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mysql之覆盖索引

mysql之覆盖索引 概念 如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index),也就是平时所说的不需要回表操作 判断标准 使用explain,可以通过输出的extra列来判断,对于一个索引覆盖查询,显示为using index,MySQL查询优化器在执行查询.

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MySQL分区表-电商数据库设计及优化学习笔记

MySQL分区表-电商数据库设计及优化学习笔记 一、背景 这里是我的电商数据库设计及优化学习笔记中关于MySQL分区表部分的内容。 二、MySQL分区表 1、使用分区表需要注意的:  *确认MySQL服务器是否支持分区表  使用mysql>show plugins来查看  分区表的特点:  *在逻辑上为一个表,在物理上存储在多个文件中 2、常用的分区表的类型: 2.1 哈希类型的分区: 主要特点:  根据MOD(分区键,分区数)的值把数据行存储到表的不同分区中,这样的分区称为哈希分区。

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数据库索引以及索引的实现(B+树介绍,和B树,区别)

数据库索引以及索引的实现(B+树介绍,和B树,区别) 索引 索引是提高数据库表访问速度的方法。 分为聚集索引和非聚集索引。 聚集索引:对正文内容按照一定规则排序的目录。 非聚集索引:目录按照一定的顺序排列,正文按照另一种顺序排列,目录与正文之间保持一种映射关系。

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MongoShake——基于MongoDB的跨数据中心的数据复制平台

MongoShake是基于MongoDB的通用型平台服务,作为数据连通的桥梁,打通各个闭环节点的通道。通过MongoShake的订阅消费,可以灵活对接以适应不同场景,例如日志订阅、数据中心同步、监控审计等。其中,集群数据同步作为核心应用场景,能够灵活实现灾备和多活的业务场景。

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在 EMR 中使用 ES-Hadoop

在 EMR 中使用 ES-Hadoop ES-Hadoop 是 Elasticsearch(ES) 推出的专门用于对接 Hadoop 生态的工具,使得用户可以使用 Mapreduce(MR)、Spark、Hive 等工具处理 ES 上的数据(ES-Hadoop 还包含另外一部分:将 ES 的索引 snapshot 到 HDFS,对于该内容本文暂不讨论)。

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带你领略基于ELK+Kafka的日志分析系统和Elasticsearch运维实践

阿里巴巴高级工程师赵汉青主要从五个方面对Elasticsearch在日志分析场景的应用与运维实践的问题进行详细讲解,分别对Elasticsearch及相关产品介绍、基于ELK+Kafka的日志分析系统、Elasticsearch运维实践、Elasticsearch优化经验以及阿里云Elasticsearch服务几个方面进行了详细的介绍。

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PostgreSQL 单表并行bulkload的extend file lock 冲突问题解决

标签 PostgreSQL , 并行加载 , 扩展数据文件 , extend lock , 消除 背景 PostgreSQL的数据文件是一个一个BLOCK extend的,当并行的会话插入同一个表,并且都遇到free space map反馈无BLOCK可插时,需要extend数据文件,有两种做法: 1、老的版本,只有一个会话可以EXTEND FILE,其他会话等它EXTEND结束后继续EXTEND。

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从MySQL到HBase:数据存储方案转型的演进

一、集群化方案 1、MySQL应用的演化 MySQL与HBase说到最核心的点,是一种数据存储方案。方案本身没有对错、没有好坏,只有合适与否。相信多数公司都与MySQL有着不解之缘,部分学校的课程甚至直接以SQL语言作为数据库讲解。

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如何从设计和规范上规避RDS性能问题?【阿里云MVP月度分享】

在初创型互联网公司中,开发们整天想的唯一一件事,就是“把功能做出来”;而当公司业务量逐渐上涨、甚至翻了好几番之后,最开始的程序上的问题,就一个接一个地暴露了出来。

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Pandas基础复习-Series

Pandas(panel data & Data Analysis):Python数据分析库。 Pandas是基于Numpy的,专用于数据分析的Python第三方库,最适用于处理大型结构化表格数据 Pandas最初是对冲...

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Pandas基础复习-DataFrame

数据类型-DataFrame DataFrame是由多个Series数据列组成的表格数据类型,每行Series值都增加了一个共用的索引 既有行索引,又有列索引 行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis...

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Pandas统计分析基础

Pandas统计分析 pandas数据的基本统计分析 和numpy的函数近似 import pandas as pd dates = pd.

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Pandas基础-DataFrame-增删改查

DataFrame查增改删 一、查 Read (1)类list/ndarray数据访问方式 import pandas as pd dates = pd.

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Pandas数据存储

Pandas数据存取 Pandas可以存取多种介质类型数据,例如:内存、文本、CSV、JSON、HTML、Excel、HDF5、SQL等 生成数据 import numpy as np import pandas as pd df = pd.

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Pandas缺失数据处理

Pandas缺失数据处理 Pandas用np.nan代表缺失数据 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.

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Pandas数据排序

Pandas数据排序 .sort_index() 在指定轴上根据索引进行排序,索引排序后内容会跟随排序 import pandas as pd import numpy as np b = pd.

排序 DataFrame pandas 索引 index

pandas库的数据类型运算

pandas库的数据类型运算 算数运算法则 根据行列索引,补齐运算(不同索引不运算,行列索引相同才运算),默认产生浮点数 补齐时默认填充NaN空值 二维和一维,一维和0维之间采用广播运算(低维元素与每一个高维元素运算)...

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Pandas时间序列

Pandas时间序列 pandas 提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法 数据类型及操作 Python 标准库的 datetime datetime 模块中的 datetime、 time、 calendar 等类都可以用来存储时间类型以及进行一些转换和运算操作。

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Struts2常用标签总结

Struts2常用标签总结 一 介绍 1.Struts2的作用     Struts2标签库提供了主题、模板支持,极大地简化了视图页面的编写,而且,struts2的主题、模板都提供了很好的扩展性。

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夯实智能化作战大数据人才基础

在PHP+MYSQL架构网站运行过程中,往往会遇到各种性能问题影响,如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等,其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素;通常,我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容,这确实是最优的解决方案之一,但这需要网站程序的支持,然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件,今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能,以缓解MySQL瓶颈问题。

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