IndexR试用与评测
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Excel技巧如何使用INDEX函数进行数据索引Excel技巧:如何使用INDEX函数进行数据索引Excel是一款功能强大的电子表格软件,在日常工作和数据处理中被广泛应用。
INDEX函数是Excel中非常实用的函数之一,它可以帮助我们在表格中进行数据索引,快速定位到特定的数值,提高数据处理的效率。
本文将介绍INDEX函数的基本语法和使用技巧,帮助读者更好地掌握Excel的数据索引功能。
一、INDEX函数的基本语法在使用INDEX函数之前,我们先了解一下它的基本语法。
INDEX 函数的语法如下:INDEX(数据数组, 行数, 列数, 区域数)其中,数据数组是指需要进行索引的数据区域;行数是指需要返回的数值所在的行数;列数是指需要返回的数值所在的列数;区域数用于指定返回结果的范围,通常为可选参数,如果不指定,则返回单个数值。
二、INDEX函数的使用技巧1. 返回单个数值INDEX函数最常见的用法是返回单个数值。
例如,我们有一个销售表格,包含产品名称、销售额和销售量等信息。
现在需要根据产品名称查找对应的销售额。
可以使用以下公式:=INDEX(销售额区域, MATCH(查找的产品名称, 产品名称区域, 0))其中,销售额区域是指销售额所在的数据区域;MATCH函数用于查找产品名称在产品名称区域中的位置。
通过这种方式,我们可以快速定位到对应产品的销售额。
2. 返回一列或一行数据除了返回单个数值,INDEX函数还可以返回一列或一行的数据。
例如,我们需要根据产品名称查找对应的销售金额和销售量。
可以使用以下公式:=INDEX(销售额区域&销售量区域, , MATCH(查找的产品名称, 产品名称区域, 0))通过在INDEX函数中使用逗号来指定行数为空,即可返回整列的数据。
通过这种方式,我们可以同时获取到销售金额和销售量的数据。
3. 返回多个数值有时候,我们需要返回多个数值。
例如,我们需要查找销售额大于某个特定数值的产品名称。
Indexer系统全面教程1.Indexer系统有什么用?做技能时,往往需要给单位绑定一些数据,比如做护盾类技能时需要绑定护盾能抵消的伤害值,做一些持续伤害的技能时需要给技能目标单位绑定伤害来源单位和每秒的伤害值.目前常用的方法有全局变量、缓存和哈希表三种。
全局变量有高效、方便使用的有点,只需要设置变量=xx即可;缺点则是无法支持多人。
市面上大多数支持多人的做法是采用全局变量数组,用玩家索引做数组索引。
在控制单英雄的地图中可以起到很好的效果,但是对于需要支持更多单位、或者每个玩家多个单位的时候,就显得不够用。
缓存和哈希表分别对应1.20版本和1.24版本的魔兽。
缓存需要使用return bug,需要使用jass或自定义代码来存储数据;哈希表提供了GetHandleId函数,但是在触发器中没有合适的接口,最后还是需要通过自定义代码或第三方we(比如ydwe)提供的功能来使用,比较复杂。
使用Indexer系统可以方便的记录很多数据,而且通过扩展,该系统可以支持位移系统等更多的功能。
2.Indexer系统的原理Indexer系统是基于全局变量数组的记录方式。
触发中有设置单位自定义值的功能,自定义值可以是任意整数,而且可以绑定单位而没有其他副作用。
Indexer系统通过一定的算法,使得每个单位都拥有不同的自定义值。
这样,类似于利用玩家索引制作支持多人的技能,可以将单位的自定义值作为数组索引来使得触发支持多人,可以支持任意玩家的任意多个单位(理论上只能支持8191个单位,但绝大多数地图上不会同时存在如此多的单位)。
Indexer系统在地图初始化时选取全地图的单位来设置不同的自定义值。
之后通过单位进入可用地图区域来获取系统中新增的单位。
由于单位进入可用地图区域事件有延时,所以需要新建的单位立刻进入系统时(比如弹幕、马甲持续攻击芙蓉面还),还需要一个新增单位的触发。
当单位死亡时,判断是否为英雄单位。
如果不是英雄,则可以移出Indexer系统。
C# 类中索引器的使用(2009-05-08 15:24:18)标签:it分类:.NETC# 类中索引器的使用索引器(Indexer)是C#引入的一个新型的类成员,它使得类中的对象可以像数组那样方便、直观的被引用(显然,这一功能在创建集合类的场合特别有用,而在其他某些情况下,比如处理大型文件或者抽象某些有限资源等,能让类具有类似数组的行为当然也是非常有用的。
)。
索引器非常类似于属性,但索引器可以有参数列表,且只能作用在实例对象上,而不能在类上直接作用。
定义了索引器的类可以让您像访问数组一样的使用 [ ] 运算符访问类的成员。
(当然高级的应用还有很多,比如说可以把数组通过索引器映射出去等等). 但是,首先让我们概述下属性这个概念以便了解些必要的背景知识。
C#中的属性类在设计时,其字段成员一般被声明为私有的,如果想读取或设置其值,需要提供这样的方法,而在C#中,使用属性更充分体现了对象的封装性,让用户不直接操作类的相关数据,而是通过其提供的访问器进行访问。
属性可以是类、结构和接口的成员。
其定义的形式为:访问修饰符数据类型标识符{访问器声明;}访问修饰符可以是new,static,virtual,absctract,override和public,protected,private,internal的合法组合。
访问器有get访问器和set访问器两种,其声明的格式如下:get { return 要访问的成员; }set { 要设置值的成员 = value; }在使用get访问器时要注意,其使用return要返回的值必须与属性声明的数据类型相同,或能够隐式地转换为属性声明的数据类型。
set访问器的值是通过隐含的参数value带进来的,其主据类型也必须与属性声明的数据类型相同或能够进行隐式转换。
在属性定义中,get访问器和set访问器的规则如下:(1)同时具有get访问器和set访问器的属性,其值是可以读取也可以进行修改的;(2)只有get访问器的属性是只读属性,即这样的属性值仅允许读取,而不能进行修改;(3)只有set访问器的属性为只写属性,即该属性的值仅能修改,而不能读取。
index函数的使用Python中的index函数是一种非常常用的函数,它可以用来查找某个元素在列表中的位置。
在本文中,我们将详细介绍index函数的使用方法和注意事项。
index函数的基本用法index函数的基本用法非常简单,只需要在列表后面加上".index(元素)"即可。
例如,我们有一个列表a=[1,2,3,4,5],我们想要查找元素3在列表中的位置,只需要输入a.index(3)即可。
运行结果为2,表示元素3在列表中的位置是第3个。
需要注意的是,如果要查找的元素不在列表中,会报错。
因此,在使用index函数时,最好先判断一下要查找的元素是否在列表中。
index函数的高级用法除了基本用法外,index函数还有一些高级用法,可以更加灵活地使用。
下面我们将介绍两种常见的高级用法。
1. 查找元素的起始位置有时候,我们需要查找某个元素在列表中的起始位置。
例如,我们有一个列表a=[1,2,3,4,5,3,4,5],我们想要查找元素3在列表中的起始位置,只需要输入a.index(3,0)即可。
其中,0表示从列表的第一个元素开始查找。
运行结果为2,表示元素3在列表中的起始位置是第3个。
2. 查找元素的结束位置有时候,我们需要查找某个元素在列表中的结束位置。
例如,我们有一个列表a=[1,2,3,4,5,3,4,5],我们想要查找元素3在列表中的结束位置,只需要输入a.index(3,3)即可。
其中,3表示从列表的第4个元素开始查找。
运行结果为5,表示元素3在列表中的结束位置是第6个。
需要注意的是,如果要查找的元素不在列表中,会报错。
因此,在使用高级用法时,最好先判断一下要查找的元素是否在列表中。
总结index函数是Python中非常常用的函数之一,它可以用来查找某个元素在列表中的位置。
在使用index函数时,需要注意要查找的元素是否在列表中,以及高级用法中的起始位置和结束位置的含义。
index方法index方法是一种技术,也被称为搜索索引技术,它可以帮助我们更快速、更有效率地搜索和找到所需信息。
它的基本原理是根据相关的关键字分析文档,从而将文档聚集到一起,以便让我们更容易找到相应的信息。
index方法有许多好处,首先,它可以帮助用户极大地提高访问速度和搜索效率。
因为它能够高效地将相关的文档聚集到一起,因此用户在搜索方面可以节省很多时间,而且搜索结果也更加准确可靠。
其次,index方法也可以更好地组织和归类文档,从而更有利于管理和更新文档。
此外,它还可以提供可靠有效的文档保存和检索,从而有效地防止文档的丢失。
index方法的实施需要一些具体的步骤。
首先,我们需要对每个文档进行分词处理,并为每一个词建立索引,以便在搜索时能够更快地找到相应的文档。
其次,我们需要编写一些特定的搜索规则,以便在用户输入关键字之后,能够根据这些规则进行有效搜索。
最后,需要按照用户的要求,提供相应的文档。
index方法一直受到众多企业的青睐,因为它的使用可以节省大量的人力和物力,而且对于企业的文档管理也有很大帮助。
同时,index方法也被广泛应用于搜索引擎、搜索目录等网络应用中,为用户提供更加便利的搜索服务。
随着科学技术的进步,index方法也在不断发展。
比如,基于机器学习技术的自动index技术可以有效地提高文档检索的准确性,而基于大数据技术的index技术则可以有效地支持大规模数据的检索和分析。
总的来说,index技术的不断发展将极大地改善文档检索的准确性和效率,给用户提供更加便捷的搜索服务。
index方法在众多领域有着重要的应用,它不仅能够帮助用户更快速、更有效率地搜索信息,而且也能够更好地组织和归类文档,提升文档的可靠性和安全性。
因此,index方法已经成为当今社会必不可少的一种技术。
python中index索引函数返回表或区域中的值或值的引用-回复什么是索引函数?索引函数是Python中一个重要的内置函数,用于在表或区域中查找特定值或值的引用。
在Python中,索引函数主要有两种形式——列表索引和字符串索引,分别用于处理列表和字符串类型的数据。
列表索引:列表索引是指通过指定索引位置获取列表中的某个元素。
在Python中,列表是一种有序、可变的数据类型,可以通过列表索引来获取列表中特定位置的值。
在列表中,索引位置是从0开始的,即第一个元素的索引为0,第二个元素的索引为1,依此类推。
例如,对于一个包含四个元素的列表['apple', 'banana', 'orange','grape'],我们可以使用索引函数来获取特定位置的元素。
比如,使用索引0可以获取到列表的第一个元素'apple',使用索引2可以获取到列表的第三个元素'orange'。
字符串索引:字符串索引是指通过指定索引位置获取字符串中的某个字符。
在Python 中,字符串是一种有序、不可变的数据类型,可以通过字符串索引来获取字符串中特定位置的字符。
与列表索引类似,字符串的索引位置同样是从0开始的。
例如,对于一个字符串'Hello, World!',我们可以使用索引函数来获取特定位置的字符。
比如,使用索引6可以获取到字符串中的第七个字符',',使用索引12可以获取到字符串中的第十三个字符'!'。
那么索引函数具体是如何使用的呢?以下是索引函数的使用方式以及相关示例:1. 列表索引:要获取列表中特定位置的元素,可以使用列表名后接索引值的方式,通过中括号内的索引位置来获取列表中的元素。
示例1:fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']print(fruits[0]) # 输出结果为:'apple'print(fruits[2]) # 输出结果为:'orange'示例2:numbers = [1, 2, 3, 4, 5]print(numbers[3]) # 输出结果为:4print(numbers[1]) # 输出结果为:22. 字符串索引:要获取字符串中特定位置的字符,同样可以使用字符串名后接索引值的方式,通过中括号内的索引位置来获取字符串中的字符。
单索引的建立和使用方法宝子,今天咱来唠唠单索引的那些事儿。
啥是单索引呢?简单来说,就像是给数据建了个小目录。
比如说你有一堆书,单索引就像是给某一类书单独做个小标签,方便你快速找到它。
建立单索引呢,不同的数据库或者软件可能有点小差别。
在很多数据库里呀,你得先确定你要给哪个字段建索引。
就好比你想给那些讲爱情故事的书做个索引,那这个“爱情故事”这个分类就是那个字段。
一般会有专门的语句或者操作界面来做这个事儿。
比如说在SQL里,你可能会用类似“CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);”这样的语句。
这里的“index_name”就是你给这个索引取的小名字,“table_name”是你的数据表名,“column_name”就是你要建索引的那个字段啦。
这就像是给你的那堆爱情故事书贴上“爱情故事索引”的小标签,并且告诉系统这个标签放在哪儿。
那这个单索引咋用呢?当你要查找数据的时候,它就发挥大作用啦。
就像你想找一本特别感人的爱情故事书,要是没有索引,你可能得在一堆书里慢慢翻。
但是有了这个索引,就像有个小向导一样,能快速把你带到那堆爱情故事书面前。
在数据库里也是,如果你要查询某个特定字段的数据,有了索引,查询速度那叫一个快。
比如说你要找所有年龄是25岁的人的信息,要是这个“年龄”字段有索引,数据库就不用把整个数据表都翻个遍,直接根据索引就能定位到相关的数据啦。
不过呢,宝子,建索引也不是越多越好哦。
就像你不能给每一本书都单独做个超级复杂的索引,那样可能会让整个系统变得很臃肿。
太多的索引可能会占用更多的空间,而且在数据更新的时候,索引也得跟着更新,会让更新操作变慢呢。
总之呢,单索引是个很有用的小工具,只要用得好,就能让我们在数据的海洋里更轻松地找到我们想要的东西啦。
Excel中的INDEX函数的妙用技巧在日常工作中,Excel是我们经常使用的办公软件之一。
其中的函数功能更是提高了我们的工作效率。
而INDEX函数作为Excel中的常用函数之一,可以帮助我们在处理数据时更灵活、高效地进行操作。
本文将介绍一些INDEX函数的妙用技巧,帮助读者更好地掌握和应用该函数。
1. 概述INDEX函数是Excel中的一种查找函数,其主要功能是通过指定的行列索引,返回单元格区域中相应位置的数值。
它的基本语法如下:=INDEX(返回区域,行索引,列索引)2. 根据条件查找数据INDEX函数可以根据指定条件查找数据,一般配合MATCH函数一起使用。
MATCH函数用于返回某个值在数据范围中的位置,而INDEX函数则根据这个位置返回相应的数值。
以下是一个例子:假设我们有一个销售数据表格,包含产品名称、销售额和销售数量。
我们可以使用INDEX函数和MATCH函数结合,根据产品名称查找对应的销售额。
具体的公式如下:=INDEX(销售额区域,MATCH(指定产品名称,产品名称列表,0))3. 在多个工作表中进行数据查找有时候我们的数据可能分布在多个工作表中,如果需要根据某些条件在多个工作表中查找数据,INDEX函数也可以轻松实现。
以下是一个实例:假设我们有三个工作表A、B、C,分别存储着不同地区的销售数据。
我们要根据销售额进行排名,并将排名结果放在新的工作表中。
具体的公式如下:=INDEX(销售额区域,MATCH(当前销售额,销售额列表,0))4. 动态寻找最大值和最小值INDEX函数还可以帮助我们寻找数据中的最大值和最小值,结合MATCH函数和MAX函数或MIN函数使用。
以下是一个例子:假设我们有一个学生成绩表格,包含学生姓名和成绩。
我们可以使用INDEX函数、MATCH函数和MAX函数来寻找最高分的学生姓名。
具体的公式如下:=INDEX(姓名区域,MATCH(MAX(成绩列表),成绩列表,0))5. 数据透视表中应用INDEX函数在数据透视表中也有着广泛的应用。
index函数的使用方法首先,让我们来了解一下index函数的基本语法。
Index函数的语法为,=INDEX(返回范围, 行数, 列数),其中返回范围是指要在其中进行查找的数据区域,行数和列数则是要返回的数值或文本在返回范围中的行号和列号。
在实际使用中,我们可以通过以下几种方式来灵活运用index函数:1. 单个范围的使用,当我们只需要在一个数据区域中进行查找时,可以直接将该数据区域作为返回范围输入到index函数中。
例如,我们有一个包含学生姓名和成绩的数据表,如果要查找某个学生的成绩,可以使用如下公式,=INDEX(B2:B10, 3),其中B2:B10是包含成绩的数据区域,3代表要返回的成绩在该数据区域中的行号。
2. 多个范围的使用,有时候,我们需要在多个数据区域中进行查找,并返回符合条件的数值或文本。
这时,可以使用多个index函数配合使用。
例如,我们有一个包含学生姓名和成绩的数据表和一个包含学生姓名和班级的数据表,如果要查找某个学生的成绩和班级,可以使用如下公式,=INDEX(B2:B10,3)&"|"&INDEX(C2:C10, 3),其中B2:B10和C2:C10分别是包含成绩和班级的数据区域,3代表要返回的成绩和班级在各自数据区域中的行号。
3. 结合match函数的使用,在实际工作中,我们经常需要根据某个条件来查找数据,这时可以结合使用index函数和match函数。
例如,我们有一个包含学生姓名和成绩的数据表,如果要查找某个学生的成绩,可以使用如下公式,=INDEX(B2:B10, MATCH("张三", A2:A10, 0)),其中B2:B10是包含成绩的数据区域,A2:A10是包含学生姓名的数据区域,"张三"是要查找的学生姓名,match函数用来查找"张三"在A2:A10中的位置,然后index函数返回该位置对应的成绩。
excel index reference函数-回复Excel INDEX函数是一种非常有用的函数,可以帮助用户在Excel中快速查找和返回数据。
该函数以中括号内的参数作为索引,让用户可以精确地访问工作表中的单元格、行或列。
本文将通过一步一步的解释,介绍如何使用INDEX函数以及如何将它应用于实际的工作情境中。
首先,让我们了解一下INDEX函数的语法。
INDEX函数的一般形式如下:INDEX(array, row_num, [column_num])其中,array表示要查找的区域或数据集合,row_num表示要返回的行号,column_num表示要返回的列号(可以省略,如果省略,则返回整行或整列)。
在使用INDEX函数时,我们首先需要定义一个数据集合或一个区域。
这可以是一个单独的工作表,或者是一个由多个单元格组成的区域。
在下面的例子中,我们将使用一个包含学生姓名、学号和成绩的数据集合。
假设我们的数据集合从A1到C5,现在我们希望根据学生的学号来查找并返回其对应的姓名和成绩。
这就是使用INDEX函数的一个典型场景。
首先,在D1单元格中输入学号,比如学号为1001。
然后,在E1单元格中使用以下公式:=INDEX(B1:C5, MATCH(D1,A1:A5,0), 2)这个公式使用了INDEX函数、MATCH函数和冒号操作符。
B1:C5表示我们要查找的区域,即学生姓名和成绩的范围。
MATCH函数则用于查找学号在区域A1:A5中的位置。
0表示我们要查找精确匹配的值。
最后,2表示我们要返回区域中的第2列,即返回学生成绩。
按下回车键后,我们将会在E1单元格中看到对应学号1001的学生的成绩。
如果我们将D1单元格中的学号更改为1002,E1单元格中将会显示对应学号1002的学生的成绩。
通过这个简单的例子,我们可以看到INDEX函数的强大之处。
它可以帮助我们根据给定的条件,快速查找和返回数据。
而且,由于它可以返回整行或整列,它也可以用于创建交互式报表或动态的数据分析。
提高数据查询效率的Excel高级技巧使用INDEX和MATCH函数在Excel中,INDEX和MATCH函数是提高数据查询效率的两个重要工具。
通过结合使用这两个函数,可以快速准确地检索数据并提高工作效率。
本文将介绍INDEX和MATCH函数的基本用法,并分析其在实际应用中的一些高级技巧,帮助读者更好地利用Excel进行数据查询。
一、INDEX函数的基本用法INDEX函数是Excel中的一种查找函数,它可以根据给定的行数和列数,在一个指定的区域(也称为数组)中,返回对应的数值。
INDEX函数的基本语法如下:INDEX(数组, 行数, 列数)其中,数组是指要进行查找的数据区域,行数和列数则表示要返回的数据所在的位置。
下面通过一个示例来说明INDEX函数的使用方法:假设我们有一个包含学生成绩的表格,其中A1:A10是学生姓名,B1:B10是对应的成绩。
现在我们想要根据学生姓名查询其对应的成绩。
首先,在单元格C1中输入要查询的学生姓名,例如“张三”。
然后,在单元格D1中使用INDEX函数进行查询:=INDEX(B1:B10, MATCH(C1, A1:A10, 0))该公式的含义是:在B1:B10(成绩区域)中查找与C1(学生姓名)匹配的值,并返回对应的成绩。
通过按下回车键,我们可以得到张三的成绩。
二、MATCH函数的基本用法MATCH函数是Excel中的一种查找函数,它可以在一个指定的区域中查找某个值,并返回其在区域中的相对位置。
MATCH函数的基本语法如下:MATCH(要查找的值, 区域, 匹配类型)其中,要查找的值是指要在区域中进行查找的数值,区域则表示要查找的范围,匹配类型用于指定查找的方式。
下面通过一个示例来说明MATCH函数的使用方法:假设我们有一个包含学生姓名的列A1:A10,现在我们想要在该列中查找某个学生的位置。
我们可以在任意单元格中使用MATCH函数进行查询,例如在单元格E1中:=MATCH("张三", A1:A10, 0)该公式的含义是:在A1:A10中查找与"张三"匹配的值,并返回其在区域中的相对位置。
INDEX进阶用法(INDEXMATCH,SMALL等)
首先一起回顾一下上期的基础用法:
用法:INDEX(区域,行号,列号,区域号)
当引用不连续区域时需要输入区域号,否则可以省略。
接下来和大家分享INDEX+MATCH或SMALL的组合用法。
1、实现交叉查找
解释:分别用MATCH查找行列标号,然后用INDEX的基本用法匹配返回值。
2、多条件查找(数组公式)
解释:其实是MATCH的特殊用法,我们在(函数)多条件查找的几种方法一文中也有提到此方法。
3、查找第几个匹配值(数组公式INDEX+SMALL+IF+ROW)
我们都知道用INDEX和其他函数组合代替VLOOKUP进行查找,但是想查询第几个的匹配值的时候,就可以用这个方法来实现,甚至可以通过配合ISERROR实现查找全部匹配值。
最全INDEX函数教程,这就是学好Excel的秘籍!史上最全INDEX函数教程INDEX函数是Excel中广泛应用的查找引用函数,除自身具有按位置调取数据的功能外,INDEX函数还能结合众多的函数,在工作中展现Excel的强大威力,比如著名的INDEX+INDEX组合就能轻松搞定很多VLOOKUP的高级应用案例,可见INDEX函数无疑属于职场办公必备函数。
为了让大家认识INDEX函数那些不为人知的强大功能,本文贴合办公实际场景,整理了多种INDEX函数的应用方法,除了原理和基础性讲解外,还提供了使用场景介绍,帮助读者加深理解,便于在自己的实际工作中直接借鉴和使用。
由于正文字数限制,本教程给出Excel案例和公式解法,对公式的原理解析仅作简单说明,想系统学习的同学请长按下图,识别二维码,参加Excel特训营提升自己。
本文学习要点(强烈推荐收藏本教程)1、INDEX函数语法解析及基础用法2、INDEX函数隔行取值3、INDEX函数隔列取值4、INDEX函数按条件调取整行数据5、INDEX函数按条件调取整列数据6、INDEX函数二维条件交叉查询7、INDEX函数拆分工资表打印工资条8、INDEX函数工资条合并工资表9、INDEX函数返回查找到的多个值10、INDEX函数将单列数据转换为多列排布1、INDEX函数语法解析及基础用法INDEX用于返回表格或区域中的值或值的引用。
下面介绍她的语法和参数用法。
语法INDEX(array, row_num, [column_num])用通俗易懂的方式可以表示为INDEX(数组或区域, 行号, 列号)如果数组只包含一行或一列,则相对应的参数Row_num 或Column_num 为可选参数。
如果数组有多行和多列,但只使用Row_num 或 Column_num,函数 INDEX 返回数组中的整行或整列,且返回值也为数组。
如果同时使用参数 Row_num 和 Column_num,函数 INDEX 返回 Row_num 和Column_num 交叉处的单元格中的值。
python中的index用法Index在Python中是用来获取元素在列表、字符串、元组等有序容器中的位置的方法。
它可以使用索引值来获取指定位置上的元素,也可以使用切片来获取一段连续的元素子集。
在Python中,索引是从0开始的,也就是说第一个元素的索引是0,第二个元素的索引是1,以此类推。
如果索引是负数,那么它表示从容器的末尾开始计算位置,例如-1表示最后一个元素的位置,-2表示倒数第二个元素的位置,依此类推。
要获取容器中的元素,可以使用方括号[]将索引值括起来,将其放在容器的名称后面。
例如,如果有一个列表a,可以使用a[3]来获取列表中的第四个元素。
如果容器是一个字符串,可以使用相同的方法来获取字符串中的字符。
下面是一些使用index方法的示例:示例1:获取列表中的元素```a = [10, 20, 30, 40, 50]print(a[2]) # 输出:30```示例2:获取字符串中的字符```s = "Hello, World!"print(s[7]) # 输出:W```可以通过将索引放在方括号中来获取容器中的元素。
为了获取连续的元素子集,可以使用切片。
切片使用冒号(:)并将起始索引和结束索引放在方括号中,起始索引是要获取的元素的第一个索引,结束索引是要获取的元素的最后一个索引加1。
下面是一些使用切片的示例:示例3:获取列表中的元素子集```a = [10, 20, 30, 40, 50]print(a[1:4]) # 输出:[20, 30, 40]```示例4:获取字符串中的字符子集```s = "Hello, World!"print(s[7:12]) # 输出:World```可以通过提供步长来控制切片的间隔。
步长是一个可选的参数,可以用来跳过一些元素。
下面是一些使用步长的示例:示例5:使用步长获取列表中的元素子集```a = [10, 20, 30, 40, 50]print(a[::2]) # 输出:[10, 30, 50]```示例6:使用步长获取字符串中的字符子集```s = "Hello, World!"print(s[::2]) # 输出:Hlo ol!```除了简单获取元素,index还可以用来查找元素在容器中的位置。
excel index 数组函数的使用方法-回复Excel是一款广泛应用于办公和数据分析的电子表格软件。
在Excel中,INDEX函数是一种非常有用的数组函数,可以根据给定的行号和列号返回数组中对应位置的值。
该函数可以用于从单个单元格,行,列甚至整个数据区域中提取指定的值。
以下是INDEX函数的使用方法的详细步骤:第1步:了解INDEX函数的语法在使用INDEX函数之前,首先需要了解其语法结构。
INDEX函数的一般语法如下:=INDEX(数组, 行号, 列号, [区域编号])其中,数组是要从中提取值的数据区域,行号和列号分别指定要提取的值所在的行号和列号。
区域编号是可选的,用于指定多个区域的情况。
下面将逐步解释每个参数的作用。
第2步:选择要提取值的数据区域首先,需要选择要提取值的数据区域。
可以选择单个单元格、行、列或整个数据区域作为数组参数。
例如,如果要从A1到D10的数据区域提取值,可以将这个数据区域作为数组参数传递给INDEX函数。
第3步:确定要提取的值所在的行号和列号通过行号和列号参数,可以明确指定要从数组中提取值的位置。
行号和列号的计数从1开始。
例如,如果要提取数组中第2行第3列的值,可以将2和3作为行号和列号参数传递给INDEX函数。
第4步:使用INDEX函数提取值根据前面的设置,现在可以使用INDEX函数来提取指定位置的值。
将数组、行号和列号参数传递给INDEX函数,然后按下回车键,即可在单元格中看到提取出的值。
第5步:可选设置区域编号如果在数据区域中有多个区域,可以使用区域编号参数来指定要提取值的区域。
区域编号从1开始。
例如,如果数组包含两个单元格区域A1:B5和C1:D5,并且想要提取C列的值,可以将3作为区域编号参数传递给INDEX函数。
第6步:动态调整INDEX函数的行号和列号INDEX函数还可以根据其他单元格的值动态地调整行号和列号。
通过在行号和列号参数位置指定其他单元格的引用,可以根据需要更新提取的位置。
index公式使用技巧Index 公式在 Excel 中可是个相当实用的工具,能帮咱们在处理数据时省不少事儿。
先来说说 Index 公式到底是啥。
简单来讲,它就像是一个数据“定位器”,能根据咱们设定的条件,从一堆数据里精准地找出咱们想要的那个值。
比如说,在一个超大的表格里,有好几千行数据,要靠咱们自己的眼睛去找,那不得累瞎了呀。
这时候 Index 公式就派上用场啦,它能一下子就把咱们要的那个数据给揪出来。
我记得有一次,我们公司要做季度销售报表。
那数据量,简直多到让人崩溃。
各种产品的销售额、销售量、利润等等,密密麻麻的全在一张表上。
我当时就想着,这得搞到啥时候才能整理清楚啊。
然后我就想到了 Index 公式。
我先把不同产品的数据分别放在不同的区域,然后设定好行和列的参数,再输入 Index 公式。
嘿,瞬间那些关键的数据就一个一个地被提取出来了,就像是变魔术一样。
我当时那个兴奋劲儿,就别提了。
接下来咱说说 Index 公式的常见用法。
比如说,要在一个二维表格里提取特定行和列交叉处的值,咱们就可以用 Index 公式加上行和列的索引来实现。
比如说,“=INDEX(array,row_num,column_num)”,这里的“array”就是数据区域,“row_num”是行号,“column_num”是列号。
再比如说,要是想根据条件来提取数据,那就得结合其他函数,像Match 函数。
Match 函数能帮咱们找到符合条件的数据所在的位置,然后 Index 公式再根据这个位置去提取具体的值。
这俩配合起来,那真是天衣无缝。
还有啊,使用 Index 公式的时候,得注意一些小细节。
比如说,数据区域一定要选对,行号和列号可不能搞错,不然得出的结果就会闹笑话。
另外,Index 公式在处理动态数据的时候也特别好用。
比如说,数据会不断地增加或者修改,咱们只要设置好公式,它就能自动根据新的数据给出准确的结果,不用咱们每次都重新去调整。
python中index索引函数返回表或区域中的值或值的引用-回复Python中的index索引函数是一种非常常用且功能强大的功能。
它允许我们通过索引来访问列表、元组、字符串以及其他可迭代对象中的元素。
index函数可以返回指定索引位置的元素值或者值的引用,对于数据检索和处理来说非常有用。
在本文中,我们将一步一步地回答关于Python中index索引函数的问题,探究其用法和应用场景。
第一步是了解index函数的基本语法和参数。
index函数的基本语法为:value = iterable.index(x[, start[, end]])其中,iterable是要进行索引的对象,x是要查找的元素值,start和end 是可选参数,用于指定搜索的起始和结束位置。
这些参数的含义将在接下来的几个步骤中具体解释。
第二步是通过一个示例来说明index函数的用法。
假设我们有一个列表,其中存储了一些学生的成绩,我们想找到其中第一个及格(大于等于60分)的学生的成绩。
scores = [78, 90, 55, 60, 70]首先,我们使用index函数来找到第一个及格的学生的成绩:pass_score = scores.index(60)此时pass_score的值将为3,因为索引从0开始计数,所以第一个及格的学生在列表中的索引为3。
需要注意的是,index函数只能找到第一个匹配的元素,如果有多个相同的元素,它将返回第一个匹配的元素的索引。
第三步是理解start和end参数的含义和用法。
start参数用于指定开始搜索的位置,end参数用于指定搜索的结束位置。
如果我们只想搜索列表的前半部分,可以使用start参数来设置起始位置。
例如,我们只想搜索列表的前两个元素,即前两个学生的成绩。
我们可以使用以下代码:first_two_scores = scores.index(60, 0, 2)此时first_two_scores的值将为3,表示第一个及格的学生的索引。
index 和indicator用法示例Index和indicator是在不同领域中常见的术语,它们在数据分析、金融市场、指标评估等领域都有广泛的应用。
本篇文章将以中括号为主题,详细讨论index 和indicator的用法和示例。
第一部分:Index的用法和示例1. Index的定义在数据分析领域,index通常指数据框或数据表的行索引,也可以称为标识符、键或标签。
它可以帮助我们识别和引用不同的数据行。
2. Index的创建和设置在Python Pandas库中,我们可以通过设置index参数来创建具有自定义索引的数据框。
例如:df = pd.DataFrame(data, index=['a','b','c','d']),即创建了一个带有索引为'a','b','c','d'的数据框。
3. Index的应用场景Index可用于数据的排序、选择、过滤和合并等操作。
例如,可以使用df.sort_index()方法按照索引进行排序,使用df.loc[index]方法选择特定的索引值所对应的行。
第二部分:Indicator的用法和示例1. Indicator的定义在金融市场中,indicator通常指一些技术指标或统计指标,用于分析市场的趋势、波动性和买卖信号等。
它可以帮助投资者做出决策和预测市场的走势。
2. Technical Indicator的示例技术指标常用于股票和货币市场的分析。
例如,移动平均线(Moving Average)是一种常见的技术指标之一,它可以用来平滑价格曲线,识别市场的趋势。
另外,相对强弱指数(RSI)是一种用于判断市场超买超卖的指标,它可以通过计算一段时间内的涨跌幅来衡量市场的力量。
3. Statistical Indicator的示例统计指标通常用于评估某个经济或社会现象的状态和发展趋势。
index指标(原创实用版)目录一、什么是 index 指标二、index 指标的作用三、index 指标的计算方法四、index 指标的应用实例五、index 指标的优缺点正文一、什么是 index 指标index 指标,又被称为“指数指标”,是一种用于衡量数据集合或者信息集合中各个元素的重要性或者优先级的指标。
它可以帮助我们快速了解数据或者信息的价值,以便更有效地利用这些数据或者信息。
二、index 指标的作用1.衡量重要性:index 指标可以帮助我们衡量数据或信息中的每个元素的重要性,这样我们可以快速找到最重要的信息。
2.确定优先级:index 指标可以帮助我们确定数据或信息的优先级,这样我们可以更有效地处理和利用这些数据或信息。
3.评估效果:index 指标可以帮助我们评估数据处理或者信息处理的效果,从而帮助我们改进方法和策略。
三、index 指标的计算方法index 指标的计算方法通常基于数学模型,最常见的计算方法是“加权平均法”。
具体来说,就是将每个元素的重要性或者优先级乘以一个权重,然后将所有元素的结果相加,得到 index 指标的值。
四、index 指标的应用实例1.搜索引擎:在搜索引擎中,index 指标被用来衡量网页的重要性,从而决定网页在搜索结果中的排名。
2.推荐系统:在推荐系统中,index 指标被用来衡量每个商品或者内容的重要性,从而决定推荐给用户的商品或者内容。
3.文献评价:在文献评价中,index 指标被用来衡量每篇论文的重要性,从而决定论文的影响力和排名。
五、index 指标的优缺点1.优点:index 指标可以帮助我们快速了解数据或信息的重要性和优先级,从而提高我们的工作效率。
2.缺点:index 指标的计算方法通常比较复杂,需要我们具备一定的数学知识和技能。
目录index函数用法和实例应用INDEX和MATCH函数应用index函数用法和实例应用容提要:本文通过直观的实例来认识Excel中index函数的使用方法,更进阶的用法可以参考文章最后的?INDEX和MATCH函数应用?。
Excel中INDEX函数是很常用的查找引用函数。
通常情况下,嵌套其余函数一起使用,比方index+match。
在使用INDEX()函数时,第二、三参数一般情况与MATCH()函数配合使用,以实现动态查找引用的目的。
第一:index函数用法解释INDEX函数的用法是返回列表或数组中的元素值,此元素由行序号和列序号的索引值确定。
即行列穿插点所在的引用。
INDEX函数的语法为:INDEX(区域,行,列)需要注意一点的是:此处的行列序号是相对于第一参数的区域而言,不是Excel工作表中的行或列序号。
如果区域只包含一行或一列,那么相对应的参数row_num 或column_num可以相应省略1个。
第二:index函数简单举例应用如下表所示,根据A1:D5单元格区域,使用index函数查找A8单元格对应的产品名称。
提供三种解法,任意一种均可。
一:=INDEX(A4:D4,1,4)二:=INDEX(A4:D4,,4)三:=INDEX(A1:D5,4,4)解法一,在A4:D4一行中,查找第一行,第四列的值。
解法二,根据第一局部index 函数解释,如果区域只包含一行,那么对应的行参数可以省略,因此省略后就成为:=INDEX(A4:D4,,4)。
解法三:在A1:D5区域,查找第四行,第四列的值。
本文只是index函数的一个根底用法,更进阶的用法,请参考:INDEX和MATCH函数应用INDEX和MATCH函数应用容提要:本讲座通过案例讲解INDEX和MATCH函数嵌套使用的方法。
第一局部:INDEX和MATCH函数用法介绍第一,MATCH函数用法介绍MATCH函数也是一个查找函数。
MATCH 函数会返回匹配值的位置而不是匹配值本身。
IndexR试用与评测IndexR试用o建表o导入数据o查询o删除表IndexR评测o测试目的o测试版本o集群配置o测试素材o测试方法o测试用例o测试结果o测试结论IndexR试用建表创建json在/home/hadoop/app/indexr-tool/example目录创建一个文件叫test_schema2.json,内容如下:{"schema":{"columns":[{"name": "date", "dataType": "bigint"},{"name": "d1", "dataType": "string"},{"name": "m1", "dataType": "int"},{"name": "m2", "dataType": "bigint"},{"name": "m3", "dataType": "float"},{"name": "m4", "dataType": "double"}]}}创建表cd /home/hadoop/app/indexr-tool/exampletools.sh -cmd settb -t test2 -c test_schema2.json检验是否成功sqlline -u jdbc:drill:schema=indexr;zk=petabase-12,petabase-31,petabase-32:2181 0:jdbc:drill:schema=indexr> select * from indexr.test2 limit 10;导入数据Hive中创建外部表,外部表与drill中的test2共享同一个路径,且表结构和存储格式完全一致,如下:CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS test2 ( `date` int, `d1` string, `m1` int, `m2` bigint, `m3` float, `m4` double)ROW FORMAT SERDE 'io.indexr.hive.IndexRSerde'STORED AS INPUTFORMAT 'io.indexr.hive.IndexRInputFormat' OUTPUTFORMAT'io.indexr.hive.IndexROutputFormat'LOCATION 'hdfs://petabase-11:9000/indexr/segment/test2'; hive中插入或导入数据hive > insert into table test2 values(20160701,'mac',100,192444,1.55,-331.43555);hive和drill同步test2数据cd .../indexr-toolbin/tools.sh -cmd notifysu -t test2查询drill中检索数据sqlline -u jdbc:drill:schema=indexr;zk=petabase-12,petabase-31,petabase-32:2181 0:jdbc:drill:schema=indexr> select * from indexr.test2 limit 10;删除表移除目标表上所有的采集节点bin/tools.sh -cmd rttnode -t test2tools.sh -cmd rmrtt -t test2 -host hostA,hostB删除hdfs上对应的目录与文件hdfs dfs -rm -r ${indexr.fs.data.root}/segment/test2删除indexR表tools.sh -cmd rmtb -t test2hive中同步删除该表hive > drop table test2;IndexR评测测试目的indexR格式与parquet格式在典型的BI应用场景下的性能对比测试版本indexR 0.3集群配置cpu:Intel(R) Core(TM) i7-4820K CPU @ 3.70GHz (1U 4Core)mem: 64G节点个数:5测试素材使用某项目中的主要事实表作为测试用表,表结构的建表语句如下:create table isdzd_b0_2y_r(userid_ string, btype_ string, shtag_ string, shtag2_ string, option_ string, f2 double, f3 double, f4 double, f5 double, f6 double, f7 double, f8 double, f9 double, f10 double, f11 double, f12 double, f13 double, f14 double, f15 double, f16 double, f17 double, f18 double, f19 double, f20 double, f21 double, f22 double, f23 double, f24 double, f25 double, f26 double, f27 double, f28 double, f29 double, f30 double, f31 double, f32 double, f33 double, f34 double, f35 double, f36 double, f37 double, f38 double, f39 double, f40 double, f41 double, f42 double, f43 double, f44 double, f45 double, f46 double, f47 double, f48 double, f49 double, f50 double, f51 double, f52 double,f53 double, f54 double, f55 double, f56 double, f57 double, f58 double, f59 double, f60 double, f61 double, f62 double, f63 double, f64 double, f65 double, f66 double, f67 double, f68 double, f69 double, f70 double, f71 double, f72 double, f73 double, f74 double, f75 double, f76 double, f77 double, f78 double, f79 double, f80 double, f81 double, f82 double, f83 double, f84 double, f85 double, f86 double, f87 double, f88 double, f89 double, f90 double, f91 double, f92 double, f93 double, f94 double, f95 double, f96 double, f97 double, f98 double, f99 double, f100 double, f101 double, f102 double, f103 double, f104 double, f105 double, f106 double, f107 double, f108 double, f109 double, f110 double, f111 double, f112 double, f113 double, f114 double, nsrsbh string, nsrmc string, hydm string, djzclx string, xzqh string, zzsjnfs string, zzsyhzc string, upid_ string,bbq_ string )ROW FORMAT SERDE'io.indexr.hive.IndexRSerde'STORED AS INPUTFORMAT 'io.indexr.hive.IndexRInputFormat' OUTPUTFORMAT 'io.indexr.hive.IndexROutputFormat';测试方法分别测试在2亿和10亿的数据量下,indexR与parquet在ad-hoc场景下的性能差异,使用apache drill 1.10作为上层计算引擎测试用例场景用例sql用例即席分析_1个维、1个指标select sum(a.F7) as F70, SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as XZQH0 from indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere (a.HYDM IS NOT NULL)group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) order by true limit 600;即席分析_ 2个维、5个指标select sum(a.F7) as F70,sum(a.F8) as F80,sum(a.F9) asF90,sum(a.F12) as F120,sum(a.F13) as F130, SUBSTR(a.XZQH,1,2) as XZQH0, SUBSTR(a.DJZCLX,1,1) as DJZCLX0from indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere (a.HYDM IS NOT NULL)group by SUBSTR(a.XZQH,1,2), SUBSTR(a.DJZCLX,1,1) order by true limit 600;一般报表_1个维,5select count(a.NSRSBH) as C2,sum(a.F15) as D2,sum(a.F25) as E2,sum(a.F30) as F2,sum(a.F33) as G2,sum(a.F10) as H2, SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as B2from indexr.`isdzd_b0_10y_r` a个指标where ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1)) group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2)order by sum(a.F10) desc nulls last limit 1000;一般报表_1个维,20个指标select C2 as C2,D2 as D2,E2 as E2,F2 as F2,G2 as G2,H2 as H2,I2 as I2,J2 as J2,K2 as K2,L2 as L2,M2 as M2,N2 as N2,O2 as O2,P2 asP2,Q2 as Q2,R2 as R2,S2 as S2,T2 as T2,U2 as U2,V2 as V2,B2 asB2,B2_sortn as B2_sortnfrom (select a.* from (select sum(a.F15) as C2,sum(a.F25) as D2,sum(a.F30) asE2,sum(a.F33) as F2,sum(a.F10) as G2,sum(a.F37) as H2,sum(a.F42) as I2,sum(a.F48) as J2,sum(a.F49) as K2,sum(a.F50) as L2,sum(a.F52) as M2,sum(a.F53) as N2,sum(a.F54) as O2,sum(a.F55) asP2,sum(a.F56) as Q2,sum(a.F57) as R2,sum(a.F59) as S2,sum(a.F60) as T2,sum(a.F60) as U2,sum(a.F58) as V2, SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as B2,sum(a.F10) as B2_sortnfrom indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1)) group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) order by sum(a.F10)) a) b limit 40;多级浮动_ 2个维,5个指标select C3 as C3,D3 as D3,E3 as E3,F3 as F3,G3 as G3,C2 as C2,D2 as D2,E2 as E2,F2 as F2,G2 as G2,B3 as B3,B2 as B2,B2_sortn asB2_sortnfrom (select a.C3 as C3,a.D3 as D3,a.E3 as E3,a.F3 as F3,a.G3 as G3,b.C2 as C2,b.D2 as D2,b.E2 as E2,b.F2 as F2,b.G2 as G2,a.B3 as B3,a.B2 as B2,row_number() over (partition by a.B3 order by b.G2 desc nulls last) as B2_sortnfrom (select sum(a.F15) as C3,sum(a.F25) as D3,sum(a.F30) asE3,sum(a.F33) as F3,sum(a.F10) as G3, SUBSTR(a.DJZCLX, 1, 1) as B3, SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as B2from indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1)) group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2), SUBSTR(a.DJZCLX, 1, 1)) aleft join (select sum(a.F15) as C2,sum(a.F25) as D2,sum(a.F30) asE2,sum(a.F33) as F2,sum(a.F10) as G2, SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as B2 from indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1)) group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2)) bon (a.B2=b.B2)) awhere (B2_sortn<=40)order by B3 nulls first,B2_sortn nulls first limit 1000;多级浮动_ 2个维,20个指标select C3 as C3,D3 as D3,E3 as E3,F3 as F3,G3 as G3,H3 as H3,I3 as I3,J3 as J3,K3 as K3,L3 as L3,M3 as M3,N3 as N3,O3 as O3,P3 asP3,Q3 as Q3,R3 as R3,S3 as S3,T3 as T3,U3 as U3,V3 as V3,C2 asC2,D2 as D2,E2 as E2,F2 as F2,G2 as G2,H2 as H2,I2 as I2,J2 asJ2,K2 as K2,L2 as L2,M2 as M2,N2 as N2,O2 as O2,P2 as P2,Q2 asQ2,R2 as R2,S2 as S2,T2 as T2,U2 as U2,V2 as V2,B3 as B3,B2 asB2,B2_sortn as B2_sortnfrom (select a.C3 as C3,a.D3 as D3,a.E3 as E3,a.F3 as F3,a.G3 as G3,a.H3 as H3,a.I3 as I3,a.J3 as J3,a.K3 as K3,a.L3 as L3,a.M3 as M3,a.N3 as N3,a.O3 as O3,a.P3 as P3,a.Q3 as Q3,a.R3 as R3,a.S3 as S3,a.T3 as T3,a.U3 as U3,a.V3 as V3,b.C2 as C2,b.D2 as D2,b.E2 as E2,b.F2 as F2,b.G2 as G2,b.H2 as H2,b.I2 as I2,b.J2 as J2,b.K2 as K2,b.L2 asL2,b.M2 as M2,b.N2 as N2,b.O2 as O2,b.P2 as P2,b.Q2 as Q2,b.R2 as R2,b.S2 as S2,b.T2 as T2,b.U2 as U2,b.V2 as V2,a.B3 as B3,a.B2 asB2,row_number() over (partition by a.B3 order by b.G2 desc nulls last) as B2_sortnfrom (select sum(a.F15) as C3,sum(a.F25) as D3,sum(a.F30) asE3,sum(a.F33) as F3,sum(a.F10) as G3,sum(a.F37) as H3,sum(a.F42) as I3,sum(a.F48) as J3,sum(a.F49) as K3,sum(a.F50) as L3,sum(a.F52) as M3,sum(a.F53) as N3,sum(a.F54) as O3,sum(a.F55) asP3,sum(a.F56) as Q3,sum(a.F57) as R3,sum(a.F59) as S3,sum(a.F60) as T3,sum(a.F60) as U3,sum(a.F58) as V3, SUBSTR(a.DJZCLX, 1, 1) as B3, SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as B2from indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1)) group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2), SUBSTR(a.DJZCLX, 1, 1)) aleft join (select sum(a.F15) as C2,sum(a.F25) as D2,sum(a.F30) asE2,sum(a.F33) as F2,sum(a.F10) as G2,sum(a.F37) as H2,sum(a.F42) as I2,sum(a.F48) as J2,sum(a.F49) as K2,sum(a.F50) as L2,sum(a.F52) as M2,sum(a.F53) as N2,sum(a.F54) as O2,sum(a.F55) asP2,sum(a.F56) as Q2,sum(a.F57) as R2,sum(a.F59) as S2,sum(a.F60) as T2,sum(a.F60) as U2,sum(a.F58) as V2, SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as B2from indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1)) group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2)) bon (a.B2=b.B2)) awhere (B2_sortn<=40)order by B3 nulls first,B2_sortn nulls first limit 1000;图表展现_单图单表select C2 as C2,D2 as D2,B2 as B2,B2_sortn as B2_sortnfrom (select sum(a.F15) as C2,sum(a.F33) as D2, SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as B2,sum(a.F33) as B2_sortnfrom indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1)) group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) order by sum(a.f33) desc nulls last) a order by B2_sortn nulls first limit 1000;图表展现_双图双表select * from (select C2 as C2,D2 as D2,B2 as B2,B2_sortn as B2_sortnfrom (select * from (select sum(a.F15) as C2,sum(a.F33) as D2, SUBSTR(a.HYDM, 1, 1) as B2,sum(a.F33) as B2_sortnfrom indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1))group by SUBSTR(a.HYDM, 1, 1) order by sum(a.F33) desc nulls last) a limit 40) border by B2_sortn nulls first limit 1000 ) aunion allselect * from (select C2 as C2,D2 as D2,B2 as B2,B2_sortn as B2_sortnfrom (select * from (select sum(a.F15) as C2,sum(a.F33) as D2, SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as B2,sum(a.F33) as B2_sortnfrom indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1)) group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) order by sum(a.F33)) a limit 40) b order by B2_sortn nulls first limit 1000) b;统计报表下钻_折叠展开select * from (select sum(a.F15) as B2,sum(a.F25) as C2,sum(a.F30) asD2,sum(a.F33) as E2,sum(a.F10) as F2,sum(a.F37) as G2,sum(a.F42) as H2,sum(a.F48) as I2,sum(a.F49) as J2,sum(a.F50) asK2,sum(a.F52) as L2,sum(a.F53) as M2,sum(a.F54) as N2,sum(a.F55) as O2,sum(a.F56) as P2,sum(a.F57) as Q2,sum(a.F59) asR2,sum(a.F60) as S2,sum(a.F60) as T2,sum(a.F58) as U2,'000000' as A2from indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1)) order by true limit 1000) aunion allselect * from (select sum(a.F15) as B2,sum(a.F25) as C2,sum(a.F30) asD2,sum(a.F33) as E2,sum(a.F10) as F2,sum(a.F37) as G2,sum(a.F42) as H2,sum(a.F48) as I2,sum(a.F49) as J2,sum(a.F50) asK2,sum(a.F52) as L2,sum(a.F53) as M2,sum(a.F54) as N2,sum(a.F55) as O2,sum(a.F56) as P2,sum(a.F57) as Q2,sum(a.F59) asR2,sum(a.F60) as S2,sum(a.F60) as T2,sum(a.F58) as U2,SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as A2from indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1) AND (2>1))group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) order by true limit 1000 ) b;统计报表下钻_跳转select sum(a.F15) as C2,sum(a.F25) as D2,sum(a.F30) asE2,sum(a.F33) as F2,sum(a.F10) as G2,sum(a.F37) as H2,sum(a.F42) as I2,a.DJZCLX as B2,max(b.caption_) as mc_B20from indexr.`isdzd_b0_10y_r` aleft join indexr.`dim_2014nsszld_nsrdjzclx` bon (a.DJZCLX=b.id_)where ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1)) group by a.DJZCLXorder by sum(a.F33) desc nulls last limit 1000;图表联动select sum(a.F30) as B3,sum(a.F80) as C3,sum(a.F102) as D3, SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) as A3from indexr.`isdzd_b0_10y_r` awhere ((a.HYDM IS NOT NULL) AND (a.BBQ_ like '2014%') AND (2>1))group by SUBSTR(a.XZQH, 1, 2) order by true limit 1000; 测试结果场景用例 / drill 计算框架2亿10亿indexR Parquet indexR Parquet即席分析_1个维、1个指标7.5s 9.1s 36.2s 43.1s即席分析_ 2个维、5个指标38.4s 21.1s 98.8s 89.4s一般报表_1个维,5个指标10.2s 16.9s 42.9s 97.5s一般报表_1个维,20个指标 4.9s 26.6s 21.3s 140.8s多级浮动_ 2个维,5个指标 4.0s 17.0s 15.5s 74.2s多级浮动_ 2个维,20个指标 13.9s 36.1s 35.3s 172.6s图表展现_单图单表 2.1s 5.9s 9.8s 20.2s图表展现_双图双表 2.3s 6.3s 10.2s 27.5s统计报表下钻 _折叠展开8.3s 32.7s 27.7s 159.2s统计报表下钻 _跳转 2.3s 7.9s 12.3s 41.8s图表联动 2.1s 7.9s 8.0s 34.8s测试结论1.全表扫描方式下,indexR格式与Parquet格式基本相当,个别场景略慢于Parquet,这个结果和carbondata vs parquet的测试结果相似,carbondata格式的全扫描也是略慢于parquet,推测是因为这种带索引的列存储格式比parquet格式拥有更多的元信息,增加了路由的时间。