我有2个表格：产品和类别.每个类别都有许多产品,一个产品可以属于许多类别. 产品展示 product_id - int primary auto increment name - unique etc. 分类 category_id - int primary auto increment name - unique etc. 对于多对多关系,我有一张第三张桌子. 产品_类别 product_
我正在使用MySQL,尽管我怀疑这是一个通用的数据库问题. 我有一个包含6个数字列的表.其中的前5个组成主键. 它是一个大表(2000万行,并且正在增长),因此一些查询需要花费时间-大约10秒,这本身并不算太长,但是我需要运行很多查询. 我知道主键是自动索引的-我单独索引通常查询的主键中
是否有等效的opengrok或任何带有php前端的代码索引器工具？ 谢谢！解决方法:如果您正在寻找源代码交叉引用器,则可以查看PHPXref. 如果要浏览SCM历史记录,则可以转到WebSVN或GitPHP. 否则,您将不得不考虑PERL替代品,例如ViewVC或LXR.
我正试图让Python用500只股票的收盘价来填充列表.尽管该代码似乎只对少数几支股票有效,但大量却带来了问题. Python不断给我以下错误：“ OneClose.append(Data [i] [4])IndexError：列表索引超出范围.”我不确定如何解决此问题.无论我在范围字段中输入什么(在本例中为31),该错误仍然存
我试图了解使用MySQL的SQL查询的性能.在PK上只有索引时,查询无法在10分钟内完成.我已经在where子句(时间戳,主机名,路径,类型)中使用的所有列上添加了索引,并且查询现在完成了大约50秒-但是对于看起来不太复杂的查询来说,这似乎仍然很长时间. 因此,我想了解导致查询的原因.我的假设
我有一组数据,这些数据是从SQL数据库获取并读入pandas数据框的.产生的df大约有2.5亿行,并且每天都在增长.因此,我想对表进行透视处理,以便为我提供一个可以使用的小得多的表(几千行). 该表看起来像这样,但更大： data report_date item_id views category 0
我是查询优化的新手,所以我接受我还不了解所有内容,但是我不理解为什么即使这个简单的查询也没有按预期进行优化. 我的桌子： +------------------+-----------+------+-----+-------------------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default
我目前正在尝试将值插入到列表中,该列表通过首先识别匹配项而打包到字典中.如果我有这样的字典： {'12633': ['11-Mar-11', '26-Apr-11'], '11359': [], '11458': ['6-Aug-10'], '16335': ['29-May-13'], '11101': []} 我当前要执
在熊猫的选择和索引编制方面,我有些慢. 我有一个“日期时间”序列,我试图从中选择某些元素及其日期时间索引,以便将它们附加到新序列中.例： import pandas as pd x=pd.Series([11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]) for i in range(len(x)): print x.ix[i] 给出输出： runfile('C:
我有一个带有两列A和B的大型mysql表.我想按A减去B的顺序从中选择. 我尝试分别索引A和B以及一起索引A和B.但是查询将花费几秒钟. 我还没有发现有关创建像(A-B)这样的索引的任何信息,但是我发现这个问题不会那么罕见.有解决方案吗？ 我想出的唯一解决方法是添加一个额外的A-B列和索引,
我有一个带有500,000行的mysql myisam表.在此表中,我提供了不同类型的地点和纬度信息.经度坐标.根据用户的不同,我想在由纬度和经度定义的点的一定距离内选择某种地点. 我有一个空间索引和一个关于纬度,经度,类型的多列索引.如果特定区域内的行数不是太大,则itsel上的那些索引会很
有没有一种方法可以使用google.appengine.ext.testbed获取本地单元测试,以与开发服务器一样自动生成索引？我尝试了以下似乎无效的方法： from google.appengine.tools import dev_appserver_index def setUp(self): self.testbed = testbed.Testbed() self.testbed.activate
我也在导入数据的MySQL innodb表上创建了一个索引.该表是在导入表时由MySQL创建的.我什么也没做.它只是通过GUI导入了数据. 然后我尝试添加一个索引： ALTER TABLE my_table ADD INDEX idx_myindex (some_column); 我总是得到： 查询正常,受影响的0行(0.22秒)记录：0重复项：0警告：0 我读
我有以下数据框： In [1]: df Out[1]: ID Month Transaction_Amount 1 2013/01 10 1 2013/02 20 1 2013/03 10 1 2013/04 20 1 2013/05 10 1
我正在忙于阅读Wes Mckinney编写的Python进行数据分析,并且遇到了以下示例,该示例有些令人困惑.它涉及将多个索引数组传递给np数组. 给定以下np.array [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23] [24 25 26 27] [28 29 30 31]
我的目标是使用两个相同形状的2D数组分配一个现有2D数组的值,或创建一个新数组,一个带有值的数组和一个带有索引的数组,以将相应的值分配给该数组. X = np.array([range(5),range(5)]) X array([[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]]) Y= np.array([range(5), [2,3,4,1,0]])
假设我要在股票的5天收益中创建新列.我正在使用熊猫数据框.我使用rolling_mean函数计算了移动平均值,但是我不确定如何像在电子表格(B6-B1)中那样引用直线.有谁知道我该怎么做索引引用和减法？ 样本数据框： day price 5-day-return 1 10 - 2 11 -
我正在使用MySql中的表,该表具有称为“ serial”的int索引列.该表大约有200万行. 如果我以这种方式在此列中应用选择语句： SELECT serial FROM Table WHERE Serial=12345 这将返回<附近的数据. 1秒. 但是,如果我在同一张表中使用SELECT *查询,则此查询大约需要78秒… 我知道将
我有一个数据帧A,我想对各行求和,它们的行索引值的数字大于或等于10. 如果这不可能,那么我也可以使用在2-3行中求和的代码. import pandas as pd import numpy as np A = """ Tier Oct Nov Dec 0 up to 2M 4 5 10 1 5M 3
非常简单的问题,但很难找到解决方案. 具有2,498,739行的地址表具有min_ip和max_ip字段.这些是表的核心锚点,用于过滤. 查询非常简单. SELECT * FROM address a WHERE min_ip < value AND max_ip > value; 因此,为min_ip和max_ip创建索引以使查询更快是合乎逻辑的. 为以下内容
我有一个称为df的数据框.它具有称为“规范类型”的列.使用大熊猫 df['Spec Type'] 0 NaN 1 A1 2 G7V 3 F7+K4 . . . . 169 A0e 我只想为每个条目获取第一个字符,并将其作为df的新列称为“规范类型索引”.但是,以下代码给
我正在使用MySQL 5.6,而我的存储引擎是InnoDB. 我有一个包含一百万行的表,其中包含各列： > ID(主键) >名字>姓氏> foreign_key_id(外键,非空)> Foreign_key_id2(另一个外键,默认为NULL) 这些行在下面分开： > 25％,foreign_key_id值为1,foreign_key_id2为NULL> 25％,foreign_key_id值为1,f
我想在使用NEST(1.8)C#的弹性搜索中索引字符串数组. 这是我的地图 using Nest; using System; using System.Data; namespace ElasticSearch_Final { //[ElasticType(IdProperty = "Id", Name = "indexMapping")] public class indexMapping { [ElasticProp
我在一张桌子上有三句话.两个SELECT查询和一个INSERT查询. // first SELECT * FROM mytable WHERE id_user = :id AND seen IS NULL // second SELECT * FROM mytable WHERE id_user = :id AND timestamp > :tm // third INSERT INTO mytable (id, id_user, timestamp) VALUE (N
我想用熊猫系列或字典中的数据更新熊猫数据框中的某些单元格值.在后面的变量中,索引/键与数据框的列名匹配,但可以更少.例如： import pandas as pd import numpy as np data = {'Col1' : [4,5,6,7], 'Col2' : [10,20,30,40], 'Col3' : [100,50,-30,-50], 'Col4' : ['AAA', '
