[Phpmyadmin] Erreur: Un Index Manquant

Merci encore. Impossible de dire quoi que ce soit car l'index manquant est complètement stupide. D'une part, cela ne tient pas compte de la sélectivité. Avoir un index qui ne couvre pas la requête est très bien si vous ne renvoyez que quelques lignes. Mais MI ne se soucie pas de la sélectivité, il veut donc couvrir chaque requête. Et il peut suggérer un index sur (a) comprenant (b, c), et un autre index sur (a) comprenant (b, c, d). C'est-à-dire pas d'intelligence (qui vient du fait qu'il ne veut pas passer trop de temps à générer ces recommandations). Vous créez des index pour prendre en charge vos requêtes. Activez le magasin de requêtes et travaillez à partir de là. Ou créez des index et après un certain temps, voyez s'ils ont été utilisés. Ou, si vous connaissez la charge de votre requête, travaillez avec les requêtes. Peut-être ai-je manqué un point clé de votre message, alors veuillez me le faire savoir. :-) 2 Merci d'avoir pris le temps et d'avoir répondu à la question, je ne comprends pas quand l'index est déjà là et n'est pas utilisé efficacement alors pourquoi il demande à nouveau de créer un index sur la même colonne.

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Avec une requête ne prenant en compte qu'une seule colonne dans le WHERE? 2. Avec une requête prenant en compre Nom, Prenom et InitialeDeuxiemePrenom dans le WHERE? 3. Comment le SGBD se débrouille avec 3 index? Faut-t-il lui indiquer un ordre pour commencer par Nom, puis Prenom, puis InitialeDeuxiemePrenom ou il se débrouille tout seul? Je te remercie! 5 janvier 2012 à 20:54:57 Si tu fais "UPDATE blabla WHERE machin=truc" et que tu as un index sur "machin", ça accélère la recherche de la ligne à modifier (il faut bien la trouver pour pouvoir la modifier). Donc un index accélère toutes les opérations de recherche (le select étant le cas le plus fréquent). Mais effectivement à chaque écriture, il faut tenir l'index à jour, ce qui ralentit ces opérations. Donc, ça dépend de la quantité d'écritures que tu fais. Pour ton autre question, un index est efficace quand il est sélectif, par exemple "WHERE machin=truc" où la colonne "machin" a la valeur "truc" dans 1% des lignes. Si la valeur recherchée est présente dans 90% des lignes, ça ne sert à rien d'utiliser l'index, autant lire toute la table.

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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.

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Par exemple, si tu fais "SELECT score FROM joueurs ORDER BY score DESC LIMIT 5" et que tu as un index sur score, la BDD peut prendre les données directement dans l'index. Par contre si tu fais "SELECT * FROM joueurs ORDER BY score DESC LIMIT 5" il faudra regarder dans la table pour prendre les autres colonnes. > nous sommes obligé de préciser un index dans la clause WHERE non c'est purement une optimisation 5 janvier 2012 à 16:43:28 Bonjour Lord Casque Noir, J'ai trouvé un tutoriel très intéressant sur les index sur ce site, néanmoins il y a quelques contradictions avec ce que tu m'as dis. En particulier ce point: Citation: Extrait du tutoriel Intérêt des index tout l'intérêt des index est d'accélérer les requêtes de sélections qui utilisent comme critères de recherches des colonnes indexées. Désavantages Ils ralentissent les requêtes d' insertion, modification et suppression, puisqu'à chaque fois, il faut remettre l'index à jour en plus de la table. Ai-je mal compris ton explication? Sinon j'aurai 3 autres petites questions liés aux index simples, serait-t-il pertinent de créer une table avec beaucoup d'index, en considérant que nous sommes susceptible d'effectuer une recherche sur chacun de ces colonnes: ID (Clé Primaire) | Nom (Index Simple) | Prenom (Index Simple) | InitialeDeuxiemePrenom (Index Simple) 1.

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Elle retourne directement les lignes correspondant à la condition booléenne donnée passée comme étiquette. Remarquez les crochets à côté de dans l'extrait. import pandas as pd print ([df['B'] == 19]) Les lignes correspondant à la condition booléenne sont renvoyées sous forme de sortie au format d'une Dataframe. Production: A B C D Plusieurs conditions peuvent être enchaînées et appliquées ensemble à la fonction, comme indiqué ci-dessous. Cela permet d'isoler les lignes en fonction de conditions spécifiques. import pandas as pd print ([(df['B'] == 19) | (df['C'] == 19)]) Obtenir l'index des lignes avec () Si vous souhaitez trouver uniquement les indices correspondant à la DataFrame qui satisfait à la condition booléenne passée en argument, () est le moyen le plus simple d'y parvenir. import pandas as pd print ([df['B'] == 19]()) Dans l'extrait ci-dessus, les lignes de la colonne A correspondant à la condition booléenne == 1 sont renvoyées en sortie comme indiqué ci-dessous. Production: [6, 9] La raison pour laquelle nous avons mis tolist() derrière la méthode index() est de convertir l' Index en liste; sinon, le résultat est de type de données Int64Index.

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.