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Saturday, 24 August 2024

Si les livres sont triés par ordre alphabétique de titre, MySQL peut sauter directement à la lettre L et s'arrêter de chercher quand il a atteint la lettre M. Les index sont des sortes de répertoires qui permettent cette accélération de la recherche. Supposez par exemple que l'on pose trois index sur la table Livres, sur les colonnes Titre, Compendium et IDlivre. La table n'est pas ordonnée, mais chacun des index l'est, selon son ordre propre. À chaque fois qu'on ajoute ou qu'on supprime un livre, ou bien que l'on modifie son titre ou son Compendium, les index sont mis à jour. La création d'un index a donc pour effet d'augmenter la taille de la base de données, de ralentir légèrement toutes les modifications de données, mais d'accélérer énormément les recherches sur la colonne indexée. Il est donc recommandé de poser des index sur les colonnes fréquemment utilisées en recherche, et seulement sur celles-ci. Les types et création des index Les colonnes les plus utiles à indexer sont évidemment les clés; MySQL tend d'ailleurs à confondre les deux notions d'index et de clé.

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Le but d'un index dans SQL Server est fortement similaire à l'index d'un livre en ce sens qu'il permet à l'utilisateur de retrouver une information plus rapidement que s'il fallait parcourir le livre dans son intégralité. Les index de SQL Server sont créés au niveau des colonnes d'une table ou d'une vue. Un index contient des données permettant d'accélérer la localisation des valeurs des colonnes sur lesquelles il est construit. Lorsqu'un index est créé sur la clé primaire d'une table T, celui-ci sera utilisé par SQL Server dès qu'aura lieu une recherche d'une ligne de la table T basée sur cette clé primaire. SQL Server récupèrera dans l'index l'information lui permettant de localiser la ligne correspondante de la table T. Cela signifie que SQL Server n'est pas obligé d'effectuer un parcours complet de la table (full table scan) pour retrouver une ligne de données, ce qui est engendre un gain de performance substantiel car l'opération est plus rapide et moins consommatrice en ressources.

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Par contre, aucun des trois tables citées ne me permet de relier le nom de la colonne au nom de l'index. J'ai cherché mais je ne trouve aucune table qui me permet d'établir ce lien. Je te remercie pour ton aide car j'y suis presque, il ne me manque plus que ce lien entre le nom de la colonne et le nom de l'index. Si tu as une idée je suis preneur... 06/01/2012, 11h13 #12 La vue dex_columns pourrait bien t'aider! Discussions similaires Réponses: 4 Dernier message: 07/11/2014, 14h53 Réponses: 1 Dernier message: 22/12/2005, 09h03 Dernier message: 21/10/2005, 09h17 Réponses: 6 Dernier message: 08/09/2004, 18h28 Dernier message: 03/09/2004, 14h44 × Vous avez un bloqueur de publicités installé. Le Club n'affiche que des publicités IT, discrètes et non intrusives. Afin que nous puissions continuer à vous fournir gratuitement du contenu de qualité, merci de nous soutenir en désactivant votre bloqueur de publicités sur

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MySQL crée automatiquement un index avec le nom foreign_key_name. CONSTRAINT constraint_name FOREIGN KEY foreign_key_name (columns) REFERENCES parent_table(columns) ON DELETE action ON UPDATE action Oui, mais seulement sur Innodb. Innodb est le seul format de table actuellement livré avec des clés étrangères implémentées Pour ceux qui recherchent des citations de 5. 7 docs: MySQL requiert des index sur les clés étrangères et les clés référencées afin que les vérifications de clés étrangères puissent être rapides et ne nécessitent pas d'analyse de table. Cet index peut être supprimé plus tard, si vous créez un autre index qui peut être utilisé pour appliquer la contrainte de clé étrangère. nom_index, s'il est donné, est utilisé comme décrit précédemment. Vous n'obtenez pas l'index automatiquement si vous faites un ALTER TABLE (au lieu de CREATE TABLE), au moins d'après les docs (le lien est pour 5. 1 mais c'est pareil pour 5. 5): [... ] Lorsque vous ajoutez une contrainte de clé étrangère à une table à l'aide de ALTER TABLE, n'oubliez pas de créer les index requis en premier.

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HowTo Python Pandas Howtos Obtenir l'index des lignes dont la colonne correspond à une valeur spécifique dans Pandas Créé: December-27, 2020 | Mise à jour: January-23, 2022 Obtenir des indices de lignes contenant des nombres entiers/floats dans Pandas Obtenir les indices des lignes contenant des chaînes de caractères dans Pandas Cet article montre comment obtenir l'index des lignes dont la colonne correspond à certains critères dans Pandas. La nécessité de trouver les indices des lignes est importante dans l'ingénierie des caractéristiques. Ces compétences peuvent être utiles pour supprimer les valeurs aberrantes ou anormales dans une Dataframe. Les indices, également connus sous le nom d'étiquettes de lignes, peuvent être trouvés dans les Pandas à l'aide de plusieurs fonctions. Dans les exemples suivants, nous allons travailler sur la Dataframe créée à l'aide de l'extrait suivant. import pandas as pd import numpy as np (0) df = Frame((1, 20, size=(20, 4)), columns=list('ABCD')) print (df) Production: A B C D 0 13 16 1 4 1 4 8 10 19 2 5 7 13 2 3 7 8 15 18 4 6 14 9 10 5 17 6 16 16 6 1 19 4 18 7 15 8 1 2 8 10 1 11 4 9 12 19 3 1 10 1 5 6 7 11 9 18 16 5 12 10 11 2 2 13 8 10 4 7 14 12 15 19 1 15 15 4 13 11 16 12 5 7 5 17 16 4 13 5 18 9 15 16 4 19 16 14 17 18 Obtenir des indices de lignes contenant des nombres entiers/floats dans Pandas La fonction peut accéder aux lignes et aux colonnes par ses étiquettes/noms.

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En effet, peu de prénoms se trouvent avant Alex. L'index permet donc d'économiser l'essentiel du nombre de lignes. À l'inverse, presque tous les prénoms sont avant Yves. MySQL doit donc parcourir soit la table en entier, soit l'index dans sa quasi-intégralité. Comme celui-ci est destiné à une recherche précise et non à une recherche intégrale, il est alors moins efficace que la table. MySQL utilise-t-il vraiment l'index? À chaque requête, l'optimiseur de MySQL choisit ou non d'utiliser l'index. L'essentiel du travail d'optimisation consiste à s'assurer qu'il fait les bons choix. Les chiffres présentés ici (et qu'on retrouve plus ou moins en répétant plusieurs fois les tests) montrent que la contribution globale de l'index est très positive, même si elle peut être légèrement pénalisante dans les cas marginaux. Pour connaître la décision de l'optimiseur, mettons la commande EXPLAIN en tête de requête. Elle révèlera le plan d'exécution de la requête: Affichage du plan d'exécution de deux requêtes EXPLAIN SELECT COUNT ( *) FROM Test_Perf WHERE a_prenom > 'Yves'; SELECT COUNT ( *) FROM Test_Perf WHERE Prenomlndexe > 'Yves'; Quelques colonnes de l'Explain des deux requêtes Table Type Possible_key Key Key_len Rows Extra Test_Perf ALL NULL NULL NULL 7469360 Using where Test_Perf range i i 138 10109 Using where Using index Lire un plan d'exécution ne s'apprend pas en quelques lignes.

Int64Index([6, 9], dtype='int64' La récupération des indices seulement peut être faite en fonction de plusieurs conditions. L'extrait peut être écrit comme suit: import pandas as pd print ([(df['B'] == 19) | (df['C'] == 19)]()) Production: [6, 9, 14] Obtenir les indices des lignes contenant des chaînes de caractères dans Pandas Les valeurs des chaînes de caractères peuvent être comparées selon deux méthodes. Les deux méthodes présentées dans la section précédente fonctionneront, sauf pour le changement de condition. Dans les exemples suivants, nous utiliserons l'extrait suivant. import pandas as pd df = Frame({"Name": ["blue", "delta", "echo", "charlie", "alpha"], "Type": ["Raptors", "Raptors", "Tyrannosaurus rex"]}) Production: Name Type 0 blue Raptors 1 delta Raptors 2 echo Raptors 3 charlie Raptors 4 alpha Tyrannosaurus rex Obtenir l'index des lignes avec la correspondance exacte des chaînes de caractères La condition d'égalité utilisée dans la section précédente peut être utilisée pour trouver la correspondance exacte de la chaîne dans la Dataframe.

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