学习型索引

学习型索引的高效查找方式、对 B 树的挑战，还有在医疗数据里的应用潜力，嗯，这篇文章讲得蛮清楚的。RMI 模型的设计思路比较新，把查找当成预测问题来做，响应也快。像有序的患者 ID、生命体征数据这些，效率提升挺的。Dabble和Alex这些实现也有提，区别在哪、各自怎么优化的，都说得比较细，值得一看。如果你平时折腾索引优化或者搞医疗信息系统的开发，那这篇内容还挺有参考价值的。

matlab 的模糊控制程序资源里，这个叫 CLIFF 的项目真挺有意思的。它不是简单地跑个模糊控制算法，而是把类型 1和类型 2 模糊逻辑叠加使用，再加点遗传算法的调参，做出了一个会打 PONG 的 AI 教练——对，就是那个经典小游戏。球员行为是动态调整的，能根据游戏表现优化策略，听起来是不是有点像“教练型 AI”？

《关系型数据库索引优化技巧》提供了一种简单、高效、通用的关系型数据库索引设计方法。作者通过系统的讲解及大量的案例清晰地阐释了关系型数据库的访问路径选择原理，以及表和索引的扫描方式，详尽地讲解了如何快速地估算SQL运行的CPU时间及执行时间，帮助读者从原理上理解SQL、表及索引结构、访问方式等对关系型数据库造成的影响，并能够运用量化的方法进行判断和优化，指导关系型数据库的索引设计。《关系型数据库索引优化技巧》适用于已经具备了SQL这一关系型语言相关知识，希望通过理解SQL性能相关的内容，或者希望通过了解如何有效地设计表和索引而从中获益的人员。另外，《关系型数据库索引优化技巧》也同样适用于希望对新

我精心整理了关于Oracle索引的资料，希望能为大家提供帮助。

MATLAB 7提供了多种函数用于展示离散型数据，如stem函数、stem3函数和stairs函数。

《关系型数据库索引的设计与优化》介绍了一种简单、高效、通用的方法，用于优化关系型数据库的索引。作者通过系统的讲解和实例详细解释了关系型数据库中索引的设计原理，包括访问路径的选择和表、索引的扫描方式。文章还阐述了如何通过量化方法快速估算SQL运行的CPU时间和执行时间，帮助读者深入理解SQL、表结构以及索引的访问方式对关系型数据库的影响，并指导优化设计。

MySQL索引在数据库优化中扮演着关键角色，通过合理的索引设计可以显著提升查询效率和系统性能。

MySQL索引类型包括主索引、聚簇索引、唯一性索引、普通索引、复合索引和全文索引。创建索引是提升数据库性能的重要步骤。

加入 Datawhale 团队学习小组，详细学习 Python 模块 Pandas，该模块用于数据处理，对数据挖掘至关重要。学习安排： Pandas 基础（1 天） 索引（3 天） 分组（2 天） 变形（2 天） 合并（2 天） 综合练习（1 天） 学习材料：Datawhale-GYH 助教提供的参考资料。

反向键索引可你有序列数据时常见的性能问题，是那些连续增长的列。它通过将索引的键值反转来打乱数据的连续性，使得数据在索引中分布更均匀，减少了插入时的热点问题。举个例子，如果你有一个记录订单号的字段（比如从 1 开始顺序增加），使用反向键索引后，它就不会总是将新数据写入索引的同一个位置，从而提升性能。你可以通过 SQL 命令来实现：CREATE INDEX rev_index ON itemfile (itemcode) REVERSE;如果需要重建索引，可以用ALTER INDEX rev_index REBUILD NOREVERSE;。反向键索引是 Oracle 中一个蛮有用