「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念，熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能。
使用索引很简单，只要能写创建表的语句，就肯定能写创建索引的语句，要知道这个世界上是不存在不会创建表的服务器端程序员的。然而， 会使用索引是一回事， 而深入理解索引原理又能恰到好处使用索引又是另一回事，这完全是两个天差地别的境界（我自己也还没有达到这层境界）。很大一部份程序员对索引的了解仅限于到“加索引能使查询变快”这个概念为止。
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2020-04-07 23:56:05
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Elastic Search 分布式工作原理 前言 Elastic Search 是分布式的，但是对于我们开发者来说并未过多的参与其中，我们只需启动对应数量的节点，并给它们分配相同的 cluster.name，让它们归属于同一个集群，创建索引的时候只需指定索引主分片数和副分片数即可，其他的都交给了 ...
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2020-04-07 22:41:08
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1．创建普通索引 创建一个普通索引时，不需要加任何UNIQUE、FULLTEXT或者SPATIAL参数。 下面创建一个表名为index1的表，在表中的id字段上建立索引。SQL代码如下： CREATE TABLE index1 (id INT , name VARCHAR(20) , sex BOO ...
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2020-04-07 12:42:44
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两个节点环境下创建索引分析 将3个primary shard分配到一个node上去，另外3个replica shard分配到另外一个节点上 primary shard 和 replica shard保持同步 primary shard 和 replica shard都可以处理客户端的读请求 prim ...
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2020-04-06 09:15:00
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1.在创建索引的时候，如果索引中的数据列只有一个，那么不管是升序还是降序的定义，在查询中使用成本都是一样的。 2.如果索引中的数据列有多个，那么每一个列的升序和降序就非常的重要，如果在查询中的列的排序和索引中定义的不一样，成本就很大，反正，就很小。 原文出处：http://blog.chinauni ...
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2020-04-01 23:33:02
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数据分析2 numpy(ndarray数组,属性,创建,索引切片,运算,函数,随机数), Pandas(Series创建,缺失值处理,特性,索引,DataFrame)
Numpy numpy数据类型 1.为啥使用numpy ？ ndarray是一个多维数组列表 Numpy的核心特征就是N-维数组对 ndarray 它和python中的列表区别： 1.数组对象内元素类型必须相同 2.数组大小不可修改 2.创建ndarray 数组 3.常见的属性 数据类型 astyp ...
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2020-03-31 23:05:25
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1.SQL索引是什么？定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，就好比书的目录，加快数据库的查询速度。 2.SQL索引的作用是什么？优点是什么？提高查询效率消除数据分组、排序避免“回表”查询（索引覆盖）优化聚合查询用于多表JOIN关联查询利用唯一性约束，保证数据唯一性InnDB ...
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数据库 时间：
2020-03-31 01:15:09
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5. SQL高级 表优化相关（序列、视图等） 5.1 INDEX（索引） 可以在表中创建索引，以便更加快速高效地查询数据。 用户无法看到索引，它们只能被用来加速搜索/查询。 PS：更新一个包含索引的表需要比更新一个没有索引的表花费更多的时间，这是由于索引本身也需要更新。因此，理想的做法是仅仅在常常被 ...
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数据库 时间：
2020-03-24 15:49:57
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查询重复的字段需要创建索引，多个条件则创建组合索引，各个条件的索引都存在则不必须创建组合索引 有些情况直接使用GROUP BY HAVING则能直接解决；但是有些情况下查询缓慢，则需要使用下面其他的方法 以下是本人整理出来的查询重复数据的SQL，适用于千万级数据量的MYSQL数据库。 1.适用于整数 ...
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数据库 时间：
2020-03-17 08:06:56
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