一般來說，不應該建立索引的的這些列具有下列特點：
1，對於那些在查詢中很少使用或者參考的列不應該建立索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，並不能提高查詢速度。相反，由於增加了索引，反而降低了系統的維護速度和增大了空間需求。
2，對於那些只有很少資料值的列也不應該增加索引。這是因為，由於這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的資料行佔了表中資料行的很大比例，即需要在表中搜尋的資料行的比例很大。增加索引，並不能明顯加快檢索速度。
3，對於那些定義為text, image和bit資料型別的列不應該增加索引。這是因為，這些列的資料量要麼相當大，要麼取值很少。
4，當修改效能遠遠大於檢索效能時，不應該建立索引。這是因為，修改效能和檢索效能是互相矛盾的。
當增加索引時，會提高檢索效能，但是會降低修改效能。當減少索引時，會提高修改效能，降低檢索效能。因此，當對修改效能的要求遠遠大於檢索效能時，不應該建立索引。
什麼樣的列使用索引？
這個問題以前經常面試別人，大多數的回答都是非常淺的。只回答重複度低的，為什麼重複度低的就適合採用索引，好像很少有人能答出來。先說乙個前提，所有的系統瓶頸最終都落在io上，包括網路io和磁碟io，例如，一台機器cpu每秒可以執行5億條指令，如果是7200轉的磁碟的話，一分鐘7200轉，一轉1 120秒...
什麼樣的資料集不適合用深度學習
什麼樣的資料集不適合用深度學習?資料集太小，資料樣本不足時，深度學習相對其它機器學習演算法，沒有明顯優勢。資料集沒有區域性相關特性，目前深度學習表現比較好的領域主要是影象 語音 自然語言處理等領域，這些領域的乙個共性是區域性相關性。影象中畫素組成物體，語音頻號中音位組合成單詞，文字資料中單詞組合成句...
嵐藍財富知識普及 什麼樣的人理財不適合分散投資
關於觸控過出資理財的人，肯定都知道一句話，那便是 雞蛋不要放在乙個籃子裡 而與這句話對應的出資辦法便是 渙散出資。渙散出資是指一同出資不同的產品，相對單一出資來說，渙散出資能夠確保在不下降收益的一同下降出資危險，這便是說渙散出資能夠讓我們改進危險 收益比率。但並不是所有人都適宜渙散出資。那麼問題來了...