数据库不区分大小写索引?
我有一个查询，我正在搜索一个字符串: SELECT County FROM city WHERE UPPER(name) = 'SAN FRANCISCO'; 现在，这可以正常工作，但不能很好地扩展，我需要对其进行优化.我已经找到了一个选项生成的视图，或类似的东西，但我希望使用索引的更简单的解决方案. 我们正在使用 DB2，我真的很想使用 索引中的表达式，但这个选项似乎只在 z/OS 上
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使用字符串访问 data.table 列
对于一个很明显我通常在 Python/pandas 中工作的问题，我深表歉意，但我一直坚持这一点.如何使用字符串选择 data.table 列? dt$"字符串"dt$as.name("字符串")dt$get("字符串") 我确信这非常简单，但我不明白.非常感谢任何帮助！ ------------- 已编辑添加 ---------- 在下面的一些有用的评论和提示之后，我想我已经缩小
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按位置从 data.table 中提取列作为向量
如何按位置从 data.table 中提取列作为向量?以下是我尝试过的一些代码片段: DT 我想使用列位置得到这个输出 DT$y#[1] 3 4is.vector(DT$y)#[1] 是的 使用列位置获取此输出的其他方式 DT[,y]#[1] 3 4is.vector(DT[,y])#[1] 是的 这没有给出向量 DT[,2,with=FALSE]# 是的#1:3#2:4is.vec
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Titan 以顶点为中心的索引与 Neo4j 标签
在处理这个问题时，我试图对这两种技术进行比较，我想知道你们中是否有人已经有处理其中任何一种或两种技术的经验?在处理类似用例时，我主要对性能数据感兴趣. 解决方案 同意 Marko 所说的一切，人们可以更进一步说，在图形数据库世界中，本地索引可以(甚至应该)替代全局索引.在我看来，图数据模型的最大优势在于它可以让您将数据模型编码到图拓扑中，从而在灵活性、易于演化和性能方面获得定性优势.考虑到
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不同字段范围查询的mongodb索引策略
我几乎所有的文档都包含 2 个字段，开始时间戳和结束时间戳.在我的每个查询中，我都需要获取选定时间段内的元素.所以 start 应该在选定的值之后，final 应该在选定的时间戳之前. 查询看起来像 db.collection.find({start:{$gt:DateTime(...)}, final:{$lt:DateTime(...)}}) 那么对于这种情况最好的索引策略是什么?
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c中是否有一个函数可以返回char数组中char的索引?
c 中有一个函数可以返回 char 数组中 char 的索引吗? 例如: 字符值[] = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";字符查找 = 'E';int index = findIndexOf(值，查找)； 解决方案 strchr 返回指向第一次出现的指针，所以要找到索引，只需取起始指针的偏移量即可.例如: 字符值[] = "0123456
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PostgreSQL 是否支持“不区分重音"?排序规则?
在 Microsoft SQL Server 中，可以指定“不区分重音"排序规则(用于数据库、表或列)，这意味着可以进行类似的查询 SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'João' 查找具有 Joao 名称的行. 我知道可以使用 unaccent_string contrib 函数从 PostgreSQL 中的字符串中去除重音符号，但我我想知道 Pos
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如何正确地将小时数添加到 pandas.tseries.index.DatetimeIndex?
我有一个普通的 df.index，我想增加几个小时. 在[1]中:test[1].index输出[2]:[2010-03-11, ..., 2014-08-14]长度:52，频率:无，时区:无 这是第一个元素的样子: 在[1]中:test[1].index[0]出[2]:时间戳('2010-03-11 00:00:
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使用另一个时间序列的索引重新采样一个时间序列
我有 2 个具有相同列但不同日期时间索引的数据框.我想重新采样其中一个以使用另一个的索引，并在另一个索引中没有数据的任何日期从一个转发填充数据. 将 pandas 导入为 pd将 numpy 导入为 np从日期时间导入日期时间作为 dta_values = np.random.randn(4, 4)a_index = [dt(2012, 3, 16), dt(2012, 3, 19), dt(2
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如何按天拆分 pandas 数据框或系列(可能使用迭代器)
我有很长的时间序列，例如. 将 pandas 导入为 pdindex=pd.date_range(start='2012-11-05', end='2012-11-10', freq='1S').tz_localize('Europe/Berlin')df=pd.DataFrame(range(len(index)), index=index, columns=['Number']) 现在我想
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子集时间序列，以便所选行相差某个最小时间
我在 R 中使用 data.table 来存储时间序列.我想返回一个子集，以使所选时间的连续行与所选的最后一行相距至少 N 秒，例如如果我有 库(data.table)x 我想从第一行开始采样至少相隔 5 秒的行，然后我应该得到一个带有时间/值对的 data.table: y
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pandas.DatetimeIndex 频率为 None 且无法设置
我从“日期"列创建了一个 DatetimeIndex: sales.index = pd.DatetimeIndex(sales["date"]) 现在索引如下: DatetimeIndex(['2003-01-02', '2003-01-03', '2003-01-04', '2003-01-06','2003-01-07', '2003-01-08', '2003-01-09', '20
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pandas，python - 如何在时间序列中选择特定时间
我现在工作了很长时间，使用 python 和 pandas 分析一组每小时数据，发现它非常好(来自 Matlab.) 现在我有点卡住了.我像这样创建了我的 DataFrame: SamplingRateMinutes=60index = DateRange(initialTime,finalTime, offset=datetools.Minute(SamplingRateMinutes)
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使用 remove_if 按索引从 C++ 向量中删除
我们可以在 C++ 中使用 remove_if 根据对元素进行操作的谓词在线性时间内从向量中删除元素. bool 条件(double d) {...}向量数据 = ...std::remove_if (data.begin(), data.end(), 条件); 如果我的情况不是取决于值，而是取决于索引怎么办?换句话说，如果我想删除所有奇数索引元素，或者一些任意索引集等? bool c
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如何使用每个迭代器获取数组索引或迭代号?
我正在遍历每个 ruby 中的数组.有没有一种简单的方法可以在不返回 for 循环的情况下获取迭代次数或数组索引? 解决方案 啊，明白了. each_with_index 哇！ 编辑:哎呀！
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时间:2019-05-10 标签:c++uint,unsignedint,int
您好，我有一个程序处理大量向量和这些向量元素的索引，我想知道: uint和unsigned int有区别吗 最好使用上述类型之一或仅使用 int 因为我读到有人说编译器确实更有效地处理 int 值，但如果我使用 int我必须始终检查是否有负 idxs，这很痛苦. 您认为迭代器更好吗?它比普通索引 vectorx[idx] 更有效吗? p.s 该软件将处理大数据处理，必须具备良好的性
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更新 pandas 中满足特定条件的行值
假设我有以下数据框: 更新 feat 和 another_feat 列的值的最有效方法是什么/strong>? 是这个吗? 用于索引，df.iterrows() 中的行:如果 df1.loc[index,'stream'] == 2:# 做一点事 更新:如果我有超过 100 列怎么办?我不想明确命名要更新的列.我想将每列的值除以 2(流列除外). 所以要明确我的目标是什么:
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按两列查找并删除重复行
我阅读了所有相关的重复问题/答案，我发现这是最相关的答案: INSERT IGNORE INTO temp(MAILING_ID,REPORT_ID)SELECT DISTINCT MAILING_ID,REPORT_IDFROM table_1; 问题是我想删除 col1 和 col2 的重复项，但还想将 table_1 的所有其他字段包含到插入中. 我尝试以这种方式添加所有相关列:
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mongo 3在唯一索引上重复 - dropDups
在 mongoDB 的文档中它说:“3.0 版更改:dropDups 选项不再可用." 如果我真的想创建唯一索引并销毁重复条目，我可以做些什么(降级除外)? 请记住，我每秒收到大约 300 次插入，所以我不能只删除所有重复项，并希望在我完成索引时不会有任何重复项. 解决方案 是的 dropDupes 现在是 自 2.7.5 版起已弃用，因为无法正确预测在此过程中将删除哪个文档.
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索引总和列
为正在求和的列创建索引是否比没有索引快? 解决方案 抱歉，不清楚您在问什么. 您是在问，它会加快诸如 之类的查询吗 从收据中选择产品、总和(数量)按产品分组 如果您添加了数量索引? 如果这是问题，那么答案是否定的.一般来说，当您需要在众多行中查找几行时，索引会很有帮助；在这里你需要所有的行，所以索引没有帮助. 有一个晦涩的异常(很少适用，大多数数据库优化器可能不会费
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