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更高维的数组（如三维数组等）原理类似，不过其存储和访问方式更加复杂，但都是基于低维数组的概念扩展而来的。 三、数组的操作 访问元素 如前面所述，通过索引来访问元素是数组最基本的操作。
自动备份是将集群的索引数据进行备份。索引的备份是通过创建集群快照实现，第一次备份时，建议将所有索引数据进行备份。云搜索服务支持将ES实例的快照数据保存到对象存储（OBS）服务中，借助OBS的跨region复制功能，可实现数据的跨region备份。详情请参见备份与恢复。
索引与查询优化：探讨了B树和Hash索引的优缺点，并深入剖析了MySQL索引优化的技术，帮助提高查询效率。数据库引擎与数据结构：介绍了MyISAM与InnoDB引擎的区别，讨论了B+树、B树、红黑树等数据结构在数据库中的应用，提升了对数据存储和检索的理解。
ORA-17335=没有设置匹配列名 ORA-17336=匹配列索引无效 ORA-17337=匹配列名无效 ORA-17338=无法设置匹配列索引 ORA-17339=无法设置匹配列名 ORA-17340=尚未设置要取消设置的列索引 ORA-17341=尚未设置要取消设置的列名
TLSF算法中，给出了计算两个索引的公式（背后的原理，要仔细学习一下上面两篇介绍TLSF的文章） 公式的变体为： 在鸿蒙M核中，SLI使用固定值3，即对于大块的内存，比如2^7~2^8区间，被分成了8等份，放在八个链表中。
往期精彩回顾 MYSQL-B+TREE索引原理 MySQL为什么选择B+树存储索引 深入了解 B-Tree 和 B+Tree 的区别 图解 MySQL 索引 —— B-Tree、B+Tree MySQL的查询需要遍历几次B+树，理论上需要几次磁盘I/O？
series和dict相比，series更像一个有顺序的字典（dict本身不存在顺序），其索引原理与字典相似（一个用key，一个用index）# Series 创建方法一：由字典创建，字典的key就是index，values就是valuesdic = {'a':1 ,'b':2
ApStorageIndex 存储卡接口索引。 ApStorageName 存储卡名称。 APID AP ID。 对系统的影响 无 可能原因 存储设备插入。 处理步骤 查看对应的存储设备是否被插入，如果没有，但是出现告警，请联系技术支持人员。
告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 15795475 紧急 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 PhysicalID 物理索引。 PhysicalName 物理名称。 对系统的影响 无法向PoE端口相连的PD供电。 可能原因 原因1：PSE芯片异常。
Index 物理索引。 PhysicalName 实体名称。 StorageName 存储设备名称。 对系统的影响 如果对应的存储设备在位，但是出现“is pulled out”的告警，系统配置文件、日志文件可能丢失。 可能原因 存储设备拔出。
NO_KEY_OPTIONS：不要在SHOW CREATE TABLE的输出中打印MySQL专用索引选项。 NO_TABLE_OPTIONS：不要在SHOW CREATE TABLE的输出中打印MySQL专用表选项（例如ENGINE）。
reltoastidxid oid TOAST索引的OID。 csnmin bigint 插入元组时的 CSN（提交序列号）。 csnmax bigint 更新或删除元组时的 CSN。 originid integer 元组的来源标识符。 dbnode oid 数据库OID。
分区级统计信息的支持范围为：分区级的page数和tuple数、单列统计信息、多列统计信息、表达式索引统计信息。 分区表统计信息有以下收集方式： 级联收集统计信息 指定具体单个分区收集统计信息 级联收集统计信息 分区级统计信息 父主题： 分区表查询优化
<database>.system.indexes 列出了数据库中的所有索引。 <database>.system.profile 包含该数据库的慢日志信息。 <database>.system.js 包含用于服务器端 JavaScript的特殊 JavaScript 代码。
分区级统计信息的支持范围为：分区级的page数和tuple数、单列统计信息、多列统计信息、表达式索引统计信息。 分区表统计信息有以下收集方式： 级联收集统计信息 指定具体单个分区收集统计信息 级联收集统计信息 分区级统计信息 父主题： 分区表查询优化
新增分区不继承表上的分类索引属性。 向范围分区表新增分区 向间隔分区表新增分区 向列表分区表新增分区 向二级分区表新增一级分区 向二级分区表新增二级分区 父主题： 分区表运维管理
CBO优化器评估执行代价依赖于统计信息，统计信息分为以下几类：表统计信息：总行数、数据块总数、平均行长度等；列统计信息：直方图、唯一值数量、空值数量、列密度等；索引统计信息：索引所在列，索引的大小，索引层级等；
CBO优化器评估执行代价依赖于统计信息，统计信息分为以下几类：表统计信息：总行数、数据块总数、平均行长度等；列统计信息：直方图、唯一值数量、空值数量、列密度等；索引统计信息：索引所在列，索引的大小，索引层级等；
最后，随着ClickHouse在业务中使用的深入，查询性能出现了瓶颈，排序字段、二级索引、物化视图以及哈希字段的选择和创建对ClickHouse查询性能有显著影响，但由于ClickHouse的语言和系统适配性限制，开发人员的学习及操作门槛较高，查询调优的难度增加。
//yetingyun.blog.csdn.net/ 一、关键原理 为什么要做超参数优化？
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