多级索引:在一个轴上有多个(两个以上)的索引,能够以低维度形式来表示高维度的数据.单级索引是Index对象,多级索引是MultiIndex对象. 一.创建多级索引 方法一:隐式创建,即给DataFrame的index或columns参数传递两个或更多的数组. df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(80, 120, size=(2, 4)), index= ['girl', 'boy'], columns=[['English', 'English', 'Chi

//直接代码 只包含 折叠展开字典的处理搭建#import "CFViewController.h" @interface CFViewController ()<UITableViewDelegate,UITableViewDataSource> { UITableView *CFTableView; //数据 NSArray * CFOnearray; NSMutableArray *CFArray; NSArray *CFDetailArray; CGFloat He

一.MongoDB 数据库操作 1. 连接数据库 import pymongo conn = pymongo.Connection() # 连接本机数据库 # conn = pymongo.Connection(host="192.168.1.202") # 连接指定IP的数据库 db = conn.test # 进入指定名称的数据库 users = db.users # 获取数据库里的 users 集合 users = db['users'] # 获取数据库里的 users 集合,也

Phoenix创建Hbase二级索引 官方文档 1. 配置Hbase支持Phoenix创建二级索引   1.  添加如下配置到Hbase的Hregionserver节点的hbase-site.xml  <!-- phoenix regionserver 配置参数 --> <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regio

环境描述: 操作系统版本:CentOS release 6.5 (Final) 内核版本:2.6.32-431.el6.x86_64 phoenix版本:phoenix-4.10.0 hbase版本:hbase-1.2.6 hbase节点分布:1个HMaster,2个RegionServer 文档目的: 通过在phoenix客户端连接hbase数据库,在phoenix中创建二级索引. 配置过程: 1.登录到RegionSever节点,修改hbase-site.xml配置文件,加入如下配置 <pr

1.在src/main/java目录下新建一个package,目录结构如下: 2.在新建的package下,新建一个class,名字就是自定义的module,接下来implements想实现的service或listener,但是一定要implements自IFloodlightModule.这个类如下所示: package net.floodlightcontroller.mactracker; import java.util.ArrayList; import java.util.Coll

[本文出自天外归云的博客园] Python3下一些nose插件经过2to3的转换后失效了 Python的nose测试框架是通过python2编写的,通过pip3install的方式安装的nose和相关生成报表的插件,执行测试时会报错.原因多是因为涉及到的插件或相关代码是用python2编写的.我们通过python2自带的工具2to3.py文件就可以完成从python2到python3的自动转换. 拿nose_html_reporting插件的转换举例: 将2to3.py文件(Python27/T

前言 项目中需要将某些区域使用不同的颜色表示出来,同时能够看到原图作为底色. 代码 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; int main() { Mat image = imread( ); std::cout << image.size() << std:

将时间索引的代码复制进去后,将编辑框的变量改为m_QueryID. 准备先以时间索引查找出大概数据,再直接使用ID索引精确查找. 于是想直接精确查ID为105的数据信息. 出现错误: 发现错误原因是忘了改SQL语句:原来查的是时间,现在查的是id,所以应该查找id 依时间查找改为依ID查找: 可以发现列表框里的信息可以显示,而数据库里的图片不能显示出来. 原因: 为了查询出所有符合条件的数据信息在列表框中显示. 在循环语句中加入了m_pRecordset->MoveNext(); 错误解决: 加

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

@ 目录 视图是什么 视图的优点 1) 定制用户数据,聚焦特定的数据 2) 简化数据操作 3) 提高数据的安全性 4) 共享所需数据 5) 更改数据格式 6) 重用 SQL 语句 MySQL创建视图 基本语法 查询视图 MySQL查看视图 查看视图的字段信息 查看视图的详细信息 MySQL修改视图 基本语法 修改视图内容 MySQL删除视图 基本语法 索引是什么 为什么要使用索引 顺序访问 索引访问 索引的优缺点 优点 缺点 MySQL索引类型详解 存储方式区分 B-树索引 哈希索引 逻辑区分

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行.不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行,还需要考虑每次读入数据页的IO开销.而如果采取索引,则可以根据索引指向的页以及记录在页中的位置,迅速地读取目标页进而获取目标记录. 大多数情况下都(默认)采用B树来构建索引.只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引.B树是平衡多叉树,每个节点存放多少个值取决于值所占的空间,这与每一张数据页存放多少条记录与记录信息量有关同理.节点中的值是以非降序进行排列的

众所周知,solr与es的最大区别是,solr可以对pdf,txt,doc等文件生成索引 那我们如何添加文件索引呢? 步骤1.添加core,取名暂且为 coreFile 在bin下执行命令 ./solr create -c coreFile 步骤2.准备要搜索的文件 步骤3.添加搜索的数据源 注意,此时使用的class是solr.DataimportHandler 步骤4.添加数据源文件,注意更换 baseDir为你自己的文件路径 <?xml version="1.0" enco

HBase学习(四) 一.HBase的读写流程 画出架构 1.1 HBase读流程 Hbase读取数据的流程:1)是由客户端发起读取数据的请求,首先会与zookeeper建立连接2)从zookeeper中获取一个hbase:meta表位置信息,被哪一个regionserver所管理着     hbase:meta表:hbase的元数据表,在这个表中存储了自定义表相关的元数据,包括表名,表有哪些列簇,表有哪些reguion,每个region存储的位置,每个region被哪个regionserver

提问: 1.倒排索引与传统数据库的索引相比优势? 2.在lucene中如果想做范围查找,根据上面的FST模型可以看出来,需要遍历FST找到包含这个range的一个点然后进入对应的倒排链,然后进行求并集操作.但是如果是数值类型,比如是浮点数,那么潜在的term可能会非常多,这样查询起来效率会很低,怎么解决? Lucene 查询原理 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35814539 Lucene 查询原理-阿里云开发者社区 https://developer.al

我们会经常谈及二级索引,这是对全表数据进行另外一种方式的组织存储,是针对table级别的.如果要为HBase上的表实现一个强一致性的二级索引,那么就无法逃避分布式事务,而这一直是用户最期待的功能. 而即使只需要保证最终一致性,这个索引也并不好实现,因为你需要额外的表以存储过程数据,需要解决宕机恢复问题等 撇开分布式事务,我们是否可以考虑对索引的要求进行降级,比如把Region看成是全表下的子表,实现一套Region级别的索引,通过功能上的牺牲以换取实现的简易及稳定. 在某些存在用户概念的场景下,

索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询

摘要: 目前HBASE只有基于字典序的主键索引,对于非主键过滤条件的查询都会变成扫全表操作,为了解决这个问题Phoenix引入了二级索引功能.然而此二级索引又有别于传统关系型数据库的二级索引,本文将详细描述Phoenix中二级索引功能.用法和原理,希望能够对大家在业务技术选型时起到一些帮助作用. 一.概要 目前HBASE只有基于字典序的主键索引,对于非主键过滤条件的查询都会变成扫全表操作,为了解决这个问题Phoenix引入了二级索引功能.然而此二级索引又有别于传统关系型数据库的二级索引,本文将详

HBase二级索引.读写流程 一.HBse二级索引方案 1.1 基于Coprocessor方案 1.2 Phoenix二级索引特点 1.3 Phoenix 二级索引方案 二.HBase读写流程 2.1 HBase写数据流程 2.2 HBase读数据流程 相关优秀博文案例: 博客园:花未全开*月未圆:HBase的二级索引 博客园:small_k:hbase实践之协处理器Coprocessor 简书:5c7b85ab9023:Hbase使用Coprocessor构建二级索引 CSDN:菜鸟级的IT之

MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 一.索引类型 1.1 B树 1.2 B+树 1.3 哈希索引 1.4 聚集索引(clusterd index) 1.5 二级索引(secondary indexes) 二.InnoDB和MyISAM的数据分布对比 2.1 InnoDB表的数据分布 相关博文原文地址: 博客园:yuanrw:MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录

JavaScript Dom基础 学习目标 1.掌握基本的Dom查找方法 domcument.getElementById() Domcument.getElementBy TagName() 2.掌握如何设置DOM元素的样式 DOM查找方法 语法:document.getElementById(“id”) 功能:返回对拥有指定ID的第一个对象的引用 返回值:DOM对象 说明:id为DOM元素上id属性的值 DOM查找方法 语法:document.getElementsByTagName(“ta