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.
Un Index Est Manquant Sur La Colonne Avec
58 2 Nous spécifions le nombre de valeurs les plus grandes ou les plus petites à sélectionner et le nom de la colonne. df. nsmallest(2, 'val2') name cat val1 val2
1 Noah A 0. 58 2 8. loc et iloc Les méthodes loc et iloc sont utilisées pour sélectionner des lignes ou des colonnes sur la base d'un index ou d'un label / étiquette. loc: sélectionne les lignes ou les colonnes à l'aide des labels / étiquettes iloc: sélectionne des lignes ou des colonnes à l'aide de l'index Elles peuvent donc être utilisées pour le filtrage. Cependant, nous ne pouvons sélectionner qu'une partie particulière du DataFrame sans spécifier de condition. [3:5, :] # lignes 3 et 4, toutes les colonnes name cat val1 val2
4 Emilie B 0. 27 4 Si le DataFrame a un index constitué d'entiers, les index et les labels des lignes seront les mêmes. Ainsi, loc et iloc s'utiliseront de la même manière sur les lignes (iloc prend tous les labels). [3:5, :] # lignes 3 à 5, toutes les colonnes name cat val1 val2
Mettons à jour l'index du DataFrame pour mieux souligner la différence entre loc et iloc.
Un Index Est Manquant Sur La Colonne Du
03 sec)
Cherchons maintenant combien il y a d'apprentis prénommés Michel:
SELECT COUNT ( *) FROM Test_Perf WHERE a_prenom = 'Michel';
Réponse de MySQL
+ ----------+
| COUNT ( *) |
| 317440 |
1 row IN SET ( 3. 36 sec)
Si on relance la même requête, on constate que nous obtenons cette fois-ci une réponse quasi immédiate (0, 01 ou même 0, 00 seconde). MySQL utilise en effet un cache de requêtes (query cache). Si une requête est relancée à l'identique (au caractère près) et si la table source n'a pas été modifiée depuis, il se souvient du résultat. Afin d'éliminer cet artefact, nous utiliserons à l'avenir le mot-clé Sql_No_Cache pour demander à MySQL de ne pas utiliser le cache de requêtes. Effets d'un index
Dans quelle mesure un index peut-il accélérer cette recherche? Pour pouvoir comparer, nous allons dupliquer la colonne Prenom, et poser un index sur le duplicata:
ALTER TABLE Test_Perf ADD COLUMN PrenomIndexe VARCHAR ( 45);
Query OK, 7439360 rows affected ( 4. 80 sec)
UPDATE Test_Perf SET PrenomIndexe = a_prenom;
Query OK, 7439360 rows affected ( 1 min 42.
Pandas est une bibliothèque populaire d'analyse et de manipulation de données pour Python. La structure de données de base de Pandas est le DataFrame qui stocke les données sous forme de tableau avec des lignes et des colonnes étiquetées. Voici un guide pratique pour effectuer des analyses de données efficaces contenant 8 façons de filtrer un DataFrame Pandas. Une opération courante dans l'analyse de données consiste à filtrer les valeurs en fonction d'une ou de plusieurs conditions. Pandas propose plusieurs façons de filtrer les points de données (c'est-à-dire les lignes). Dans cet article, nous allons aborder 8 façons différentes de filtrer un DataFrame Pandas. Nous commençons par importer les bibliothèques: import numpy as np
import pandas as pd Créons un DataFrame pour voir nos différents exemples: df = Frame({
'prénom':['Alba', 'Noah', 'Jon', 'Tom', 'Emilie', 'Coco', 'Anna'],
'catégorie':['A', 'A', 'C', 'B', 'B', 'C', 'B'],
'valeur1'(7)(2),
'valeur2'(1, 10, size=7)}) Top 8 des façons de filtrer un DataFrame Pandas 1.
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Insolite: une Renault 4L moderne baptisée ReFour
Un exemple moderne de la Renault 4L vient d'être imaginé par le designer américain Kayvan Naderi. Cette version, baptisée Renault ReFour, imagine ce que pourrait donner une version modernisée de la Renault 4L, tout en conservant son esprit originel. C'est un projet qui adopte un style plutôt néo-rétro, tout comme celui de la dernière génération de Twingo, et qui préfigure ce que pourrait être une concurrente éventuelle aux actuelles Mini, Fiat 500 et DS 3. En termes de conception, ce véhicule virtuel est basé sur un châssis en aluminium, et embarque des panneaux de carrosserie thermoplastiques colorés, afin de " réduire le poids, limiter la corrosion et également éliminer la nécessité de travaux de peinture. " Qui plus est, comme sur la version de série des années 60, 70 et 80, cette petite citadine chic adopte un long capot, un hayon très vertical, ainsi que des phares arrondis. Par ailleurs, il est intéressant de noter que la ReFour a été imaginée pour être multifonctions, car grâce à son châssis en aluminium et ses panneaux de carrosserie en thermoplastique, il serait simple de concevoir par la suite des dérivés crossover ou break.
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