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Avec l'index, le temps est beaucoup plus court, sauf pour le test "contient (LIKE)". En effet, l'index se présente comme un répertoire des prénoms par ordre alphabétique, avec l'adresse des lignes correspondantes. Sur un tel répertoire, il est facile de trouver Michel, et tout aussi facile de trouver Jean. Par contre, si vous souhaitez trouver Jean-Michel, Jean-Marie, et tous les autres composés, vous êtes obligé de parcourir tout le répertoire. Un index est manquant sur la colonne. L'index trié ne vous apporte donc aucun avantage par rapport à la table, où les lignes sont en vrac. Que donne l'index avec les opérateurs < et >? Condition Avec a_prenom Avec PrenomIndexe < 'Alex' 7, 89 0, 38 < 'Jean' 7, 64 4, 00 < 'Yves' 7, 52 8, 39 > 'Alex' 7, 56 7, 98 > 'Jean' 7, 53 4, 20 > 'Yves' 7, 66 0, 16 Avec la condition inférieur, l'index est très efficace en début d'ordre alphabétique, et perd de son efficacité au fur et à mesure qu'on avance vers la fin. Avec supérieur, c'est le contraire. L'efficacité d'un index dépend de sa spécificité.
Les index relationnels peuvent être créés même avant que des données ne soient insérées dans la table sur laquelle ils sont basés. Il est également possible de créer des indexes sur des tables et des vues d'autres bases de données. Mysql — Je reçois Erreur: Index manquant sur la (les) colonne (s). lorsque j'essaie de créer une relation entre les tables dans l'outil phpMyAdmin Designer. CREATE INDEX MyIndex ON MyTable ( Column1); Vous trouverez plus d'information sur la commande Transact-SQL CREATE INDEX sur MSDN. Après qu'un index ait été créé pour une table T, il y aura de façon transparente des maintenances automatiques effectuées par le moteur de base de données de SQL Server dès qu'une opération INSERT, UPDATE, DELETE a lieu sur les données de la table T. Cependant, ces maintenances automatiques vont continuellement disperser les informations contenues par l'index au sein de la base de données, fragmentant l'index au cours du temps. Résultat des courses: les index ont maintenant des pages dont l'ordre logique (basé sur la valeur de clé) diffère de l'ordre physique au sein du fichier de données. Cela signifie qu'il y a un grand pourcentage d'espace libre dans les pages d'index et que SQL Server doit lire un nombre de pages plus important lorsqu'il scanne chaque index.
Le problème est que dans votre cas, APT_ID n'est pas assez sélectif, ou les gens demandent des plages d'APT_ID. SQL Server doit effectuer des tonnes de recherches de clés et les recommandations d'index manquantes tentent de les supprimer. 3 Merci beaucoup Brent d'avoir pris du temps et d'avoir répondu à ma question, cela signifie beaucoup pour moi. Je lis encore et encore la réponse pour savoir ce qui doit être fait exactement. J'ai pu voir que APT_ID n'est pas très sélectif. Un index est manquant sur la colonne par. Je ne suis pas sûr si l'index filtré serait d'une quelconque utilité ici ou devrais-je simplement supprimer complètement cet index et laisser la requête aller pour la recherche / l'analyse d'index groupés. Oui, malheureusement, la conception d'index personnalisés dépasse le cadre de ce que je peux faire rapidement ici - cela implique de revoir les requêtes et les tables. C'est le genre de chose que je couvre dans mes cours de formation, cependant. J'espère que ça t'as aidé! Merci beaucoup, vous vous êtes abonné au cours de mastering hier (profitant de la vente du vendredi noir), je vais le parcourir et je suis sûr que cela va ajouter beaucoup de valeurs:).
= ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'] Nous ne pouvons plus passer des entiers à la méthode loc maintenant car les labels de l'index sont maintenant des lettres (string). ['b':'d', :] name cat val1 val2 b Noah B 0. 58 2 c Jon C 0. 76 1 d Tom B 0. 96 3 b Noah A 0. 58 2 d Tom B 0. Un index est manquant sur la colonne d. 96 3 Conclusion Nous avons abordé 8 façons différentes de filtrer les lignes d'un DataFrame Pandas. Toutes sont utiles et se révèlent très pratiques dans des cas particuliers. Pandas est une bibliothèque puissante pour l'analyse et la manipulation des données. Elle fournit de nombreuses fonctions et méthodes pour manipuler les données sous forme de tableaux. Comme pour tout autre outil, la meilleure façon d'apprendre Pandas, c'est de s'exercer. Pour en lire plus sur des cas concrets et pratiques sur Pandas, je vous recommande aussi de lire: 10 astuces Pandas et 12 fonctions Pandas et NumPy à ne pas manquer! Merci de votre lecture. N'hésitez pas à me faire part de vos commentaires.
Soulignons juste trois points: Le type All indique que MySQL effectue un balayage de la table. La Possible_key est l'index que MySQL juge utilisable. key est l'index qu'il utilise effectivement. La colonne Extra indique clairement l'utilisation de l'index, ainsi que l'optimisation du Where. Sources: Documentation MySQL - Livre MySQL5 Le guide complet, Antoine Dinimant
45 4 6 Anna B 0. 17 2 3. isin La méthode isin est une autre façon d'appliquer des conditions multiples pour le filtrage. Par exemple, nous pouvons filtrer les prénoms qui existent dans une liste donnée. names = ['Jon', 'Noah', 'Emilie'] df[(names)] name cat val1 val2 4 Emilie B 0. 27 4 4. [phpMyAdmin] Erreur: un index manquant. Accesseur Str Pandas est également une bibliothèque très efficace pour les données textuelles. Les fonctions et méthodes de l'accesseur str offrent des moyens flexibles de filtrer les lignes sur la base de chaînes de caractères string. Par exemple, nous pouvons sélectionner les prénoms qui commencent par la lettre « A ». df[('A')] name cat val1 val2 6 Anna B 0. 17 2 La fonction contains de l'accesseur str renvoie les valeurs qui contiennent un ensemble donné de caractères. df[('a')] name cat val1 val2 6 Anna B 0. 17 2 Nous pouvons également transmettre un ensemble plus long de caractères à la fonction contains en fonction des chaînes de caractères présentes dans les données. 5. Tilde (~) L'opérateur tilde est utilisé pour la logique « not » dans le filtrage.
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