Exemple: ma description indique que telle colonne à un index unique, j'aimerais (par programmation) vérifier si en production cette rubrique est déjà indexée ou non et le cas échéant ajouter l'index manquant sur la colonne.... Peut-être que ma démarche est complètement loufoque et là aussi finalement votre avis m'intéresse. Un peu loufoque... Vous auriez dû commencer par le commencement en nous disant ce que vous voulez faire... Nous aurions pu vous orienter. C'est c'est pour "tracer" les modifications de structure (index compris) entre une base et l'autre, il existe au moins 5 moyens différents de l'automatiser - réplication transactionnelle - trigger DDL - Change Tracking - CDC. - tableDiff... Donc, formulez votre demande de manière fonctionnelle et on vous donnera la solution la plus adaptée. Donnez aussi quelques exemples. Mysql — Je reçois Erreur: Index manquant sur la (les) colonne (s). lorsque j'essaie de créer une relation entre les tables dans l'outil phpMyAdmin Designer. 06/01/2012, 10h52 #11 La table dexes est très intéressante puisqu'elle permet de lister tous les index et de savoir si c'est une clé primaire, un index unique ou non.
Donc si je comprends bien, les colonnes indexées augmente la rapidité des recherches des clauses WHERE (pour les SELECT, UPDATE et DELETE) et des conditions de jointures (pour les SELECT)? 2. Pour éviter les tris... je ne comprends pas, est-ce que cela signifie qu'on n'a plus besoin de préciser ORDER BY lorsqu'on fait un SELECT si nous avons une clé primaire en auto-incrément? Un index est manquant sur la colonne photo. 3. Lorsque tu dis éviter les accès à la table, est-ce qu'il y a des tables dont nous sommes obligé de préciser un index dans la clause WHERE pour avoir accès (à la table)? 1 janvier 2012 à 16:57:41 > Pour éviter les tris Quand tu fais "SELECT * FROM joueurs ORDER BY score DESC LIMIT 5" et que tu as un index sur score, la BDD va utiliser l'index pour prendre les 5 meilleurs scores plutôt que de trier toute la table. Un index de type btree est déjà trié. Bien sûr il faut toujours mettre le ORDER BY, mais la BDD n'est pas obligée d'effectuer réellement le tri si il y a moyen de l'éviter. > éviter les accès à la table Certaines BDD peuvent utiliser uniquement l'index sans devoir regarder la table.
Exemple: ma description indique que telle colonne à un index unique, j'aimerais (par programmation) vérifier si en production cette rubrique est déjà indexée ou non et le cas échéant ajouter l'index manquant sur la colonne. Pourquoi je ne veux pas utiliser une procédure stockée, parce que je n'arrive pas à l'exploiter par programmation. Comparez deux colonnes et ajoutez les valeurs manquantes dans Excel. Je dois avouer que je suis assez novice mais lorsque j'exécute ma requête, je ne récupère qu'une ligne avec les colonnes name, owner, type et created_datetime mais pas le reste. De plus comment puis-je faire de façon certaine la différence entre une clé primaire, un index unique et un index avec doublons? Si on m'apporte la réponse à cette question, la procédure stockée suivante pourrait sans doute convenir: Peut-être que ma démarche est complètement loufoque et là aussi finalement votre avis m'intéresse. 05/01/2012, 18h39 #9 écris donc une requête avec les vues suivantes: l_columns, LUMNS et dexes 05/01/2012, 19h17 #10 Le but est d'opérer automatiquement une modification de la structure de table en m'appuyant sur une description personnelle de la structure de cette table.
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. KB2938463-FIX : il n’y a pas de recommandations d’index manquantes affichées lorsque l’index est incorrect pour la requête dans SQL Server 2014. 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.
on présume que et sont déjà indexés, car clés primaires auto-increment. o. type_orga_id devra être indexé (index simple) avant que tu le "branches" comme clé étrangère sur 2) Pour autant, je ne peux guère t'aider, car ce qui me surprend, c'est que sur ton concepteur, le champ o. Un index est manquant sur la colonne definition. type_orga_id semble déjà indexé (symbole #)! 3) pour répondre à ton schéma numéro 2, censé nous prouver que tu avais déjà créé des clés étrangères sans index préalable, c'est parce que tu oublies que les id auto-incrémentés sont tous forcément des clés primaires, donc encore mieux indexés que unique! (qui peut le plus peut le moins). Une clé primaire est la forme d'indexation la plus sévère, disons.
Opérateurs logiques Nous pouvons utiliser les opérateurs logiques sur les valeurs des colonnes pour filtrer les lignes. df[l1 > 0. 5] name cat val1 val2 ------------------------------------------- 1 Noah A 0. 58 2 2 Jon C 0. 76 1 3 Tom B 0. 96 3 Nous avons sélectionné les lignes dans lesquelles la valeur de la colonne « val1 » est supérieure à 0, 5. Les opérateurs logiques fonctionnent également sur les chaînes de caractères (strings). df[ > 'Jon'] name cat val1 val2 1 Noah A 0. 28 6 3 Tom B 0. 07 5 Seuls les prénoms qui suivent « Jon » dans l'ordre alphabétique sont sélectionnés. 2. Opérateurs logiques multiples Pandas permet de combiner plusieurs opérateurs logiques. Par exemple, nous pouvons appliquer des conditions sur les colonnes val1 et val2 comme ci-dessous. df[(l1 > 0. 5) & (l2 == 1)] name cat val1 val2 2 Jon C 0. Un index est manquant sur la colonne dans. 76 1 Le signe « & » signifie « et » et le signe « | » signifie « ou ». df[(l1 < 0. 5) | (l2 == 3)] name cat val1 val2 0 Alba A 0. 09 6 3 Tom B 0. 96 3 4 Emilie B 0. 27 4 5 Coco C 0.
En effet, peu de prénoms se trouvent avant Alex. L'index permet donc d'économiser l'essentiel du nombre de lignes. À l'inverse, presque tous les prénoms sont avant Yves. MySQL doit donc parcourir soit la table en entier, soit l'index dans sa quasi-intégralité. Comme celui-ci est destiné à une recherche précise et non à une recherche intégrale, il est alors moins efficace que la table. MySQL utilise-t-il vraiment l'index? À chaque requête, l'optimiseur de MySQL choisit ou non d'utiliser l'index. L'essentiel du travail d'optimisation consiste à s'assurer qu'il fait les bons choix. Les chiffres présentés ici (et qu'on retrouve plus ou moins en répétant plusieurs fois les tests) montrent que la contribution globale de l'index est très positive, même si elle peut être légèrement pénalisante dans les cas marginaux. Pour connaître la décision de l'optimiseur, mettons la commande EXPLAIN en tête de requête. Elle révèlera le plan d'exécution de la requête: Affichage du plan d'exécution de deux requêtes EXPLAIN SELECT COUNT ( *) FROM Test_Perf WHERE a_prenom > 'Yves'; SELECT COUNT ( *) FROM Test_Perf WHERE Prenomlndexe > 'Yves'; Quelques colonnes de l'Explain des deux requêtes Table Type Possible_key Key Key_len Rows Extra Test_Perf ALL NULL NULL NULL 7469360 Using where Test_Perf range i i 138 10109 Using where Using index Lire un plan d'exécution ne s'apprend pas en quelques lignes.