索引建法

最新推荐文章于 2024-04-22 13:55:58 发布

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以下三种索引建法各自的意思和有什么好处? 除这三种索引建法还有哪种建法?
第一种:
create index Index_1 on BrandType (
Brand ASC,
Type ASC
)
go

第二种:
create unique index Index_1 on BrandType (
Brand ASC,
Type ASC
)
go

第三种:
create clustered index Index_1 on BrandType (
Brand ASC,
Type ASC
)
go

第一种:为非聚集索引
create index Index_1 on BrandType (
Brand ASC,
Type ASC
)
go

第二种:为唯一索引
create unique index Index_1 on BrandType (
Brand ASC,
Type ASC
)
go

第三种:为聚集索引
create clustered index Index_1 on BrandType (
Brand ASC,
Type ASC
)
go

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键索引计数法

weixin_40792684的博客

10-10

1721

键索引计数法作为三种字符串排序算法中两种的基础，本身也很适用于小整数键的简单排序。键索引计数法主要分为四步：统计频率，将频率转换为索引，数据分类，回写。例如老师在统计学生的分数时可能会遇到以下数据处理问题。学生被分为若干班级，标号为1、2、3等。我们希望全校同学按班级分类，分类后每个班级中的姓名顺序与分类前的顺序相同（类似于从全校同学的成绩排名中抽离出每个班级同学的成绩排名），如图。因为班级的...

数据库索引解释与适合建索引的字段

zhangjielong_的博客

08-04

891

问题为什么要给表加上主键？为什么加索引后会使查询变快？为什么加索引后会使写入、修改、删除变慢？什么情况下要同时在两个字段上建索引？这些问题他们可能不一定能说出答案。知道这些问题的答案有什么好处呢？如果开发的应用使用的数据库表中只有1万条数据，那么了解与不了解真的没有差别，然而，如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的数据，那么不深入了解索引的原理，写出来程序就根本跑不动，就好比如果给货车装个轿车的引擎，这货车还能拉的动货吗？接下来就讲解一下上面提出的几个问题，希望对阅读者

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mysql 数据量大建索引失败_面试题： MySQL 索引失效的10大原因

weixin_33261455的博客

01-19

2101

1、建表：CREATE TABLE staffs (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,NAME VARCHAR (24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',age INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '年龄',pos VARCHAR (20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位'...

5.1 键索引计数法

小旋锋的博客

09-03

899

一、思想适用于小整数键的简单排序方法；假设数组a[]中的每个元素都保存了一个名字和一个组号，其中组号在0到R-1之间，以组号为键进行分组排序；二、步骤频率统计：使用int数组计算每个键出现的频率；将频率转换成索引：使用count[]来计算每个键在排序结果中的起始位置；数据分类：将count[]数组转换成一张索引表后，将所有元素移动到一个辅助数组aux[]中以进行排序；

MySQL索引基础

sermonlizhi的博客

04-26

1581

索引作为MySQL最为重要的组成部分，它通过将数据按照一定规则进行排序，形成一种特定的数据结构，从而加速数据的访问效率。一、索引数据结构索引数据结构通常有如下几种选择：二叉树、红黑树、Hash表、B树、B+树，这些数据结构都有各自的特性。二叉树二叉树是最普通的树结构，对结构平衡等都没有特别的实现，新增节点时只是按照已有树结构的排列顺序，比当前节点值大就放在右节点上，比当前节点值小就放在左节点上，通常二叉树的可以有如下结构：

mysql索引

CUITAO2305532402的博客

04-22

963

能表示的整数范围当然也是依次递增，如果我们想要对某个整数列建立索引的话，在表示的整数范围允许的情况下，尽量让索引列使用较小的类型，比如我们能使用INT就不要使用BIGINT，能使用NEDIUMINT就不要使用INT，这是因为数据类型越小，在查询时进行的比较操作越快（CPU层次)数据类型越小，索引占用的存储空间就越少，在一个数据页内就可以放下更多的记录，从而减少磁盘/0带来的性能损耗，也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中，从而加快读写效率。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

mysql-索引

sinat_34814635的博客

11-22

1026

1.多列索引语法： ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ( column1, column2, column3 ) 如：alter table t_task add unique index(branch_no,task_no);

算法：键索引计数法

1024工场

01-12

3574

MySQL 索引原理图文讲解

陈皮的JavaLib

03-23

3224

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录索引一索引分类树（Tree）二叉树（Binary tree）B树（B）索引在数据库中，索引可以理解为是一种单独的，物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据，好比如字典的目录，通过目录的页码能快速找到我们想查找的内

【Numpy】高级索引：整数索引 | 算法面试：给定一个字符串，找出其中的最长回文子串。| 动态规划 | 中心扩展法

追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光

09-24

545

【Numpy】高级索引之整数索引。

Oracle建立二进制文件索引的方法

09-11

Oracle Text不仅能够对存储在数据库中的文本进行索引，还可以处理存储在网络或其他位置的文本内容。以下是Oracle建立二进制文件索引的详细步骤和技术要点： 1. **准备工作**：在开始之前，你需要有一个存储二进制...

python json解析建索引_使用 Python 处理 JSON 格式的数据

weixin_39605706的博客

12-15

700

如果你不希望从头开始创造一种数据格式来存放数据，JSON 是一个很好的选择。如果你对 Python 有所了解，就更加事半功倍了。下面就来介绍一下如何使用 Python 处理 JSON 数据。-- Seth Kenlon(作者)JSON 的全称是 JavaScript 对象表示法(JavaScript Object Notation)。这是一种以键值对的形式存储数据的格式，并且很容易解析，因而成为了...

怎么评估建索引的时间高斯库

05-08

还需要考虑是否有索引日志或监控工具可以记录建索引的耗时，比如查看数据库的系统视图或日志文件，获取历史建索引的时间数据。可能用户的问题中还隐含了性能调优的需求，比如他们可能遇到建索引时间过长的问题，...

MySQL 的索引

彳亍

11-04

2771

在 MySQL 中，索引（index）也叫做键（key），它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响就愈发重要。索引优化是对查询性能优化最有效的手段。

C语言实现网络流量实时监测与分析系统源码及部署指南

11-27

本项目为采用C语言构建的网络流量实时解析系统，包含完整的设计实现资料及部署指南。该代码成果在学术评审中获得优异评价，测试验证各项功能运行稳定可靠。系统设计针对网络数据流进行动态监测与解析，适用于计算机网络教学实践及科研开发场景。项目内容涵盖网络协议解析、数据包捕获机制、流量统计分析与实时监控模块，采用多线程架构确保数据处理效率。适合计算机科学与技术、网络工程、信息安全等相关专业师生用于课程实验、毕业设计参考，也可作为企业原型开发基础。代码结构清晰，注释详尽，具备二次开发拓展能力。所有组件均通过完整性验证，提供技术文档说明。欢迎技术交流与协作改进。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

51单片机c源码-软件消抖的独立式键盘输入实验

11-27

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51单片机c源码-用定时器T0的中断控制1位LED闪烁

11-27

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51单片机c源码-CPU控制的独立式键盘扫描实验

最新发布

11-27

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mmexport1764240273968.jpg

11-27

mmexport1764240273968.jpg

线性建堆法c++

03-25

### C++ 中线性时间构建堆的实现在计算机科学中，堆是一种特殊的完全二叉树结构，通常用于优先队列和排序算法（如堆排序）。构建堆的时间复杂度可以达到 \(O(n)\)，这得益于一种称为“自底向上”的方法。以下是关于如何用 C++ 实现线性时间构建堆的具体细节。 #### 堆的核心操作为了理解线性时间构建堆的过程，首先需要掌握调整堆的操作 `heapify`。该函数的作用是从某个节点开始向下调整子树，使得整个子树满足最大堆或最小堆的要求[^1]。 ```cpp void heapify(int arr[], int n, int i) { int largest = i; // 初始化根节点为当前最大的索引 int left = 2 * i + 1; // 左孩子索引 int right = 2 * i + 2; // 右孩子索引 // 如果左孩子存在且大于父节点，则更新largest if (left < n && arr[left] > arr[largest]) largest = left; // 如果右孩子存在且大于目前的最大值，则更新largest if (right < n && arr[right] > arr[largest]) largest = right; // 如果最大值不是当前节点，则交换并继续递归调整 if (largest != i) { std::swap(arr[i], arr[largest]); heapify(arr, n, largest); } } ``` #### 线性时间构建堆的方法通过上述 `heapify` 函数，可以从最后一个非叶子节点开始逐层向上调用 `heapify` 来完成整棵树的调整过程。这种方法被称为“自底向上”，其核心在于利用了数组表示二叉树的特点来减少不必要的比较次数[^3]。 ```cpp void buildHeap(int arr[], int n) { // 找到最后一个非叶子节点的位置 int startIdx = (n / 2) - 1; // 自底向上执行heapify for (int i = startIdx; i >= 0; --i) { heapify(arr, n, i); } } ``` #### 完整示例程序下面是一个完整的例子展示如何使用以上两个函数在线性时间内建立一个最大堆： ```cpp #include <iostream> using namespace std; // 调整以i为根节点的子树成为合法的堆 void heapify(int arr[], int n, int i); // 构建初始堆 void buildHeap(int arr[], int n); // 主函数测试buildHeap功能 int main() { int arr[] = {12, 11, 13, 5, 6, 7}; int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); buildHeap(arr, n); cout << "After building the heap:\n"; for (int i=0; i<n; ++i) cout << arr[i] << " "; cout << endl; return 0; } // 调整以i为根节点的子树成为合法的堆 void heapify(int arr[], int n, int i){ int largest = i; // Initialize largest as root int l = 2*i + 1; // Left child index int r = 2*i + 2; // Right child index // If left child is larger than root if(l < n && arr[l] > arr[largest]){ largest = l; } // If right child is larger than current largest node if(r < n && arr[r] > arr[largest]){ largest = r; } // If largest is not root if(largest != i){ swap(arr[i], arr[largest]); heapify(arr, n, largest); // Recursively heapify affected sub-tree } } // Build initial max-heap from array elements. void buildHeap(int arr[], int n){ // Index of last non-leaf node int startIdx = (n/2)-1; // Perform reverse level order traversal and call heapify on each internal node for(int i=startIdx;i>=0;i--){ heapify(arr,n,i); } } ``` 此代码展示了如何在一个无序数组上应用线性时间复杂度的堆化过程[^2]。