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隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)處理的需求愈加迫切。對于大型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用而言，數(shù)據(jù)存儲、檢索和分析是最為常見的需求。為了提高數(shù)據(jù)庫的性能和效率，數(shù)據(jù)庫索引成為了不可或缺的技術(shù)。
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數(shù)據(jù)庫索引是一種結(jié)構(gòu)，它可以幫助數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)更快地查找數(shù)據(jù)。而多級索引是一種特殊的索引方式，它可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)庫查詢的效率。本文將，以期對數(shù)據(jù)庫開發(fā)人員和管理員有所幫助。
一、 多級索引的概念
多級索引是指在一個單獨(dú)的索引結(jié)構(gòu)中使用了兩個或更多層的索引結(jié)構(gòu)，其目的是更快地定位和訪問數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。相較于單級索引，多級索引能夠縮短訪問數(shù)據(jù)的時間，從而更加高效地完成數(shù)據(jù)檢索任務(wù)。
多級索引由多個結(jié)構(gòu)組成，每個結(jié)構(gòu)都有多個索引，每個索引都有指針指向另一個結(jié)構(gòu)。通常情況下，多級索引可以分為B+樹、B*樹和哈希表等多種類型，其中B+樹是最常用的多級索引類型之一。
在多級索引中，每個級別的索引都是以前一級別的索引為基礎(chǔ)的。比如說，一個一級索引可以指向多個二級索引，每個二級索引又可以指向多個三級索引，以此類推。這樣，多級索引在數(shù)據(jù)訪問時可以快速定位到特定的數(shù)據(jù)行。
二、 多級索引在數(shù)據(jù)庫中的應(yīng)用
多級索引在數(shù)據(jù)庫中的應(yīng)用非常廣泛，可以提高數(shù)據(jù)查詢的效率、減少存儲空間的占用、優(yōu)化IO操作等。以下將詳細(xì)介紹多級索引在數(shù)據(jù)庫中的應(yīng)用。
1. 加速數(shù)據(jù)的檢索
在處理大量數(shù)據(jù)時，為了能快速地查找到所需要的數(shù)據(jù)，我們需要在數(shù)據(jù)庫中建立索引。而單級索引只能提供最基本的查找功能，而多級索引可以幫助我們更快地查找數(shù)據(jù)，提高檢索效率。
比如，在一個億級別的數(shù)據(jù)表中查找一條數(shù)據(jù)需要進(jìn)行很多次IO操作，而多級索引可以通過分層查找的方式把IO次數(shù)降到了更低，從而能夠加快數(shù)據(jù)檢索的速度。
2. 減少存儲空間占用
當(dāng)存儲數(shù)據(jù)量大的時候，單級索引會占用大量的存儲空間。而在多級索引中，每個級別的索引都是在上一個級別基礎(chǔ)上建立的，可以減少存儲空間占用。相較于單級索引，多級索引不僅能夠降低數(shù)據(jù)索引的存儲空間占用，還能提升索引的查詢速度。
3. 優(yōu)化IO操作
在數(shù)據(jù)庫中，IO操作是比較耗時的。當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大時，需要進(jìn)行的IO操作也會非常多。而多級索引通過分層查找的方式可以降低IO操作，只需要訪問少量的葉子節(jié)點(diǎn)，從而大大縮短了檢索時間。
三、 多級索引的實(shí)現(xiàn)方式
多級索引實(shí)現(xiàn)方式可以分為兩種：基于內(nèi)存的多級索引和基于磁盤的多級索引。
1. 基于內(nèi)存的多級索引
基于內(nèi)存的多級索引是將所有索引結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)均存儲在內(nèi)存中。由于內(nèi)存訪問速度快，所以基于內(nèi)存的多級索引速度非?？?，效率非常高，尤其適合于小型的數(shù)據(jù)。
2. 基于磁盤的多級索引
基于磁盤的多級索引是將索引結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分別存儲在內(nèi)存和磁盤中，當(dāng)需要查找索引時，會在磁盤上進(jìn)行IO操作，獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)。由于磁盤訪問速度要慢于內(nèi)存訪問速度，所以基于磁盤的多級索引速度相對較慢，但是可以用于存儲大型的數(shù)據(jù)。
四、 多級索引的優(yōu)化策略
雖然多級索引在提高數(shù)據(jù)訪問效率方面有很好的表現(xiàn)，但它也存在一些問題，比如查詢的效率會隨著多級的增加而下降。為了解決這些問題，下面介紹幾種優(yōu)化多級索引效率的策略。
1. 數(shù)據(jù)的優(yōu)化
在設(shè)計多級索引時，可以通過合理地選擇索引類型、優(yōu)化表結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)的大小來優(yōu)化多級索引的效率。在實(shí)際應(yīng)用中，可以通過監(jiān)控性能、調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)等方式來進(jìn)行優(yōu)化。
2. 數(shù)據(jù)緩存的優(yōu)化
多級索引的性能優(yōu)化還可以通過數(shù)據(jù)緩存的優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)。在查詢時，多級索引可以先從緩存中查找數(shù)據(jù)，如果緩存中存在，則直接返回查詢結(jié)果，如果緩存中不存在，則需要訪問磁盤，從而實(shí)現(xiàn)緩存的提高。
3. 索引類型的選擇
不同類型的索引適用于不同的數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，可以通過選擇合適的索引類型來保證查詢的效率。比如在查詢范圍大、有序的數(shù)據(jù)時，使用B+樹索引可以有更好的效果。
五、
多級索引在數(shù)據(jù)庫中是一種非常重要的技術(shù)，其優(yōu)點(diǎn)在于可以提高數(shù)據(jù)查詢的效率、減少存儲空間的占用、優(yōu)化IO操作等。在實(shí)際應(yīng)用中，為了提高性能，我們可以通過多種優(yōu)化策略來優(yōu)化多級索引的效率。
當(dāng)我們面對大量數(shù)據(jù)的處理時，多級索引能夠幫助我們提高效率和減少存儲占用，從而更加高效地管理和利用數(shù)據(jù)。因此，在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用開發(fā)和管理中，多級索引是一個不可或缺的技術(shù)。
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Pandas介紹
首先，需要先安裝numpy和pandas環(huán)境，參考：
。以下語句檢查并確認(rèn)安裝成或游判功。
Pandas 有三種基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series、DataFrame 和 Index。
Pandas 的 Series 對象是一個帶索引數(shù)據(jù)構(gòu)成的一維數(shù)組。Series 對象將一組數(shù)據(jù)和一組索引綁定在一起，我們可以通過 values 屬性和 index 屬性獲取數(shù)據(jù)。values 屬性返回的結(jié)果與 NumPy 數(shù)組類似；index 屬性返回的結(jié)果是一個類型為
pd.Index
的類數(shù)組對象。
可以像訪問Numpy那樣來訪問Series（序號也是從0開始計數(shù)的）。
Pandas 的 Series 對象比Numpy更加靈活、通用。
兩者的主要區(qū)別是：NumPy 數(shù)組通過
隱式定義
的整數(shù)索引獲取數(shù)值，而 Pandas 的 Series 對象用一種
顯式定義
的索引與數(shù)值關(guān)聯(lián)。也就是說，Numpy的索引是系統(tǒng)自分配的無法更改，但是Series對象是可以手工指定的。
Series是
特殊的字典
，Series 對象其實(shí)是一種將類型鍵映射到一組類型值的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Pandas Series 的類型信息使得它在某些操作上比 Python 的字典更高效。用字典創(chuàng)建 Series 對象時，其索引默認(rèn)
按照順序排列
。
DataFrame類似于RDBMS中的Table。DataFrame就可以看作是一種既有靈活的行索引，又有靈活列名的二維數(shù)組。
DataFrame有2個常用屬性，分別是
index 屬性
和
columns 屬性
。前者可以獲取索引標(biāo)簽（行標(biāo)簽）；后者是是存放列標(biāo)簽的Index 對象。DataFrame 是特殊的字典，一列映射一個Series 的數(shù)據(jù)。
DataFrame可以通過以下幾種方式來創(chuàng)建：（1）通過衫改單個 Series 對象創(chuàng)建。（2）通過字典列表創(chuàng)建。（3）通過 Series 對象字典創(chuàng)建。（4）通過NumPy 二維數(shù)組創(chuàng)建。（5）通過 NumPy 結(jié)構(gòu)化數(shù)組創(chuàng)建。
可以將Index視為一個不可變數(shù)組或有序。當(dāng)作為不可變數(shù)組時，一般數(shù)組的訪問方式（例如切片等）對Index適用，與數(shù)組的更大區(qū)別是
Index對象不可更改
。當(dāng)作為時，Index也可以做交集、并集等常規(guī)操作。
Series的訪問既可以作為字典，也可以作為一維數(shù)組。數(shù)據(jù)訪問的方法，可以參考Numpy的訪問方式，這里不贅述。
如果Series的顯式索引是整數(shù)，那么在訪問時，很容易混淆。例如下邊的例子：
從上邊的例子總結(jié)得出，python的默認(rèn)規(guī)則是：在單個訪問時，使用的顯式索引，而在切片時，使用的是隱式索引，很容易混淆！python提供了loc、iloc和ix三種索引器。
loc表示：表示取值和切片都是顯式的。iloc 屬性，表示取值和切片都是隱式索引。ix是loc和iloc的混合形式，應(yīng)用于dataFrame（使用例子在3.3節(jié)）。
dataframe可以通過對列名進(jìn)行字典形式（dictionary-style）的取值獲取數(shù)據(jù)?？梢园?DataFrame 看成是一個增強(qiáng)版的二維數(shù)組，用 values 屬性按行查看數(shù)組數(shù)據(jù)。ix 索引器對于整數(shù)索引的處理和之前在 Series 對象中介紹的一樣，都容易讓人混淆。
對于一元運(yùn)算（像函數(shù)與三角函數(shù)），這些通用函數(shù)將在輸出結(jié)果中保留索引和列標(biāo)簽（很簡單，所有元素做相應(yīng)運(yùn)算并返回）；而對于二元運(yùn)算（如加法和乘法），Pandas 在傳遞通用函數(shù)時會自動
對齊索引
進(jìn)行計算。
當(dāng)在兩個 Series 或 DataFrame 對象上進(jìn)行二元計算時，Pandas 會在計算過程中對齊兩個對象的索引。如果想給缺失數(shù)值指定一個默認(rèn)值，需要使磨棗用add來替代+，并指定fill_value：
兩個對象的行列索引可以是不同順序的，結(jié)果的索引會自動按順序排列。
DataFrame 和 Series 的運(yùn)算規(guī)則，與NumPy 中二維數(shù)組與一維數(shù)組的運(yùn)算規(guī)則是一樣的。需要使用廣播原則，那么默認(rèn)地，會按行計算。如果想要按列運(yùn)算，需要使用參數(shù)axis = 0 。
注意：DataFrame訪問行可以使用loc，但是訪問列，只能是df這種形式了。
缺失值有三種形式：null、NaN 或 NA。
處理缺失值，一般有兩種方法：一種方法是通過一個覆蓋全局的掩碼表示缺失值，另一種方法是用一個標(biāo)簽值（sentinel value）表示缺失值。
掩碼是利用一個跟原來一樣大小的矩陣，用0或者1表示某個元素缺失。標(biāo)簽值是利用一個特殊字符例如NaN表示缺失。
Pandas 選擇用標(biāo)簽方法表示缺失值，包括兩種 Python 原有的缺失值：
浮點(diǎn)數(shù)據(jù)類型（包括整型）
的 NaN 值，以及 Python的 None
對象
。
使用None時，表示一個空的python對象，所以numpy的dtype=object，因?yàn)槭菍ο笏栽谶M(jìn)行大批量計算時，效率會比標(biāo)量低。使用np.nan時表示標(biāo)量，效率會高很多。
對于缺失值，pandas提供了幾個有用的API方法，分別是：isnull()，notnull()，dropna()，fillna()。其中，對于dataframe，dropna()方法默認(rèn)會將包含NaN的整行都drop掉，如果想按照整列drop，增加axis=1參數(shù)。
pandas的MultiIndex提供了多級索引的功能，用元組表示是多級索引的基礎(chǔ)。
下面例子，使用元組索引生成Series。篩選2023的索引，非常繁瑣。
Pandas 的 MultiIndex 類型提供多種實(shí)現(xiàn)方法，下邊例子使用元組表示實(shí)現(xiàn)。
unstack() 方法可以快速將一個多級索引的 Series 轉(zhuǎn)化為普通索引的DataFrame。stack() 方法實(shí)現(xiàn)相反的效果。
總結(jié)一下，創(chuàng)建多級索引的方法包括：
(1)通過一個有不同等級的若干簡單數(shù)組組成的列表來構(gòu)建 MultiIndex：pd.MultiIndex.from_arrays。
(2) 多個索引值的元組構(gòu)成的列表創(chuàng)建 MultiIndex：pd.MultiIndex.from_tuples。
(3)用兩個索引的笛卡爾積創(chuàng)建MultiIndex：pd.MultiIndex.from_product。
(4)直接提供 levels和labels創(chuàng)建 MultiIndex（lablels是指每個級別的整數(shù)指定每個位置）：
上邊的例子中，不管是Series還是DataFrame都是按照行來進(jìn)行多級索引，其實(shí)，也可以按列索引，而且非常簡單，下邊是一個例子（幾個學(xué)生在2023和2023兩次考試的不同科目成績）：
需要對多級索引做顯示切片操作時，可以使用pd.IndexSlice對象來切，不同級別的維度，拿逗號分割，例如下邊例子中的df_sd_003.loc,idx_sd>。其他切片和取值操作與Numpy很類似。
如果 MultiIndex 不是有序的索引，那么大多數(shù)切片操作都會失敗。
如果Series或者DataFrame的索引是未排序的，可以簡單地通過sort_index方法來快速排序。
層級數(shù)據(jù)維度轉(zhuǎn)換的另一種方法是行列標(biāo)簽轉(zhuǎn)換，可以通過reset_index 方法實(shí)現(xiàn)
通過pd.concat()實(shí)現(xiàn)pandas對象合并，pd.cancat的所有參數(shù)（下面列舉的是這些參數(shù)的默認(rèn)值）：
pd.concat() 可以簡單地合并一維的 Series 或 DataFrame 對象，與
np.concatenate() 合并數(shù)組一樣。
DataFrame 的合并默認(rèn)都是逐行進(jìn)行的（axis=0）；pd.concat在合并時會保留索引，即使索引是重復(fù)的！如果設(shè)置 verify_integrity=True，那么生成重復(fù)索引時，會觸發(fā)異常！有時索引無關(guān)緊要，那么合并時就可以忽略它們，可以通過設(shè)置 ignore_index 參數(shù)來實(shí)現(xiàn)。默認(rèn)的合并方式是對所有輸入列進(jìn)行并并（join=’outer’），當(dāng)然也可以用 join=’inner’ 實(shí)現(xiàn)對輸入列的交并。下面是一個實(shí)現(xiàn)合并的例子：
Pandas 的基本特性之一就是高性能的內(nèi)存式數(shù)據(jù)連接（join）與合并（merge）操作。
pd.merge() 實(shí)現(xiàn)的功能基于關(guān)系代數(shù)（relational algebra）的一部分。 pd.merge() 函數(shù)實(shí)現(xiàn)了三種數(shù)據(jù)連接的類型：一對一、多對一和多對多。pd.merge()會自動識別2個dataframe共有的列，并以這個列進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
上邊的例子中，關(guān)聯(lián)的兩個dataframe具有相同名稱的列，pandas會直接按同名列合并，由于兩個輸入要合并的列通常都不是同名的，因此 pd.merge() 提供了一些參數(shù)處理這個問題。
Oracle PL/SQL (4) – 索引表INDEX BY BINARY_INTEGER 的使用
Oracle PL/SQL語言中索引表相當(dāng)于JAVA中的數(shù)組，可以保存多個數(shù)據(jù)，并通過下標(biāo)來訪問。不同的是，索引表的下標(biāo)可以是整數(shù)也可以是負(fù)數(shù)或字符串，索引表無需初始化，可以直接為指定索引賦值，開辟的索引表的索引不一定必須連續(xù)。
1、索引表的定義語法
例如：
IS TABLE OF 相當(dāng)于是數(shù)組,這里定義了一個數(shù)組類型info_index ;
VARCHAR2(20) 定義數(shù)組里面只能放字符串
INDEX BY BINARY_INTEGER 定義數(shù)組下標(biāo)是整數(shù)
輸出結(jié)果：
AAA
BBB
2、定義type型的索引表
使用IS TABLE OF獲取同一事罩洞故下所有定拿悶御損單的定損單號、定損金額。
輸出結(jié)果：
定損單號：claim01定損總金額：73446
定損單號：claim01_01定損總金額：128327
3、定義rowtype 型的索引表
例如：使用IS TABLE OF獲取所有公司信息。
輸出結(jié)果：
公司code：公司名稱：總公司 公司等級：1
公司code：205 公司名稱：深圳分公司 公司等級：2
公司code：333 公司名稱：測試分公司 公司等級：2
4、使用記錄類型操作索引表
輸出結(jié)果：
事故號:定損總金額：111 任務(wù)分配時間：
使用記錄類型操作索引表，輸出某個下標(biāo)的結(jié)果
輸出結(jié)果：
公司code：10001 公司名稱：總公司 公司等級：1
使用記錄類型操作索引表，輸出所有下標(biāo)結(jié)果
輸出結(jié)果：
公司code：10001 公司消巖名稱：總公司 公司等級：1
公司code：333 公司名稱：測試分公司 公司等級：2
5、多級索引表
輸出結(jié)果：
顯示二維索引表的所有元素：
nvl(1,1)=10
nvl(1,2)=5
nvl(2,1)=100
nvl(2,2)=50
pivot_table多層索引問題
pivot_table可以實(shí)現(xiàn)Excel數(shù)據(jù)透視表的功能，但是經(jīng)過pivot_table函數(shù)處理后的dataframe的列是多層索虧棚引，需要轉(zhuǎn)化成單層索引，具體步驟如下：
df_1為數(shù)據(jù)源，包含5列，amount列為數(shù)值列，用于聚合；
創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，index=，columns=，嘩空豎NA值用0填亂大充，結(jié)果如下：
關(guān)于多級索引 數(shù)據(jù)庫的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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網(wǎng)頁標(biāo)題：深入探究多級索引在數(shù)據(jù)庫中的重要性與應(yīng)用(多級索引數(shù)據(jù)庫)
文章源于：http://m.5511xx.com/article/dphjddj.html
