第乙個叫做列的離散度，我們先來看一下列的離散度的公式：
count(distinct(column_name)) : count(*)，列的全部不同值和所有資料行的比例。資料行數相同的情況下，分子越大，列的離散度就越高。
簡單來說，如果列的重複值越多，離散度就越低，重複值越少，離散度就越高。
了解了離散度的概念之後，我們再來思考乙個問題，我們在name 上面建立索引和在gender 上面建立索引有什麼區別。
當我們用在gender 上建立的索引去檢索資料的時候，由於重複值太多，需要掃瞄的行數就更多。例如，我們現在在gender 列上面建立乙個索引，然後看一下執行計畫。
alter table user_innodb drop index idx_user_gender;
alter table user_innodb add index idx_user_gender (gender); -- 耗時比較久
explain select * from `user_innodb` where gender = 0;
show indexes from user_innodb;alter table user_innodb drop index idx_user_name;
alter table user_innodb add index idx_user_name (name);
explain select * from `user_innodb` where name = 'leon';
show indexes from user_innodb;這個給我們的啟發是什麼？建立索引，要使用離散度（選擇度）更高的字段。
索引的使用原則
在where子句或者連線條件經常引用的列上建立索引，特別是大表的字段，應該建立索引。經常出現在關鍵字group by order by distinct後面的字段，最好建立索引。表的主鍵 外來鍵必須建立索引。建立了主鍵和唯一性約束後會自動建立唯一索引。如果單字段查詢很少甚至沒有，那麼可以建立復合索引...
loc,iloc,列索引，布林索引的使用
結論 1，loc，iloc，df.ename,df ename df ename 都是引用的方式進行訪問，也就是說被引用的資料發生改變，那麼df資料也會發生改變 2，如果只拿一列 乙個特徵值 資料，那麼返回的一般是series型別，達到兩列或者以上，一般是dataframe型別 3，loc 0 1,...
mysql單列索引 多列索引的使用
資料庫的索引可以加快查詢速度，原因是索引使用特定的資料結構 b tree 對特定的列額外組織存放,加快儲存引擎 索引是儲存引擎實現 查詢記錄的速度。索引優化是資料庫優化的最重要手段。如果查詢語句使用索引 通常是where條件匹配索引 就會利用樹的結構加快查詢，索引會按值查詢到要查詢的行在表中位置，不...