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创建索引最新视觉报道_索引的6种主要类型(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

创建索引

KPMG面试50+题，附答案和解析！今天为大家带来KPMG的面试题目和答案解析，供大家参考𐟑‡ 𐟒᤽ 为什么想加入审计行业？ 𐟒ᨧ㩇Š一下跨功能审计是什么？ 𐟒᥮ᨮᦎ祈𖧨‹序是什么？ 𐟒᥆…部审计的目标是什么？ 𐟒᤽🧔襭˜储过程的优势是什么？ 𐟒᤽ 认为BCNF比2NF和3NF更好吗？为什么？ 𐟒᤻€么是排他锁和共享锁的区别？ 𐟒᤻€么是面向对象模型？ 𐟒ᦈ‘们通常在哪里创建索引？以上只是部分题目，一共50+道，大家可以试着回答哦~多练习可以在短时间内提升自己的面试能力！

10万行记录，给一个 varchar 字段创建索引，反复跑了10次，lealone 比 mysql 快6+倍，现在想找一个测试场景让 mysql 赢一次都不容易。

𐟓š 考公备考必备：高效笔记本使用指南 𐟓– 准备一个厚实的A4活页本，能够容纳两百多张纸，是考公备考的好帮手。 𐟓 行测和申论各一本，方便分类整理。 𐟔 行测部分，为每个模块创建索引和标题，内容涵盖笔记、错题和资料。 𐟧 刷题时，将笔记本放在旁边，遇到错题时，查看是否有相关知识点标记。 𐟓Œ 如果有标记，用圈圈提醒自己；如果没有，用便利贴补充。 𐟓š 这本笔记系统简洁明了，每天睡前翻阅，巩固知识。 𐟌Ÿ 笔记系统井井有条，不会出现知识碎片化，方便查阅。

26个SQL优化技巧，提升查询效率！ 1. 𐟔 避免使用LIKE通配符：推荐使用LIKE '%123%' 而不是 %123。 𐟔‘ 使用联合索引：当查询涉及多个字段时，确保索引的顺序与查询条件一致。 𐟚렩🥅在WHERE子句中使用!=或<>：推荐使用 < 或 > 来替代。 𐟔„ 优化LIMIT分页：使用标签记录法或延迟关联法来减少数据扫描。 𐟔— 使用覆盖索引：当查询仅返回索引中的字段时，使用覆盖索引可以加快查询速度。 𐟔„ 避免在WHERE子句中对字段进行表达式操作：例如，避免使用 age-1=10。 𐟔‘ 定义字段为NOT NULL：这可以减少数据检查的开销。 𐟚렩🥅在索引列上使用内置函数：例如，避免使用 Date_ADD(loginTime, INTERVAL 7 DAY) 这样的函数。 𐟔„ 优化GROUP BY语句：使用 WHERE 子句来过滤数据，然后再进行分组。 𐟔‘ 使用INNER JOIN：优先使用INNER JOIN来连接表，如果需要LEFT JOIN，确保左边的表结果集较小。 𐟚렩🥅在WHERE子句中使用LIKE '%' + 字段名 + '%'：推荐使用LIKE '%' + 值 + '%'。 𐟔„ 优化子查询：尽量使用连接查询而不是子查询，以提高查询效率。 𐟔‘ 创建适当的索引：根据查询需求创建索引，但不要过多，一般建议5个以内。 𐟚렩🥅在WHERE子句中使用NOT IN或NOT EXISTS：推荐使用 IN 或 EXISTS 来替代。 𐟔„ 考虑在WHERE及ORDER BY涉及的列上建立索引：这可以加快查询速度。 𐟔‘ 删除冗余和重复索引：确保数据库中没有重复的索引。 𐟚려𘍨恨𖅨🇳个以上的表连接：这可以减少查询的复杂性。 𐟔„ 使用覆盖索引：当查询仅返回索引中的字段时，使用覆盖索引可以加快查询速度。 𐟔‘ 避免向客户端返回过多数据量：通过分页查询来减少数据传输量。

𐟓šSQL语句宝典：从基础到提升 𐟔探索SQL的奇妙世界，从基础篇到提升篇，一网打尽！ 𐟓–基础篇： 1️⃣ 创建数据库：`CREATE DATABASE database-name` 2️⃣ 删除数据库：`DROP DATABASE dbname` 3️⃣ 创建新表：`CREATE TABLE tabname(col1 type1, ...)` 4️⃣ 删除新表：`DROP TABLE tabname` 5️⃣ 增加列：`ALTER TABLE tabname ADD COLUMN col type` 6️⃣ 添加主键：`ALTER TABLE tabname ADD PRIMARY KEY(col)` 7️⃣ 创建索引：`CREATE INDEX idxname ON tabname(col...)` 8️⃣ 创建视图：`CREATE VIEW viewname AS SELECT statement` 𐟒ᦏ升篇： 1️⃣ 复制表结构：`SELECT * INTO b FROM a WHERE 1<>1` 2️⃣ 拷贝表数据：`INSERT INTO b(a,b,c) SELECT d,e,f FROM a` 3️⃣ 跨数据库表拷贝：`INSERT INTO b(a,b,c) SELECT d,e,f FROM a IN '具体数据库'` 𐟔娿˜有更多高级查询运算词、外连接、分组等强大功能等你来探索！无论是初学者还是资深开发者，这份SQL语句大全都是你的不二之选！快来收藏吧！𐟌Ÿ

英语专业自学计算机笔记软件推荐指南主要问题：我是英语专业的学生，没有学过高等数学，不知道如何高效地记录理科笔记（内容可能包括课程截图、代码、做题等）。个人情况：我使用的是苹果全家桶和Windows设备；具备自学能力，不怕折腾；iCloud存储空间已满，影响了备份，不太懂储存方式；打字已经替代手写，学数学做题的话估计还需要手写。需求：1⃣️能够插入公式和代码 2⃣️支持本地储存，不需要使用iCloud 3⃣️最好能阅读PDF、文献、管理笔记all-in-one 纠结点： Typora：简洁易上手，但索引功能较弱，没有双向链接，管理大量笔记时不太方便。 Obsidian：插件丰富，但门槛较高，markdown编辑体验不如Typora。不知道是单独使用Typora编写，还是用Obsidian整理和创建索引？ GoodNotes/Notability：这两个软件太占iCloud空间，笔记太多时Mac会无法键入。不支持markdown，无法多平台同步，但支持手写（适合做题）。 MarginNote：适合读PDF做笔记、脑图、背题，但占iCloud空间，有时Apple pencil会无反应需要退出重进。不知道是否有更好的存储方式？ Onenote：不占iCloud空间，但笔记太多时体系性不强。大家觉得应该怎么组合使用呢？目前只知道学高数还是要用Goodnotes。如果您有更好的记笔记方式，欢迎在评论区指导。前两个软件我只下载了还没深度使用过，所以有说得不对的地方欢迎指出～

NumPy7大核心，数据分析神器！在数据分析中，NumPy 库提供了许多强大的工具，帮助研究人员高效地处理数据。以下是 NumPy 在数据分析中的几个关键应用： 𐟎•𐧻„创建与操作：NumPy 提供了多种创建和操作数组的方法，如 `np.array()`、`np.zeros()` 和 `np.random.rand()`。这些函数可以方便地生成和初始化数据，是数据清洗和模拟数据生成的重要工具。 𐟓Š 数组运算：NumPy 支持多种高效的矢量化计算函数，如 `np.add()`、`np.sum()` 和 `np.mean()`。这些函数可以快速执行大规模数据的加减乘除、汇总统计、平均值和方差等常见统计分析。 𐟔„ 数据变换：通过 `np.reshape()` 和 `np.transpose()` 等函数，可以灵活调整数组的形状与结构，方便进行矩阵运算、特征提取等操作，适应不同的分析场景。 𐟔 索引与筛选：使用 `np.where()` 和切片功能，可以对数组进行条件筛选和切分，快速提取满足条件的子集，这在数据清洗和探索性分析中非常有用。 𐟓ˆ 排序与统计：NumPy 提供了排序和统计函数，如 `np.sort()`、`np.min()` 和 `np.max()`。这些函数可以帮助分析人员对数据进行排序、查找极值，常用于描述性统计和异常值检测。 𐟔’ 逻辑运算与验证：通过 `np.all()`、`np.any()` 和逻辑函数，可以检查数据的逻辑条件，确保数据质量，进行数据验证或筛选符合条件的记录。 𐟧젧𚿦€礻㦕𐨮᧮—：NumPy 包含多种线性代数函数，如 `np.dot()` 和 `np.linalg.inv()`。这些函数在数据建模和机器学习中发挥重要作用，如线性回归、矩阵求逆、特征值分解等。总的来说，NumPy 通过提供高效的数组操作、统计计算和线性代数支持，显著提升了数据分析的效率和准确性。

当我同时给 mysql、postgresql、h2 和 lealone 写各种场景的性能压测代码时，最特殊的反而是 mysql，后3者基本上都能用统一的 sql 语句来写。比如创建索引的 sql 语句 mysql 就不能用 create index if not exist 这种很常见的语法。又比如 mysql 的 varchar 必须在最后指定一个数字，后3者不是必须的。

多表查询优化，速看！在数据库编程中，多表查询是一个常见的任务，但有时候查询效率可能会成为问题。今天，我们将探讨两种提高多表查询效率的方法：使用索引和JOIN命令。问题：查询所有学生的sname, cname, degree列方法A：子查询这种方法是通过嵌套的SELECT语句来获取所需的数据。虽然它能够正确执行，但可能会比较慢，尤其是当数据量较大时。 ```sql SELECT (SELECT sname FROM student WHERE student.sno=score.sno), (SELECT cname FROM course WHERE course.cno=score.cno), degree FROM score ; ``` 方法B：创建索引通过在student和course表上创建索引，可以显著提高查询速度。索引可以帮助数据库更快地定位到相关的数据行。 ```sql CREATE INDEX idx_student_sno ON student(sno); CREATE INDEX idx_course_cno ON course(cno); SELECT (SELECT sname FROM student WHERE student.sno=score.sno), (SELECT cname FROM course WHERE course.cno=score.cno), degree FROM score ; ``` 方法C：使用JOIN命令这种方法是通过INNER JOIN来连接多个表，从而直接获取所需的数据。这种方法通常比子查询和索引更高效。 ```sql SELECT student.sname, course.cname, score.degree FROM Score INNER JOIN student ON score.Sno = student.Sno INNER JOIN course ON score.cno = course.cno; ``` 总结通过创建索引和使用JOIN命令，我们可以有效地提高多表查询的效率。在实际应用中，选择合适的方法取决于具体的数据量和查询需求。

创建索引时指定排序方式只是对多字段有用，比如 f1 asc, f2 dec，如果是单个字段或者是多个字段但是应用的查询需求要么全升要么全降那指定排序方式确实是多余的。

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