储在目录项记录中，如下图所示： 插入数据：(9、1、'u') 的执行过程应该如下图所示： 一个页面中至少存储两个记录...数据和索引分开单独存储 数据文件(.myd 文件)：存数据的文件，插入记录时，并没有按照主键大小刻意去排序，有多少塞多少 索引文件(.myi 文件)：MyISAM 为每张表的主键都创建一个 B-Tree...为了减少 I/O ，索引数会一次性加载到内存中吗？ 索引都是存储在磁盘中的，如果数据量很大，那索引的大小也会很大，甚至几个 G。...实际上每个数据页可能存不满，因此在数据库中，B+Tree 的高度一般在 2~4层左右。
我们在做数据统计类的测试时，往往需要准备各种源数据，如果是本系统的内部产生的数据，还好处理，但如果是一些对接第三方的数据报表测试，该如何展开呢？本文通过两种常见的场景来做一些分享。...01 模拟接口造数 如上，这是一个网关平台需要采集中间件WAF上报的请求流量监控，在实际的应用中，需要用户把WAF的SDK 集成到自己的应用上，然后SDK会定期把数据上报到网关平台，加以展示，那么，在这种场景下...缺点： 1.需要深入地了解业务实现方式，且需要一定的编码能力。 2. 在实际场景中，如果WAF的上报功能有问题，无法验证到。 我们的选择：采用方案二，灵活制造数据，验证各种所需要被验证到的场景。...你测试的系统数据流向是什么？哪些数据是自己系统产生并处理？哪些是需要上下游系统支持？数据如何传递？ 只有当你深入了解系统的实现机制后，才能对BUG产生的根本原因有很好的认知，并对BUG进行总结、分类。...对于数据本身的正确与否，需要在对应系统中去做验证，等上下游的测试都走通了，再进行一次端到端的拉通测试，而不是等着上下游的数据（因为可能会涉及多系统，不同的团队，研发节奏不对称，不能干等着，是吧）。
pytorch中的数据索引 在PyTorch中，数据索引是指在处理张量（Tensor）时访问或操作特定元素的过程。...基本索引方法 在PyTorch中，数据索引的基本方法类似于Python中的列表索引。可以通过使用方括号和索引号来访问张量中的特定元素或子集。...这里用的数据集是：MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集，它是一个常用的手写数字数据集，包含了大量的手写数字图片和对应的标签...每个批次的大小为64。代码中的训练过程会迭代整个训练集，并对模型进行更新。 损失值（Loss）：训练过程中打印了每个Epoch的损失值。...最后的训练结果说明了 训练损失下降：随着训练的进行，每个 Epoch 的训练损失都在逐渐下降。这表明模型在学习过程中逐渐减小了预测值与实际值之间的差异，即模型在训练数据上的拟合效果逐步改善。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 在了解覆盖索引之前我们先大概了解一下什么是聚集索引(主键索引)和辅助索引(二级索引) 聚集索引（主键索引）： 聚集索引就是按照每张表的主键构造一颗...再来看看什么是覆盖索引，有下面三种理解： 解释一： 就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。...解释二： 索引是高效找到行的一个方法，当能通过检索索引就可以读取想要的数据，那就不需要再到数据表中读取行了。如果一个索引包含了（或覆盖了）满足查询语句中字段与条件的数据就叫 做覆盖索引。...总结：覆盖索引的优化及限制 覆盖索引是一种非常强大的工具，能大大提高查询性能，只需要读取索引而不需要读取数据，有以下优点： 1、索引项通常比记录要小，所以MySQL访问更少的数据。...2、索引都按值得大小存储，相对于随机访问记录，需要更少的I/O。 3、数据引擎能更好的缓存索引，比如MyISAM只缓存索引。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法 应用于数据挖掘，数据分析 提供数据清洗功能 ---- 2.Pandas...类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 1....DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...，可将其看作ndarray的索引操作 标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充
数据是描述事物的符号，数据库长期储存在电脑中，是一个可以共享的数据集合，在开发过程中都避免不了使用索引，这能够更方便的查询数据，从而提高我们的工作效率，对于很多初学者或不了解开发行业的朋友来说，什么是数据库索引...image.png 什么是数据库索引 牵引是数据库中的特殊文件，拥有指向作用，可视为数据的检索，通过数据结构制作出检索，可以帮助开发人员快速查找到相应数据，因此，在数据库中使用数据库索引是高效的查找算法...数据库索引的优缺点 数据库索引的优点即，提高查询的性能，通过创建索引，利用分组和排序保证索引的唯一性，能够减少查询索引的时间，通过索引即可快速获得所需数据，当然，凡事都有两面性，在数据库中增加索引，数据库的数据量会因此增大...，索引本身需要占有一定的物理空间，如果想在数据库中增加索引，这意味着数据库的容量需要更大，另外增加索引或删除索引对数据库有一定影响，因此动态的维护也必不可少。...开发人员使用数据库索引有助于加速查询，设计时要遵循数据读取和数据的唯一性来设计，这样能够提高准确度，除此之外，在数据库中添加牵引，需要保证数据库的容量足够大，这样数据库索引才能发挥它的实际意义。
Mysql数据库中什么是索引下推引言在MySQL数据库中，索引是提高查询性能的关键。为了进一步优化查询性能，MySQL引入了索引下推的概念。...索引下推是指在使用索引进行查询时，将过滤条件下推到存储引擎层级进行处理，减少不必要的数据读取和传输，从而提高查询效率。...而索引下推的原理是，在使用索引定位到符合条件的记录时，将过滤条件下推到存储引擎层级进行处理。存储引擎可以利用索引的顺序性和范围性，直接在索引上进行过滤，减少不必要的数据读取和传输。...Mysql数据库中的"索引下推"是指在使用索引进行查询时，将部分过滤条件下推至存储引擎层进行过滤，减少回表的次数和数据传输量，从而提高查询性能。...结论索引下推是MySQL中一项优化查询性能的重要技术。通过将过滤条件下推到存储引擎层级进行处理，索引下推可以减少不必要的数据读取和传输，提高查询效率。
Index：索引，由一个和多个分片组成，单个集群内索引名字是唯一的。 Type：类型，指索引内部的逻辑分区，一般是通过Type的名字来进行分区，若是查询条件中没有该值，则说明在整个索引中执行查询。...Data Node（数据节点）：数据节点负责数据的存储和相关具体操作，例如索引数据的创建，更新，搜索，聚合等操作。因此，数据节点对机器的要求比较高无论是在磁盘空间还是CPU、内存、I/O性能等。...做增量flush的。 因为Elasticsearch的这个刷盘机制，也说明并非是一个实时的搜索引擎。 更新数据 在早期的全文检索中为整个文档建立了很大的倒排索引，并将其写入到磁盘。...那么在这种分段存储的模式下Elasticsearch是如何进行数据操作的呢？ 新增： 当有新的数据需要插入索引时，由于段的不可变性，会新建一个段来存储新增数据。...所以必须进行定期段合并操作，小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。 段合并的主要动作有两个： 对索引中的段进行分组，把大小相近的段分到一组。 将属于同一分组的段合并成一个更大的段。
问题： 为表空间添加一个100M的数据文件，产生的数据文件直接就是100M，还是开始为0，逐渐增大的？...实验： 为OPEN_TBS表空间增加一个数据文件： alter tablespace OPEN_TBS add datafile '/oracle/oradata_petest/petest/open_tbs02....dbf' size 100m; 查看文件大小： ls -lrht -rw-r----- 1 ora10g dba 101M May 8 18:20 dcsopen_tbs02.dbf 结论： 说明文件创建后保持的是即将用完的节奏
数据库索引背后的数据结构 在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。 ?...B-Tree B-Tree是一种平衡的多路查找(又称排序)树，在文件系统中和数据库系统中有所应用。主要用作文件的索引。其中的B就表示平衡(Balance) 。 ?...那么B-Tree是满足下列条件的数据结构： d为大于1的一个正整数，称为B-Tree的度 ? h为一个正整数，称为B-Tree的高度 ? key和指针互相间隔，节点两端是指针 ?...B-Tree查找数据 B-Tree是一个非常有效率的索引数据结构。这主要得益于B-Tree的度可以非常大，高度会变的非常小，只需要二分几次就可以找到数据。...数据库的索引全扫描 index和索引范围扫描 range 就是基于此实现的。
从上一节的图我们也可以看见，建立索引实际上就是建立一颗B+树。 B+树是一颗平衡树，如果我们对这颗树增删改的话，那肯定会破坏它的原有结构。 要维持平衡树，就必须做额外的工作。...非聚集索引就是以非主键创建的索引 区别： 聚集索引在叶子节点存储的是表中的数据 非聚集索引在叶子节点存储的是主键和索引列 使用非聚集索引查询出数据时，拿到叶子上的主键再去查到想要查找的数据。...1.9索引总结 索引在数据库中是一个非常重要的知识点！上面谈的其实就是索引最基本的东西，要创建出好的索引要顾及到很多的方面： 1，最左前缀匹配原则。...InnoDB只有通过索引条件检索数据才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁 也就是说，InnoDB的行锁是基于索引的！...写写阻塞：当前用户在修改数据，其他的用户不能修改当前用户正在修改的数据，会加锁！ ? 从上面已经看到了：读锁和写锁是互斥的，读写操作是串行。 如果某个进程想要获取读锁，同时另外一个进程想要获取写锁。
上图红框中表明，InnoDB表数据的存储是按照主键的值来组织的； 下图信息表明聚簇索引保存了数据行，搜索索引就能直接找到行数据，地址是：https://dev.mysql.com/doc/refman/...我的疑问 按照上面的说法，InnoDB表的聚簇索引在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行，了解这个知识点后，我的疑问是：既然索引中有整行记录，那么表数据文件还有什么用呢？...来自《高性能MySql》的解释 《高性能MySql》的5.3.5章节对于聚簇索引的描述： 聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据数据存储方式； 当表有聚簇索引是，它的数据行实际上存在放在索引的叶子页...(leaf page)中； 叶子页包含了行的全部数据； 看来我的疑问可以解释了：索引数据和表数据分开存储这种理解在InnoDB是错误的，实际上InnoDB的表数据保存在主键索引的B-Tree的叶子节点；...反思 向数据库新增一条记录会保存索引数据和表数据，但并不代表会分别写索引文件和表数据文件，以前犯的是想当然错误； 之前的疑问是"索引文件中有数据行，那表数据文件有啥用"，没有放过这个疑问，而是去刨根问底
一个数据库可以有多个保留策略, 但每个策略必须是独一无二的。 1.2 InfluxDB数据保留策略目的 InfluxDB本身不提供数据的删除操作, 因此用来控制数据量的方式就是定义数据保留策略。...因此定义数据保留策略的目的是让InfluxDB能够知道可以丢弃哪些数据, 节省数据存储空间，避免数据冗余的情况。...name 策略名称：默认autogen duration 持续时间： 0s 代表无限制 shardGroupDuration shardGroup数据存储时间：shardGroup是InfluxDB的一个基本存储结构...验证变更策略之后，存储数据是否会变少 默认的telegraf数据库的存储策略是一直保存数据，并无限制。那么为了节省数据存储，我下面创建一个保留1小时的策略，然后删除默认的策略，观察存储数据是否变少。...3.1 变更策略之前的数据存储大小 在变更策略之前，我特意运行了采集数据服务几天，查看目前的存储数据大小如下： [root@server influxdb]# du -h --max-depth=1 .
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