索引

Series的打印效果，让我们感觉它像个二维表格，实际上它还是一维的，其索引和numpy的一维数组比较类似，但还是有点区别的。 注意：如果你的Series是显式的整数索引，那么s[1]这样的取值操作会使用显式索引，而s[1:3]这样的切片操作却会使用隐式索引。Pandas开发人员在历史中为这种问题头疼不已，但没办法，现在还是这么混乱

中国知网查重系统 查重资讯 论文查重 引文索引（让阅读更简单的文献注释工具） 引文索引（让阅读更简单的文献注释工具） 在研究中，学者们需要不断地查阅各种文献资料，而为了方便阅读和引用，通常会为文献资料添加各种注释。其中，引文索引（Citation Index）作为一种重要的文献注释工具，不仅可以为学者们提供准确的引用来源，还可以帮助读者更快速地理解文章的内容。下面，我们就来详细了解一下什么是引文索引以及它的作用

解释一下“插入缓冲”（Insert Buffer）：InnoDB为了避免更新数据时更新索引损失太多性能，使用了这种称为Insert Buffer的方法来缓冲索引更新，对于非聚集索引（主键索引）、唯一索引的修改，不是每次都直接插入索引页，而是先判断要更新的这一页在不在内存中，如果不在则存入Insert Buffer，按照Master Thread的调度规则来合并非唯一索引和索引页中的叶子结点，这样经常能减少更新索引的代价。为什么要求是非唯一索引（排除主键索引和唯一索引）呢？因为唯一索引要检查记录是不是存在，所以必须把修改的记录影响的索引页读出来才知道是不是唯一，这样Insert Buffer就没意义了，反正要读出来，所以只对非唯一索引有效。 XtraDB是Percona Team在InnoDB的基础上开发出来的一个更加强大的存储引擎，它百分百的兼容InnoDB，我们可以用XtraDB来替代为MySQL的发展做出历史性贡献的InnoDB，新的XtraDB引擎将具有更加强大的性能优势，以及良好的扩展性和一些新特性

今天调整了一个高并发表的索引，完全感受到了索引的建立完全是依赖业务而定的，跟本身的唯一性并没有绝对量化的关系。 为优化之前： 光看两个字段的唯一性，一般而言都不会建索引： 两个字段都只有2个值，但是可以发现，条件中create_type=2 and need_update=1;都是结果条数很少的，分别是63条记录和4952条记录。 同时这张表并没有经常更新，于是添加了一个组合索引(create_typeneed_update)，再看执行计划

11月15日，以“图书内容语词索引的历史与现状”为主题的学术前沿讲座在中国人民大学教学四楼举办。 苏州大学硕士研究生导师、常熟理工学院索引研究所所长、中国索引学会常务理事、副秘书长王雅戈博士受邀做学术报告。 王雅戈长期从事图书内容语词索引研究和教学工作，在《中国图书馆学报》等期刊发表图书内容语词索引研究论文10多篇，出版专著《古籍计算机自动索引研究》（2013）1部，并参与起草了我国第一部有关索引的国家标准《索引编制规则（总则）》（2008年颁布）

es冷热数据分离目的是为了节省成本。如下图： 对于开发人员而言即数据的冷热分离，实现此功能有2个前提条件： 不同的数据存储在不同的硬盘，如近期数据存储在SSD，较远历史数据存储在sata。 elasticsearch 的冷热分离配置主要依赖于分片分布规则设置

虽然 Amazon DynamoDB 的默认配额是每个表 20 个全局二级索引，但实际可以索引的数据字段远超过 20 个。关系数据库管理系统 (RDBMS) 的表架构统一，DynamoDB 的表则不同，一次可以保存多种不同类型的数据项目。此外，不同项目的同一属性可以包含完全不同的信息

索引 (Index) 可以帮助我们从表格中快速地找到需要的资料。举例来说，假设我们要在一本园艺书中找如何种植青椒的讯息。若这本书没有索引的话，那我们是必须要从头开始读，直到我们找到有关种直青椒的地方为止

LeetCode 154.寻找旋转排序数组中的最小值 II 今天分享的题目来源于 LeetCode 上的剑指 Offer 系列 面试题03. 数组中重复的数字。 在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次

索引的出现是为了提高数据的查询效率，就像书的目录一样。一本500页的书，如果你想快速找到其中的某一个知识点，在不借助目录的情况下，那我估计你可得找一会儿。同样，对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”

手把手教你实现自己的数据库文件索引（附源码） 本课程主要实战讲解如何用B-tree去设计实现自己的索引管理服务，如何设计索引、初始化索引至文件、生成索引、读取索引、关联数据等，同时还可以由浅入深的复习一遍B-tree数据结构并加深印象（因为大部分时间大家都是只看懂了，但是并不知道如何去实现，印象不是很深刻） 在学完本课程之后可以更好的去理解数据库底层索引的实现，为什么用B、B+树就能减少IO加快查找等、有利于今后的面试、开发等. B+树相比于B树，除了有更高的查找性能外，还有更适合范围查询的特点。B+树中只有叶子节点存储了实际的数据，内部节点只是索引。因此，相比于B树，B+树内部节点可以存储更多的索引信息

索引 (Index) 可以帮助我们从表格中快速地找到需要的资料。举例来说，假设我们要在一本园艺书中找如何种植青椒的讯息。若这本书没有索引的话，那我们是必须要从头开始读，直到我们找到有关种直青椒的地方为止