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기본 키가 A이고 두 개의 열이 B 및 C 인 테이블이 있다고 가정 해 보겠습니다. 조회하면 우리는 이미 인덱스가, A 이후 SELECT * FROM table WHERE A = 'thing' ORDER BY B, C 가 기본 키 싶지. 주문 가속화 측면에서 B 및 C에 색인을 추가하면 어떤 이점이 있습니까? 감사합니다.

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1D numpy 배열을 1 행의 행렬 인 것처럼 인덱스하는 방법은 무엇입니까?

난 같은 1D NumPy와 배열을 가지고 a = np.array([1,2,3,4,5]) 및 I 인덱스 등이 a을하려는 것이다 (이는 1 내지 5에 의한 매트릭스, 그리고 a[0,2]는 3과 동일 할 것처럼) a[0,2] Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-34-2fc05262

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index.html을 홈페이지가 아닌 다른 페이지로 설정하는 방법

'/ 체스'가 아닌 '체스'라는 특수 페이지에 index.html을 보여주고 싶습니다. 간단한 app.get('/chess', function(req, res) { res.sendFile(__dirname + '/public/index.html'); }); 이 작동하지 않습니다. 나는 아래의 오류를 얻을

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SQL에서 집계 함수 인덱싱

인덱싱을 사용하여 최적화하려는 다음 SQL 쿼리가 있습니다. select ean, count(nif) from produto P, fornece_sec F where P.ean = F.ean group by P.ean having count(nif) > 1 nif에 색인을 사용하는 것이 좋습니다.

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Excel, 다중 기준 색인 - 일치가 #NA 값을 계속 반환 함

년, 월 및 세그먼트 열에 관한 열 E의 총 세션 수를 찾으려고합니다. 배열 수식에 인덱스 일치 수식을 사용하고 있는데 3 개의 일치 조건을 추가했지만 여전히 #NA 결과가 나타납니다. 내가 이런 식으로하고 싶은 이유는 일부 vba 코드를 작업하고 변수에 해당 셀의 값을 할당하려고하기 때문입니다. 그런 다음 동적 변수를 사용하여 목록이 얼마나 길어질 지 모

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색인화의 팬더 dataframe 고르지 날짜를 기준으로 다음 GROUPBY 빈 필 특정 값이

나는 이런 식으로 뭔가 보이는 dataframe 있습니다 안양 Name date season binary Apple 2016-04-24 MAM 1 Banana 2016-05-01 MAM 1 Berry 2016-05-01 MAM 1 Berry 2017-11-05 OND 1 Orange 2016-11-27 OND 1 Kiwi 2017-0

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Apache Solr - 문서에 필수 uniqueKey 입력란이 누락되었습니다. ID :

Solr7.1 (SolrCloud 모드)을 사용 중이며 문서 고유성을 적용 할 필요가 없습니다. 따라서 required="false"과 같이 id 필드 (고유 키로 지정됨)를 스키마에 표시했습니다. <uniqueKey>id</uniqueKey> <field name="id" type="string" indexed="true" stored="false" re

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팝 인덱스가 범위를 벗어났습니다 (파이썬)

저는 매우 초보 프로그래머로 약 3 개월 전에 시작했습니다. 나는 학교 과제물을 작성하고있다. 그것은 브리지 대역폭 문제입니다. 임 : 'IndexError : pop index out of range'라인 28에 인덱스 오류가 발생했습니다. 이 문제를 해결하는 방법을 모릅니다. 나는 또한 내 코드를 개선하기위한 다른 제안에 대해서도 열려있다. 그런데 내

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(기본) 각 문자를 색인으로 인쇄하십시오.

a = 'Hello World!' print(a[0]) 그러면 'H'가 표시됩니다. 하지만 내 안에 모든 문자를 넣을 수있는 방법이 있습니까 별도로 입력하지 않고 print 번 입력 하시겠습니까?

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mysql 테이블에 숫자 인덱스를 추가하십시오.

2 개의 컬럼이 공동으로 기본 키 역할을하는 6 개의 컬럼이있는 테이블이 있습니다. 그러나 이제 테이블의 각 행에 숫자 인덱스 열을 추가하여 한 번에 특정 수의 행을 가져와 매번 새 데이터를 가져올 수 있습니다. 현재 열을 정렬 할 때마다 테이블이 커질 때마다 많은 시간이 걸립니다. 어떤 솔루션이 가장 좋을까요?