索引

关于论坛数据库的设计 文章分类:数据库 一个简单的论坛系统 1：包括下列信息： 2：每天论坛訪问量300万左右，更新帖子10万左右。 请给出数据库表结构设计，并结合范式简要说明设计思路。 一. 发帖主题和回复信息存放在一张表，并在这个表中添加user_name字段 对数据库的操作而言，检索数据的性能基本不会对数据造成非常大的影响（精确查找的情况下），而对表与表之间的连接却会产生巨大的影响。 特别在有巨量数据的表之间。因此对问题的定位基本能够确定：在显示和检索数据时，尽量降低数据库的连接以及表与表之间的连接； 引用 1: user:用户基本信息表 字段有：user_id,user_name,email,homepage,tel,add... 2: forum_item:主题和回复混合表 字段有：id,parent_id,user_id,user_name,title,content,.... parent_id=0或者null表示是主题，否则=n表示是id=n那条帖子的回复 UserName字段是冗余的，因此在用户改动UserName的时候就会产生同步数据的问题。这个须要程序来进行弥补 二. 主题表和主题回复分开保存 引用 1: user:用户基本信息表 字段有：user_id,user_name,email,homepage,tel,add... 2: forum_topic

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、MySQL逻辑架构 1、逻辑架构图 基于下面的逻辑架构图，可以大致熟悉MySQL各个架构组件之间的协同工作关系。 很经典的C/S架构风格，即客户端/服务端模式。 2、分层描述 客户端连接 通常会进行连接池管理，连接用户权限认证，安全管理等操作。 可以通过如下命令查看连接配置信息： SHOW VARIABLES LIKE '%connect%'; 可以看到最大连接和每个连接占用的内存等相关配置。 核心功能 第二层架构封装MySQL一系列核心操作，查询解析、优化、缓存、内置函数、触发器、视图等，跨存储引擎的功能都在这一层实现。 存储引擎 MySQL的最底层封装，也是最核心的功能，不同的存储引擎有不同的特点功能，共同点是处理数据的存储和提取。 二、概念简介 1、存储引擎 MySQL数据库存储引擎是数据库底层的架构组件，数据库管理系统使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据操作。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎还具有不同的特点功能，以满足不同场景下的业务需求。 2、支持关系 可以通过下面两个命令查看MySQL当前版本，和对存储引擎的支持情况。 SELECT VERSION() ; SHOW ENGINES ; 可以看出本地环境是MySQL5.7，支持如下几种存储引擎：

新增文档 指定文档id新增 自动产生文档id新增 文档id：唯一索引值指向文档数据 使用PostMan工具新增数据-指定文档id新增 点击Send，可以看到ES响应的信息 使用Head插件查看索引下的数据，docs字段代表索引下所有文档的数量值 点击数据浏览，可以看见刚刚新增的数据 使用PostMan工具新增数据-自动产生文档id新增 点击Send，可以看到ES响应的信息 使用Head插件，点击数据浏览，可以看见刚刚新增的数据 head插件中，插入的数据显示如下 修改文档 来源： CSDN 作者： 荒-- 链接： https://blog.csdn.net/wangqing84411433/article/details/104613417

nmpy: numpy库的使用是sklearn库和opencv库的基础，主要用于矩阵的计算。 Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单 创建全0的数组 np.zeros(([2,2])) 创建全1的数组 np.ones(([2,2])) 生成对角矩阵 np.eye(N, M=None, k=0, dtype=float, order=‘C’)：生成一个对角矩阵，N为行数；M为列数，默认和N一样；k为对角线的索引，0代表主对角线。 生成一个未初始化的数组 # numpy.empty(shape, dtype=float, order=‘C’)：生成一个未初始化的数组。print(np.empty([3,3])) # 生成一个未初始化的3*3数组 生成一个填充值的数组 np.full([3,3],6) 生成等间隔的数组 np.linspace(0,100,10) 0----起始值 100----终止值 10—数量 生成一个数组 numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=‘K’, subok=False, ndmin=0)：生成一个数组。数组内的数据可以是不同的数据类型 生成等间隔数组 np.arange(10) np.arange(0,10,2)

1、创建索引 create index index_name on table_name 删除索引 delete index index_name on table_name 2、B-tree索引和Hash索引 hash索引只在memory支持。当我们要给某张表某列增加索引时，将这张表的这一列进行哈希算法计算，得到哈希值，排序在哈希数组上。所以Hash索引可以一次定位，其效率很高，而Btree索引需要经过多次的磁盘IO。 但是它存在很多缺点： ~只能用于等式比较，不能查询范围。 ~优化器不能用hash索引来加速Oder by操作。 ~不能用部分索引键来搜索，因为组合索引在计算哈希值的时候是一起计算的。只能使用整个关键字来搜索一行。 ~数据量特别大的时候，没有b-tree效率高。 3、建立索引的规则： ~利用最左前缀：Mysql会一直向右查找直到遇到范围操作（>，<，like、between）就停止匹配。比如a=1 and b=2 and c>3 and d=6；此时如果建立了（a,b,c,d）索引，那么后面的d索引是完全没有用到，当换成了（a,b,d,c）就可以用到。 ~不能过度索引：在修改表内容的时候，索引必须更新或者重构，所以索引过多时，会消耗更多的时间。 ~尽量扩展索引而不要新建索引 ~最适合的索引的列是出现在where子句中的列或连接子句中指定的列。

第9节 柱状图 第10节 分组柱图 第11节 水平柱状图 第12节 饼图 第13节 折线图、叠加区域图 第14节 散点图、直方图 第15节 密度图、数据相关性 第16节 多表联合 第17节 数据校验、轴的概念 第18节 分割列 第19节 求和平均统计 第20节 定位、消除重复数据 第21节 旋转表格 第23节透视表、分组、聚合 第24节线性回归、数据预测 第25节条件格式 第26节条件格式 第29课SQL Server 第30课复杂函数调用 来源： CSDN 作者： 好多米的秃头之路1024 链接： https://blog.csdn.net/weixin_46276803/article/details/104618157

1. 索引创建 PUT index { "settings":{ "number_of_shards":3, "number_of_replicas":1 }, "mappings":{ "properties":{ "title":{ "type":"text", "analyzer":"ik_max_words", "search_analyzer":"ik_smart" }, "tag":{ "type":"keyword" } } } } 2. 添加字段 PUT index/_mapping { "properties":{ "indexAt":{ "type":"date", "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss" } } } 3. 删除索引 DELETE index 4. 打开/关闭索引 4.1 打开索引 POST index/_open 4.2 关闭索引 POST index/_close 5. 重建索引 POST /_reindex { "source":{ "index":"sourceIndexName", "query":{ }, "sort":{ "fieldName":"asc/desc" }, "size":5000, "_source":[ "fieldName1", "fieldName2", "fieldName3", ] }

List列表的增删改查 增 list.Append(内容 ) :直接把要增加的内容添加到最后 List.insert(位置,内容 ) :插到指定位置 List.extend(): 把所有内容全部迭代插入到最后 删: List.Pop(位置索 引) 默认是最后:返回一个删除的内容 List.Remove() :按照元素去删 List.Clear(): 清空列表 Del 列表:1.直接删除列表 2.切片删除 改: 可以按照切片或索引的方式去改:注意:步长不为 1 时,要替换元素的数量必须一致 查: 索引,切片,for 其他操作 Len(列表): 返回列表的长度 ‘随意字符,也可以为空’. join (列表):以你定义的连接对象连接 List.count(元素): 返回这个元素在这个列表出现了几次 list.index(元素 ) :返回这个元素的索引 Sort(): 排序 小->大 Sort(reverse=True): 大 -> 小 # 尽量不要中文排序 List.reverse() :倒叙:顺序颠倒 列表的嵌套 列表里面套列表就是嵌套 元组 元组都是用()表示,只有一个元素的时候必须加一个逗号,元组不可变(儿子不可以变,但是孙子可以) Range(起始,结束,步长 ) :主要进行一个输出数字 来源： https://www.cnblogs.com/123zzy/p/9140580

import numpy as np 01 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 ndarray是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。 每个数组都有一个 shape (一个表示各维度大小的元组)和一个 dtype (一个用于说明数组数据类型的对象)。 本书中的“数组”、“NumPy数组”、“ndarray”时，基本上都指的是同一样东西，即ndarray对象。 ⚠️认为np.empty会返回全0数组的想法是不安全的。很多情况下，它返回的都是一些未初始化的垃圾值。 1⃣️ ndarray的数据类型 dtype(数据类型)是一个特殊的对象，它含有ndarray将一块内存解释为特定数据类型所需的信息。 数值型dtype的命名方式相同：一个类型名，后面跟一个用于表示各元素位长的数字。 注意： 调用astype无论如何都会创建出一个新的数组(原始数据的一份拷贝)，即使新dtype跟dtype相同也是如此。 警告： 注意，浮点数只能表示近似的分数值。在复杂计算中，由于可能会积累一些浮点错误，因此比较操作只能在一定小数位以内有效。 2⃣️ 数组和标量之间的运算 不用编写循环即可对数据执行批量运算，这通常就叫做矢量化vectorization。 大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级。 数组与标量的算术运算也会将那个标量值传播到各个元素。

MySQL索引详细介绍 高性能mysql之前缀索引 MYSQL索引：对聚簇索引和非聚簇索引的认识 Mysql中MVCC的使用及原理详解 mysql-覆盖索引 来源： https://www.cnblogs.com/doyi111/p/12399204.html