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psd为什么保存png成索引模式了

匿名- 2023-08-24 08:32:26

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于psd为什么保存png成索引模式了，为什么索引这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

python中为什么索引执行不了
psd为什么保存png成索引模式了
mysql联合索引最左匹配原因
江苏户口本为什么没有索引页

python中为什么索引执行不了

在Python中，索引错误通常是由于对于一个不存在的索引进行访问所导致的。比如，尝试访问一个元组、列表或字符串中不存在的元素，就会引发索引错误。

例如，如果有一个列表a，索引范围是从0到len(a)-1，那么如果尝试访问此范围之外的索引，如a[len(a)]，就会引发索引错误。

解决此问题可以进行以下两个步骤：

1.检查索引范围，确保不要访问超出范围的索引。如果访问列表的最后一个元素，可以使用索引-1，以避免索引错误。

2.（可选）使用异常处理机制来处理这个错误。可以使用try-except语句捕获索引错误，并进行适当的处理。

例如：

```

a=[1,2,3]

try:

print(a[3])

exceptIndexError:

print("索引超出范围")

```

以上代码中，如果尝试访问a[3]，则会触发IndexError，并输出“索引超出范围”的提示信息，避免了代码异常终止的情况。

psd为什么保存png成索引模式了

图像-图像模式-颜色。在保存就不是索性内模式了。

mysql联合索引最左匹配原因

最左前缀匹配原则

在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，

示例：

对列Gid、列Cid和列Sid建一个联合索引

联合索引uni_Gid_Cid_SId实际建立了(Gid)、(Gid,Cid)、(Gid,Cid,SId)三个索引。

插入模拟数据

查询实例：

上面这个查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则，检索时会使用索引(Gid,Cid)进行数据匹配。

注意

索引的字段可以是任意顺序的，如：

这两个查询语句都会用到索引(Gid,Cid)，mysql创建联合索引的规则是首先会对联合合索引的最左边的，也就是第一个字段Gid的数据进行排序，在第一个字段的排序基础上，然后再对后面第二个字段Cid进行排序。其实就相当于实现了类似orderbyGidCid这样一种排序规则。

有人会疑惑第二个查询语句不符合最左前缀匹配：首先可以肯定是两个查询语句都保函索引(Gid,Cid)中的Gid、Cid两个字段，只是顺序不一样，查询条件一样，最后所查询的结果肯定是一样的。既然结果是一样的，到底以何种顺序的查询方式最好呢？此时我们可以借助mysql查询优化器explain，explain会纠正sql语句该以什么样的顺序执行效率最高，最后才生成真正的执行计划。

那么问题产生了？既然结果是一样的，到底以何种顺序的查询方式最好呢？

所以，而此时那就是我们的mysql查询优化器该登场了，sql语句中字段的顺序不需要和联合索引中定义的字段顺序一致，查询优化器会自己调整顺序，mysql查询优化器会判断纠正这条sql语句该以什么样的顺序执行效率最高，最后才生成真正的执行计划。所以，当然是我们能尽量的利用到索引时的查询顺序效率最高咯，所以mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。

为什么要使用联合索引

减少开销。建一个联合索引(Gid,Cid,SId)，实际相当于建了(Gid)、(Gid,Cid)、(Gid,Cid,SId)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！

覆盖索引。对联合索引(Gid,Cid,SId)，如果有如下的sql:selectGid,Cid,SIdfromstudentwhereGid=1andCid=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

效率高。索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:selectfromtablewhereGid=1andCid=2andSId=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合Gid=2andCid=3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10%10%*10%=1w，效率提升可想而知！

缺点。联合索引越多，索引列越多，则创建的索引越多，索引都是存储在磁盘里的，通过索引算法(Btree代表索引算法使用二叉树的形式来做索引的)来查找数据，的确可以极大的提高查询效率，但是与此同时增删改的同时，需要更新索引，同样是需要花时间的，并且索引所占的磁盘空间也不小。

建议。单表尽可能不要超过一个联合索引，单个联合索引不超过3个字段。

引申

对于联合索引(Gid,Cid,SId)，查询语句SELECT*FROMstudentWHERECid=465176354;是否能够触发索引？大多数人都会说NO，实际上却是YES。

原因：

观察上述两个explain结果中的type字段。查询中分别是：

type:index

type:ref

index：这种类型表示mysql会对整个该索引进行扫描。要想用到这种类型的索引，对这个索引并无特别要求，只要是索引，或者某个联合索引的一部分，mysql都可能会采用index类型的方式扫描。但是呢，缺点是效率不高，mysql会从索引中的第一个数据一个个的查找到最后一个数据，直到找到符合判断条件的某个索引。所以，上述语句会触发索引。

ref：这种类型表示mysql会根据特定的算法快速查找到某个符合条件的索引，而不是会对索引中每一个数据都进行一一的扫描判断，也就是所谓你平常理解的使用索引查询会更快的取出数据。而要想实现这种查找，索引却是有要求的，要实现这种能快速查找的算法，索引就要满足特定的数据结构。简单说，也就是索引字段的数据必须是有序的，才能实现这种类型的查找，才能利用到索引。