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- mysql的常用索引 内容精选 换一换
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索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散的存储结构。 索引是针对表而建立的，它是由数据页面以外的索引页面组成的，每个索引页面中的行都会含有逻辑指针，以便加速检索物理数据。 在数据库关系图中，可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表，或保存该来自：专题
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华为云计算 云知识 主键，外键和索引之间的关系 主键，外键和索引之间的关系 时间：2021-06-02 11:12:37 数据库 主键用来识别唯一记录。外键体现两个实体之间存在关系。索引是物理层面，数据库中的具体对象。它们三者之间的联系如下表： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认来自：百科
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华为云计算 云知识 Dockerfile的常用指令 Dockerfile的常用指令 时间：2021-06-30 18:43:21 Docker通过读取Dockerfile中的指令自动生成映像。 下图是Dockerfile常用的一些指令以及各自的含义介绍： 文中课程 更多精彩课程、实来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库中索引的创建和使用 数据库中索引的创建和使用 时间：2021-06-02 14:50:42 数据库 可以增加索引的情况： 1. 在经常需要搜索查询的列； 2. 在作为主键的列上创建索引，强制该列的唯一性； 3. 在经常使用连接的列上创建索引； 4. 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引；来自：百科![]()
什么是GaussDB索引？ 索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散的存储结构。 索引是针对表而建立的，它是由数据页面以外的索引页面组成的，每个索引页面中的行都会含有逻辑指针，以便加速检索物理数据。 在数据库关系图中，可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当来自：专题![]()
华为云计算 云知识 Istio常用的流量治理策略 Istio常用的流量治理策略 时间：2021-07-01 14:21:08 Istio常用的流量治理策略包括： 1. 服务注册&发现； 2. 负载均衡； 3. 路由（流量切分、灰度发布）； 4. 熔断、降级； 5. 故障注入； 6来自：百科![]()
表示集群中需要部署ds pod的节点数量； CURRENT:对应status.currentNumberScheduled, 表示集群中已经有调度ds pod的节点数量； READY:对应status.NumberReady, 表示集群中已经有Running ds pod的节点数量； UP-TO-DATE:对应status来自：百科![]()
3和SQL4的主要特性。 GaussDB(DWS)提供了各种任务的SQL语句，包括查询数据，在表中插入、更新和删除行，创建、替换、更改和删除对象，控制对数据库及其对象的访问，保证数据库的一致性和完整性。 GaussDB(DWS)默认支持SQL2、SQL3和SQL4的主要特性。 管理控制台来自：专题![]()
us.updatedReplicas, 表示根据新模板创建的pod数量；AVAILABLE对应status.availableReplicas, 表示在minReadySeconds Pod的Container没有重启的Running Pod数量。 3. 更新Deployement：来自：百科![]()
b 更新VolcanoJobpatchBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查询指定namespace下的VolcanoJobslistBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 删除VolcanoJobdeleteB来自：百科![]()
华为云计算 云知识 常用Kubernetes工作负载的概念与区分 常用Kubernetes工作负载的概念与区分 时间：2021-07-01 10:04:10 常用的Kubernetes工作负载有Deployment、Job/Cronjob、DaemonSet。它们的概念与区分见下表：来自：百科![]()
院 数据库开发环境 HCIA-GaussDB系列课程。华为的GaussDB支持基于C、Java等应用程序的开发。了解它相关的系统结构和相关概念，有助于更好地去开发和使用 GaussDB数据库 。 本课程讲述了GaussDB的所有工具使用，方便用户学习和查看。学习本课程之前，需要了解操来自：百科![]()
华为云云原生黄金课程01：云原生开学“第一课” 《云原生王者之路集训营》是华为云云原生团队精心打磨的云原生学习技术公开课，分为黄金、钻石、王者三个阶段，帮助广大技术爱好者快速掌握云原生相关技能。本课程为黄金课程的第一课，由华为云CNCF的官方大使、技术监督委员会贡献者，Kubernetes社区Maintai来自：百科![]()
本课程将会讲解Python在数据分析、AI和图像处理等领域常用的工具包。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度学习框架来自：百科
