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我正在將sql server數據庫移動到mariadb。因爲我現在正在做索引命名，並且必須修改一些名稱，因爲它們長於64個字符。這讓我想知道，做在mariadb索引得到存儲在表級別或在數據庫級別上像sql服務器上？要以另一種方式更改問題，索引名稱是否必須對每個數據庫或每個表都是唯一的？我正在使用的存儲引擎是innoDB

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Hibernate查詢中的Mysql索引提示

如何在Hibernate查詢中指定Mysql索引提示？如果查詢規劃器沒有選擇正確的索引（參考：https://www.percona.com/blog/2012/12/14/the-optimization-that-often-isnt-index-merge-intersection/），則在Mysql查詢中使用索引提示變得非常重要。這可以通過原始查詢輕鬆完成如下規定：https://de

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如何索引1d數組沒有單身維度在Python中由1d數組與單身維數？

什麼是在python中索引1d數組變量的過程？例如，請考慮下面的例子： a = np.ones(100) b = np.ones(100, 1) a[b > 0] IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-14-05e3ddce24c9> in <module>() ----> 1 a[b ==

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SQL Server索引如何幫助在給定查詢中使用BETWEEN

索引是否有助於SQL Server中的BETWEEN子句？如果我有20000行的表，並且查詢是： select * from employee where empid between 10001 and 20000

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切片張量與INT32形狀的int64標量

考慮下面的代碼： x = tf.Variable([1.0,2.0,3.0]) i = tf.Variable([1], dtype = tf.int64) x[i] tensorflow拋出錯誤，很顯然，因爲x的形狀的類型是從類型i的不同。我可以通過將我轉換爲int32來解決它，但是有其他方法嗎？例如，我可以改變x的形狀類型嗎？

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當數據更新，添加或刪除時，如何使用ES + Logstash + MySQL實現實時索引更新？

我有一個沒有連接的表與MySQL數據庫〜100百萬行。這些項目可以更新或刪除，也可以將新記錄定期保存到MySQL DB中。每一分鐘。我怎樣才能達到Elasticsearch更新索引 when data is updated/changed/deleted in MySQL DB? Actualizing數據是必須爲我保持最新與MySQL這是非常重要的。可能嗎？謝謝。另外我試過解決方案schedu

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如何加快SQL表的速度並快速插入並選擇？

我正在做一些網絡抓取並將結果插入到數據庫中。刮花需要2秒左右，但插入需要更長的時間。有兩個表，第一個表是urls和Ids列表，第二個表是一組tagIds和siteIds。當我向siteIds添加索引（這是URL的md5哈希值時，我這樣做是因爲它可以加快插入速度，因爲它不必爲每個urls id查詢數據庫來添加站點標籤對）插入速度在300,000左右頁面之後掉落懸崖。例表1 hash

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獲取NumPy中的ndarray索引和值

我有一個尺寸爲N的任意數量的ndarray A。我想創建一個數組B的元組（數組或列表），其中每個元組中的第一個N元素是索引，最後一個元素是A中該索引的值。例如： A = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 然後 B = [(0, 0, 1), (0, 1, 2), (0, 2, 3), (1, 0, 4), (1, 1, 5), (1, 2, 6)] 什麼是爲此在

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關於某些變量的重複索引

我想在一個單獨的新變量中針對R中的某些變量索引重複項。讓我們假設我有以下數據集： a <- seq(from=0, to=1, by=.4) b <- seq(from=0, to=1, by=.4) c <- seq(from=0, to=1, by=.4) d <- seq(from=0, to=1, by=.4) df <- expand.grid(a=a, b=b, c=c,

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NumPy的高級索引：同一指數多次使用的+ =

假設你有下面的代碼 a = np.ones(8) pos = np.array([1, 3, 5, 3]) a[pos] # returns array([ 1., 1., 1., 1.]), where the 2nd and 4th el are the same a[pos] +=1 最後一條指令返回 array([ 1., 2., 1., 2., 1., 2., 1., 1.]