[Phpmyadmin] Erreur: Un Index Manquant
un index est manquant sur la colonne phpmyadmin (8) MySQL indexe-t-il automatiquement les colonnes de clé étrangère? Apparemment, un index est créé automatiquement comme spécifié dans le lien que robert a posté. InnoDB nécessite des index sur les clés étrangères et les clés référencées afin que les vérifications de clés étrangères puissent être rapides et ne nécessitent pas d'analyse de table. Dans la table de référence, il doit y avoir un index où les colonnes de clé étrangère sont répertoriées en tant que premières colonnes dans le même ordre. Un tel index est créé automatiquement sur la table de référence s'il n'existe pas. (Cela contraste avec certaines versions plus anciennes, dans lesquelles les index devaient être créés explicitement ou la création de contraintes de clé étrangère échouait). Un index est manquant sur la colonne de douche. Index_name, s'il est donné, est utilisé comme décrit précédemment. InnoDB et les contraintes FOREIGN KEY Comme indiqué pour InnoDB. Au début, je pensais que c'était étrange que beaucoup d'autres (en particulier MS SQL et DB2) ne le font pas.
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La reconstruction d'un index est un processus lourd où l'index est supprimé et recréé de toute pièce dans une nouvelle structure, libérée de toute fragmentation ou de tout espace entre ses pages. Alors que la réorganisation est un processus de nettoyage de structure qui laisse le système en l'état sans verrouiller les tables ou les vues affectées, le processus reconstruction verrouille la table ou la vue sur laquelle l'index considéré est construit pour toute la durée de la reconstruction. Un index est manquant sur la colonne video. Cela signifie que de longues périodes d'arrêt peuvent survenir et ce n'est pas toujours une situation acceptable dans certains environnements. Si nous gardons cela à l'esprit, nous pouvons clairement considérer le processus de reconstruction d'index comme la "manière forte" pour résoudre le problème, en gardant à l'esprit qu'elle a un coût à savoir le verrouillage plus ou moins long de l'objet sur lequel l'index est basé. D'un autre côté, la réorganisation d'index est une solution à moindre coût qui résoudra le problème de la fragmentation de manière moins efficace vu que l'index nettoyé sera toujours moins performant qu'un index reconstruit de toute pièce.
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Les analyses TableSpace ne sont meilleures que les analyses d'index lorsqu'il y a très peu de lignes de table. Dans la grande majorité des cas, une clé étrangère devrait donc être indexée. Ensuite, ça m'a un peu frappé - cela ne signifie pas nécessairement qu'il doit s'agir d'un index autonome (une colonne) - où il se trouve dans l'index FK automatique de MySQL. Donc, peut-être que c'est la raison pour laquelle MS SQL, DB2 (Oracle, je ne suis pas sûr sur), etc laisse le DBA; après tout, plusieurs index sur de grandes tables peuvent causer des problèmes de performances et d'espace. Un index est manquant sur la colonnes. Il n'est pas possible d'utiliser la clé d'index automatiquement ALTER TABLE (NAME OF THE TABLE) ADD INDEX (FOREIGN KEY) Nom de la table que vous avez créée par exemple des photographies et FOREIGN KEY par exemple photograph_id. Le code devrait être comme ça ALTER TABLE photographs ADD INDEX (photograph_id); Oui, Innodb fournit. Vous pouvez mettre un nom de clé étrangère après la clause FOREIGN KEY ou laisser MySQL créer un nom pour vous.
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logical_not((df['b']))] df[df['A']([5. 3, 2. 7])]: renvoie un dataframe avec seulement les lignes où la valeur de A est parmi celles listées. (df['A']) ou aussi df['A'](): pour tester les valeurs nulles d'une colonne d'un dataframe. on peut tester si une valeur est nulle par ([0, 0]) (attention, () en revoie une exception sur une valeur de type string). df['A'](): renvoie une series de booleens qui indique si le champ est nan, identique à df['A']() ('A > 2 and B < 10'): permet d'utiliser des condtions complexes (renvoie un nouveau dataframe, le dataframe d'origine est inchangé). Mysql - vue - un index est manquant sur la colonne phpmyadmin - Code Examples. (df['A'] < 5)[0]: renvoie une array numpy des index (de 0 à n - 1) où la condition est vérifiée. [(df['A'] < 5)[0], :]: renvoie un dataframe des lignes où la condition est vérifiée. Quand on a 2 index de dataframes: ersection(ind2): les index communs. (ind2): la réunion des index. ind1. difference(ind2): les index présents dans ind1, mais pas dans ind2. mmetric_difference(ind2): la différence symétrique entre les 2 index Réindexation d'un dataframe: set_index(): renvoie un dataframe réindexé de 0 à n - 1, mais conserve une colonne index avec les anciennes valeurs de l'index!
45 4 6 Anna B 0. 17 2 3. isin La méthode isin est une autre façon d'appliquer des conditions multiples pour le filtrage. Par exemple, nous pouvons filtrer les prénoms qui existent dans une liste donnée. names = ['Jon', 'Noah', 'Emilie'] df[(names)] name cat val1 val2 4 Emilie B 0. 27 4 4. Accesseur Str Pandas est également une bibliothèque très efficace pour les données textuelles. Quatre raisons de créer un index sur une colonne - Je pense qu'il m'en manque 2 par Gugelhupf - OpenClassrooms. Les fonctions et méthodes de l'accesseur str offrent des moyens flexibles de filtrer les lignes sur la base de chaînes de caractères string. Par exemple, nous pouvons sélectionner les prénoms qui commencent par la lettre « A ». df[('A')] name cat val1 val2 6 Anna B 0. 17 2 La fonction contains de l'accesseur str renvoie les valeurs qui contiennent un ensemble donné de caractères. df[('a')] name cat val1 val2 6 Anna B 0. 17 2 Nous pouvons également transmettre un ensemble plus long de caractères à la fonction contains en fonction des chaînes de caractères présentes dans les données. 5. Tilde (~) L'opérateur tilde est utilisé pour la logique « not » dans le filtrage.