1.一个没加主键的表,它的数据无序的放置在磁盘存储器上，一行一行的排列的很整齐.
2.一个加了主键的表,并不能被称之为「表」。如果给表上了主键,那么表在磁盘上的存储结构就由整齐排列的结构转变成了树状结构,并且是「平衡树」结构,换句话说,就是整个表就变成了一个索引。没错,再说一遍,整个表变成了一个索引,也就是所谓的「聚集索引」。 这就是为什么一个表只能有一个主键,一个表只能有一个「聚集索引」,因为主键的作用就是把「表」的数据格式转换成「索引（平衡树）」的格式放置。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[www.yongyunzhuce.cn'font.sans-serif']=['SimHei']
x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [www.zhuyngyule.cn 58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]
plt.xticks(x_data, ['2011年','2012年','2013年','2014年','2015年','2016年','2017年'])
plt.yticks(y_data)
plt.plot(x_data,www.feiyuptzc.cn_data)
plt.show(www.xingchenylzc.cn)
结果如下：
有些时候，由于数据脱敏的需要，我们不要显示刻度，还可以这么写：
plt.xticks(www.shentuylgw.cn_data, [baishiyl2zc.cn ])
plt.yticks(www.tianjipp3zc.cn_data, [www.yunsheng-pt.com])
这样展现出来的图形如下：
实际上，我们还有更狠的操作，直接关闭坐标轴：
plt.axis("off"www.jintianxuesha.com)
结果如下：
范围设置
我们还可以对坐标轴的范围进行设置，如下：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'www.lecaixuanzc.cn]=[www.feishenbo.cn'SimHei']
x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]
plt.xlim(2011, 2020)
plt.ylim(50000, 90000)
plt.plot(x_data, y_data)
3.给表中多个字段加上常规的索引,那么就会出现多个独立的索引结构.字段中的数据就会被复制一份出来,用于生成索引,叶子节点是主键ID,这也就是非聚集索引.,下面就是一个主键和三个常规索引的结构
4.通过主键去查,叶子节点就是数据行
5.通过其他索引字段去查,那么叶子节点是主键ID,然后再去根据主键查,聚集索引（主键）是通往真实数据所在的唯一路径
7.有一种例外可以不使用聚集索引就能查询出所需要的数据,这种非主流的方法称之为「覆盖索引」查询,也就是平时所说的复合索引或者多字段索引查询
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来源：https://www.cnblogs.com/laobeipai/p/12529757.html