jquery 索引相关知识
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jquery获取元素索引值的index方法jquery中获取元素索引值的方法为：如：alert($("#btn li").index(this));这个意思是说：搜索与参数表示的对象匹配的元素，并返回相应元素的索引值。如果找到了匹配的元素，从0开始返回；如果没有找到匹配的元素，返回-1。实例：<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta http-equiv="Content-Type" content=&qu
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主键索引就是聚集索引？MySQL 索引类型大梳理@[toc] 之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时，有小伙伴表示被概念搞晕了，主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等，今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分，索引主要有四种： 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引，这种索引没有任何的约束作用，它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREM
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mysql 索引及索引创建原则正文回到顶部是什么 索引用于快速的查询某些特殊列的某些行。如果没有索引， MySQL 必须从第一行开始，然后通过搜索整个表来查询有关的行。表越大，查询的成本越大。如果表有了索引的话，那么 MySQL 可以很快的确定数据的位置，而不用查询整个表格。这比顺序的读取每一行要快的多。索引就像我们查字典时的目录一样，我们通过查询字典的目录，可以定位到某一行数据。 大多数的 MySQL 的索引（主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引）都是 B-trees 结构。例外的情况有：在空间数据类型使用 R-trees 结构。存储引擎为 MEMORY 的数据库，也可以支持哈希索引。InnoDB 存储引擎的全文索引使用反向列表结构。回到顶部使用场景 MySQL 会使用到索引的场景如下： 1.根据一个条件快速的匹配到对应的行。 2.缩小查询影响行数。如果一个查询字段有多个索引，MySQL 通常选择使用影响行数最小的索引（选择性最高的索引）。索引的选择性的计算 select count(distinct
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[MongoDB]索引摘要上篇文章，介绍了一种分析mongodb性能的方法，本篇文章将介绍一下索引的使用，索引也是一种常见的查询优化的方式。这里将介绍一下，如果创建索引。相关文章[MongoDB]入门操作[MongoDB]增删改查[MongoDB]count，gourp，distinct[MongoDB]mapReduce[MongoDB]Profiling性能分析[MongoDB]索引Mongodb c#增删改查mongodb培训Index索引我们在users的collection上面为name字段创建索引db.users.ensureIndex({"name":1})查询该collection上面已经创建了哪些索引 db.users.getIndexes()通过查询发现该collection上面为id和name创建了索引，其中_id是默认的索引。删除字段name上面的索引db.users.dropIndex({"name":1})复合索引在name和age上面创建复合索引&n
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- 2. 引入 jQuery jQuery 可以直接从官网下载，也可以用 npm 安装，也可以使用 bower 等这些包管理工具，本篇幅采用 CDN 的形式引入，本身 jQuery 就是一个 .js 文件，只需引入就能使用。<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>引入之后就可以在全局下通过 jQuery 或者 $ 调用 jQuery 了。<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script><script> console.log($); console.log(jQuery); console.log($ === jQuery); // 输出：true</script>
- 1.引入 Jquery 因为我们使用的 Ajax 方法是 jQuery 提供的，因此我们需要在页面中引入 jQuery 脚本。<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.js"></script>Tips: 注意 jQuery 脚本要放在使用到 jQuery 的脚本之前，这样才可以在我们的页面中愉快的玩耍~
- 高级索引 Numpy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了前面章节介绍的用整数和切片的索引外，本节深入介绍布尔型索引和花式索引。
- 1.索引概念 索引在 MySQL 中也叫“键（Key）”，是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，这也是索引的基本功能。MySQL 索引的工作原理，类似一本书的目录，如果要在一本书中找到特定的知识点，先通过目录找到对应的页码。在 MySQL 中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引找到对应值，再根据索引记录找到对应的数据行。简单总结，索引就是为了提高数据查询的效率，跟一本书的目录一样。以下查询假设字段 c2 上建有索引，则存储引擎将通过索引找到 c2 等于 测试01 的行。也就是说，存储引擎先在索引按值进行查找，再返回所有包含该值的数据行。mysql> select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row ***************************c1: 1c2: 测试011 row in set (0.00 sec)从执行计划的角度，也可以看出索引 idx_c2 被使用：mysql> create table t1( -> c1 int not null auto_increment, -> c2 varchar(10) default null, -> primary key(c1) -> ) engine = innodb;Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> insert into t1() values(1,'测试01');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> create index idx_c2 on t1(c2);Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> explain select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_c2 key: idx_c2 key_len: 33 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)常见的索引类型主要有 B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引，在后续小节将详细介绍。InnoDB 和 MyISAM 存储引擎可以创建 B-Tree 索引，单列或多列都可以创建索引；Memory 存储引擎可以创建哈希索引，同时也支持 B-Tree 索引；从 MySQL5.7 开始，InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都可以支持空间类型索引；InnoDB 和 MyISAM 存储可以支持全文索引（FULLTEXT），该索引可以用于全文搜索，仅限于CHAR、VARCHAR、TEXT 列。
- 4. 类索引与父类索引 定义：类索引（this_class）和父类索引（super_class）都是一个 u2 大小的数据。类索引：确定当前类的全限定名。父类索引：确定当前类的父类的全限定名。Tips：由于 Java 单继承的原则，父类只可能有一个；由于 Object 是所有其他类的基类，所以除了 Object 类没有父类以外，其余所有类的 super_class 都不为空。无符号数结构示意图：类索引是紧跟在访问标志之后的结构，类索引后边紧跟的结构是父类索引。由于类索引与父类索引关系非常紧密，都是描述的当前类以及当前类的父类的全限定名，所以此处我们将二者放在一起进行讲解。
- 4. 覆盖索引 如果一个索引包含所有需要查询的字段，称之为覆盖索引。由于覆盖索引无须回表，通过扫描索引即可拿到所有的值，它能极大地提高查询效率：索引条目一般比数据行小的多，只通过扫描索引即可满足查询需求，MySQL 可以极大地减少数据的访问量。表 customer 有一个多列索引 (first_name,last_name)，以下查询只需要访问 first_name 和last_name，这时就可以通过这个索引来实现覆盖索引。mysql> explain select last_name, first_name from customer\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: indexpossible_keys: NULL key: idx1_customer key_len: 186 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)当查询为覆盖索引查询时，在 explain 的 extra 列可以看到 Using index。
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