python字典二级索引

python字典二级索引相关知识

• HBase 二级索引

  HBase的一级索引就是rowkey，我们仅仅能通过rowkey进行检索。假设我们想对hbase里面列族的列进行一些组合查询。就须要採用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询。设计思路二级索引的本质就是建立各列值与行键之间的映射关系如上图，当要对F:C1这列建立索引时，只需要建立F:C1各列值到其对应行键的映射关系，如C11->RK1等，这样就完成了对F:C1列值的二级索引的构建，当要查询符合F:C1=C11对应的F:C2的列值时（即根据C1=C11来查询C2的值,图1青色部分）MapReduce方案IndexBuilder：利用MR的方式构建Index长处：并发批量构建Index缺点：不能实时构建Index举例：Demo流程：我们需要查询 某列 所在行的其他信息，就需要创建一个新的索引表把 原表的这一列 作为新表的 rowkey，把 原表的 rowkey 作为新表的 列首先在 Mapper 中创建了一个 HashMap，把原表的所有列作为 key，value我们先不关注在 map() 中，会传入
• 数据库索引是什么？新华字典来帮你

  学过服务器端开发的朋友一定知道，程序没有数据库索引也可以运行。但是所有学习数据库的资料、教程，一定会有大量的篇幅在介绍数据库索引，各种后端开发工作的面试也一定绕不开索引，甚至可以说数据库索引是从后端初级开发跨越到高级开发的屠龙宝刀，那么索引到底在服务端程序中起着怎样的作用呢？ 这篇文章是一系列数据库索引文章中的第一篇，这个系列包括了下面四篇文章： 数据库索引是什么？新华字典来帮你 —— 理解 数据库索引融会贯通 —— 深入 20分钟数据库索引设计实战 ——
• Phoenix index 二级索引

  一、索引的创建通过二级索引,索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范围扫描。(1)覆盖索引覆盖索引,一旦找到索引的条目,不需要返回主表,会把我们关心的数据绑定到索引行,节省读取的开销。例如:以下内容将在v1和v2列上创建一个索引,并在索引中包含v3列,以防止从原始数据表中获取该列:CREATE INDEX my_index ON my_table(v1,v2)INCLUDE(v3)(2)功能索引功能索引,允许您不仅在列上而且在任意表达式上创建索引。然后,当一个查询使用该表达式时,索引可以用来检索结果而不是数据表。例如:在EMP上创建索引UPPER_NAME_IDX(UPPER(FIRST_NAME ||''||LAST_NAME))有了这个索引,发出下面的查询时,将使用索引而不是数据表来检索结果:SELECT EMP_ID FROM EMP WHERE UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME)='JOHN DOE&
• 自学Python：第十篇字典

  字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构，我们可以把‘键’类比成单词，’值‘类比成单词的对应的意思，这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应，我们可以通过查询‘单词’，来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典，就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的，因此，字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构，其内部使用是基于哈希值得算法，用来保证从保证从字典中读取键值对的效率，不过，哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中，整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题，我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似，可以用关键字in来判断某个键是否在字典中，

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python字典二级索引相关教程

• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• 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. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 2.2 主键和索引 InnoDB 表是基于聚簇索引建立的，聚簇索引也叫主索引，也是表的主键，InnoDB 表的每行数据都保存在主索引的叶子节点上。InnoDB 表必须包含主键，如果创建表时，没有显式指定主键，InnoDB 会自动创建一个长度为 6 个字节的 long 类型隐藏字段作为主键。所有的 InnoDB 表都应该显式指定主键。InnoDB 表中，除主键之外的索引，叫做二级索引。二级索引必须包含主键列，如果主键列很大的话，其他的所有索引都会很大。因此，主键是否设计合理，对所有的索引都会产生影响。一般来说，主键的设计原则大致如下：满足唯一和非空约束；主键字段应尽可能地小；主键字段值基本不会被修改；优先考虑自增字段，或查询最频繁的字段。
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 2.4 索引 [] 通过索引 [] 获取字符串中指定位置的字符，示例如下：>>> s = 'imooc'>>> s[0]'i'>>> s[1]'m'>>> s[2]'o'>>> s[3]'o'>>> s[4]'c'在 Python 中，单个字符也被当作字符串来处理，即该字符串只包含一个字符在第 2 行，获取字符串 s 的第 0 个字符 ‘i’在第 4 行，获取字符串 s 的第 1 个字符 ‘m’

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