Как быстро и эффективно осуществить поиск в таблице по названию столбца

Как быстро и эффективно осуществить поиск в таблице по названию столбца

1. На вкладке «Главная» находим раздел «Редактирование». Щелкаем по кнопке «Найти и выделить» и жмем по кнопке «Найти» (это же окно можно запустить нажатием горячих клавиш Ctrl + F ).

1. В поле «Найти» вводим нужное слово и нажимаем кнопку «Найти далее» или «Найти все». «Найти далее» ищет ваше слово последовательно одно за одним в документе – нашли первое, перешли далее, и так пока не найдете нужное или не закончится документ. «Найти все» сразу же предоставляет вам список всех найденных результатов.

Сразу же обращаем внимание на базовые параметры поиска:

• Искать: на листе или в книге. Соответственно поиск ведется или на текущем листе, или по всему вашему файлу Excel.
• Просматривать: по строкам или по столбцам. На практике не находил острой нужды в этом, но если вас интересует поиск значения по какому-то столбцу, игнорируя другие столбцы на этот цикл поиска – должно пригодиться.
• Область поиска: формулы или значения. Если в вашей таблице есть формулы, а нужно найти конкретное цифровое значение, стоит покрутить эту опцию, т.к. ваше значение может быть найдено в какой-то формуле, но при этом сам расчет формулы будет отличаться от вашего поиска.
• Учитывать регистр. Если нужно точно разделять большие и маленькие буквы в вашем поиске.
• Ячейка целиком. Ваше значение должно точно соответствовать ячейке. То есть если не ставить галочку здесь, то текст будет искаться даже в неполных вхождениях, а с этой галочкой соответствие должно быть полным.

Связанные вопросы и ответы:

Какой метод поиска наиболее эффективен при работе с большими таблицами

Неиндексированная и индексированная базы данных Индексирование базы данных обычно выполняется при помощи алгоритма, определяющего, как должен создаваться и храниться индекс. Конкретный процесс создания индекса может варьироваться в зависимости от типа используемой системы базы данных, однако в целом общие этапы выглядят так:

1. Определение столбца или столбцов в таблице базы данных, которые нужно индексировать. Обычно они определяются по тому, какие столбцы чаще всего используются в запросах или поисках.
2. Выбор алгоритма индексирования, подходящего для типа индексируемых данных. Например, индексы в виде B-деревьев обычно используются для индексирования строковых или числовых данных, а полнотекстовые индексы — для индексирования текстовых данных.
3. Применение алгоритма индексирования к выбранным столбцам, что создаёт структуру данных, сопоставляющую значения в столбцах с местоположениями соответствующих записей таблицы.
4. Сохранение индекса в отдельной структуре данных, обычно в другой части диска или в памяти, чтобы доступ к ней был более эффективным, чем к соответствующим табличным данным.
5. Обновление индекса в случае добавления новых записей, удаления или изменения записей в таблице.

Создание индекса может существенно улучшить производительность запросов к базе данных и операций поиска, поскольку оно позволяет системе базы данных находить соответствующие записи быстрее и эффективнее. Однако индексирование также может обладать и недостатками, например, увеличение требований к объёму хранилища и замедление выполнения операций вставки и обновления, поэтому перед созданием индекса следует взвесить плюсы и минусы.

Можно ли осуществить поиск в таблице по нескольким столбцам одновременно

Если вы знакомы с функцией ВПР (VLOOKUP) или ее горизонтальным аналогом ГПР (HLOOKUP) , то должны помнить, что эта замечательные функции ищут информацию только по одному параметру, т.е. в одномерном массиве - по строке или по столбцу. А если нам необходимо выбирать данные из двумерной таблицы по совпадению сразу двух параметров - и по строке и по столбцу одновременно? Давайте рассмотрим несколько жизненных примеров таких задач и их решения.

Пример 1. Найти значение по товару и городу

Предположим, что у нас имеется вот такой двумерный массив данных по городам и товарам:

Пользователь вводит (или выбирает из выпадающих списков) в желтых ячейках нужный товар и город. В зеленой ячейке нам нужно формулой найти и вывести число из таблицы, соответствующее выбранным параметрам. Фактически, мы хотим найти значение ячейки с пересечения определенной строки и столбца в таблице. Для наглядности, разобъем задачу на три этапа.

• Во-первых, нам нужно определить номер строки, соответствующей выбранному пользователем в желтой ячейке товару. Это поможет сделать функция ПОИСКПОЗ (MATCH) из категории Ссылки и массивы (Lookup and Reference) . В частности, формула ПОИСКПОЗ(J2; A2:A10; 0) даст нам нужный результат (для Яблока это будет число 6). Первый аргумент этой функции - искомое значение ( Яблоко из желтой ячейки J2), второй - диапазон ячеек, где мы ищем товар (столбец с товарами в таблице - A2:A10), третий аргумент задает тип поиска (0 - точное совпадение наименования, приблизительный поиск запрещен).
• Во-вторых, совершенно аналогичным способом мы должны определить порядковый номер столбца в таблице с нужным нам городом. Функция ПОИСКПОЗ(J3; B1:F1; 0) сделает это и выдаст, например, для Киева , выбранного пользователем в желтой ячейке J3 значение 4.
• И, наконец, в-третьих, нам нужна функция, которая умеет выдавать содержимое ячейки из таблицы по номеру строки и столбца - функция ИНДЕКС (INDEX) из той же категории Ссылки и массивы (Lookup and Reference) . Первый аргумент этой функции - диапазон ячеек (в нашем случае это вся таблица, т.е. B2:F10), второй - номер строки, третий - номер столбца (а их мы определим с помощью функций ПОИСКПОЗ).

Каким образом можно ускорить процесс поиска в таблице по заданному столбцу

Для более быстрого поиска в базах данных было придумано свойство индекс. При использовании таблиц значений мы также можем создавать индексы для произвольных колонок.
Например, у нас есть таблица с колонками «Номенклатура, Цена, ЕдиницаИзмерения». И если мы часто ищем в таблице строки с какой-то номенклатурой, то лучше эту колонку проиндексировать и тогда программа не будет каждый раз перебирать все строки, а будет использовать индекс.
Чтобы создать индекс применяется метод «Индекс», в параметрах которого передается строка в которой перечисляются индексируемые колонки.

Код 1C v 8.х

НоваяТЗ.Индексы.Добавить("Номенклатура");

Т.к. индексируемых колонок может быть несколько, то возможна и такая запись:

Код 1C v 8.х

НоваяТЗ.Индексы.Добавить("Номенклатура, ЕдиницаИзмерения");

Когда индекс создан, то при использовании методов таблицы значений «Найти» или «НайтиСтроки» будет использоваться созданный нами индекс.
А для поиска в таблице значений существует два специальных метода: первыйНайти

Код 1C v 8.х

ТелевизорГоризонт = Справочники.Номенклатура.НайтиПоНаименованию("Телевизор Горизонт");
НайденнаяСтрока = ТЗНоменклатуры.Найти(ТелевизорГоризонт);
//также мы можем указать в каких колонках искать, чтобы ускорить поиск
НайденнаяСтрока = ТЗНоменклатуры.Найти(ТелевизорГоризонт, "Номенклатура");

Данный метод возвращает первую найденную строку с искомым значением или Неопределено, если не находит. Поэтому его удобно использовать для поиска уникальных значений, т.к. иначе придется при нахождении значения удалять его из таблицы, чтобы найти следующее.
Чтобы так не мучиться существует следующий метод, который позволяет находить массив подходящих строкНайтиСтроки

Код 1C v 8.х

СтруктураОтбора = Новый Структура;
СтруктураОтбора.Вставить("Номенклатура", ТелевизорГоризонт); // сначала указываем колонку где искать, а потом что искать.
НайденныйМассивСтрок = ТЗНоменклатуры.НайтиСтроки(СтруктураОтбора);

Этот метод всегда возвращает массив, но он может быть и пустой, если ничего не найдено. И ещё этот метод также как и предыдущий возвращает сами строки таблицы значений, а не сами значения в отдельном массиве. Поэтому изменив значения в строке массива или как в предыдущем методе у найденной строки, Вы поменяете значение в обрабатываемой таблице значений.

Можно ли использовать специальные фильтры для более точного поиска по названию столбца

Настроим фильтр для отбора строк, которые содержат в наименовании Товара значения начинающиеся со слова Гвозди . Этому условию отбора удовлетворяют строки с товарами гвозди 20 мм , Гвозди 10 мм , Гвозди 10 мм и Гвозди .

Табличку с условием отбора разместим разместим в диапазоне А 1 :А2 . Табличка должна содержать также название заголовка столбца, по которому будет производиться отбор. В качестве критерия в ячейке А2 укажем слово Гвозди .

Примечание : Структура критериев у Расширенного фильтра четко определена и она совпадает со структурой критериев для функций БДСУММ() , БСЧЁТ() и др.

Обычно критерии Расширенного фильтра размещают над таблицей, к которой применяют фильтр, но можно их разместить и сбоку таблицы. Избегайте размещения таблички с критериями под исходной таблицей, хотя это не запрещено, но не всегда удобно, т.к. в исходную таблицу могут добавляться новые строки.

ВНИМАНИЕ! Убедитесь, что между табличкой со значениями условий отбора и исходной таблицей имеется, по крайней мере, одна пустая строка (это облегчит работу с Расширенным фильтром ).

Теперь все подготовлено для работы с Расширенным фильтром:

• выделите любую ячейку таблицы (это не обязательно, но позволит ускорить заполнение параметров фильтра);
• вызовите Расширенный фильтр ( Данные/ Сортировка и фильтр/ Дополнительно );
• в поле Исходный диапазон убедитесь, что указан диапазон ячеек таблицы вместе с заголовками ( A 7:С 83 );
• в поле Диапазон условий укажите ячейки содержащие табличку с критерием, т.е. диапазон А 1 :А2 .

При желании можно отобранные строки скопировать в другую таблицу, установив переключатель в позицию Скопировать результат в другое место . Но мы это здесь делать не будем.

Нажмите кнопку ОК и фильтр будет применен - в таблице останутся только строки содержащие в столбце Товар наименования гвозди 20 мм , Гвозди 10 мм , Гвозди 50 мм и Гвозди . Остальные строки будут скрыты.

Номера отобранных строк будут выделены синим шрифтом.

Чтобы отменить действие фильтра выделите любую ячейку таблицы и нажмите CTRL+SHIFT+L (к заголовку будет применен Автофильтр , а действие Расширенного фильтра будет отменено) или нажмите кнопку меню Очистить ( Данные/ Сортировка и фильтр/ Очистить ).

Какие программные инструменты помогают автоматизировать процесс поиска в таблице по названию столбца

SQL (Structured Query Language) — это язык структурированных запросов, используемый для управления и манипулирования реляционными базами данных. SQL-базы данных применяются там, где необходимо хранить и управлять данными структурированной природы, например, информацией о продуктах, покупателях и оформленных заказах в магазине.NoSQL (Not Only SQL) — это широкий термин, который относится к нереляционным моделям баз данных, которые используют различные структуры для хранения данных: документы, ключ-значение, столбцовые и графовые БД. NoSQL-базы данных применяются, когда необходимо хранить данные неструктурированной природы, например, большие объёмы текстовых данных, изображения и SQL-базы данных можно сравнить с большим хранилищем файлов, которые находятся в ящиках с метками и связями между ними. Каждый ящик содержит отдельный файл с определённой информацией. Чтобы получить доступ к нужному файлу, необходимо знать метку ящика, в котором он хранится, и связь с другими ящиками, чтобы составить полную картину информации. Это подобно работе с таблицами и связями в SQL-базах данных, где каждая таблица представляет из себя отдельный ящик с заданной информацией, которая может быть легко найдена и объединена с помощью специальных запросов.

NoSQL-базы данных можно сравнить с большим и сложным пазлом, в котором каждая часть представляет отдельный фрагмент информации. Информация может быть представлена не только в виде текста, но и в виде изображений, звуковых файлов, видеоматериалов и т. д. Каждый фрагмент может быть различного размера и формы, и для того, чтобы получить полную картину, необходимо собрать и объединить все фрагменты. Это подобно работе с NoSQL-базами данных, где каждый элемент может быть различного типа и формата, и для того, чтобы получить всю необходимую информацию, следует использовать различные методы и инструменты запросов. Как и в пазле, каждый элемент данных имеет своё место и собирается в единую картину по мере необходимости.

Какие возможности предоставляют современные базы данных для удобного и быстрого поиска данных

В мире Excel существуют два уровня сортировки: настраиваемая и быстрая.

Быстрая сортировка обеспечивает мгновенное построение данных в столбце в алфавитном, числовом или даже цветовом порядке.

• Выберите столбец с данными: просто кликните по заголовку интересующей колонки. Перейдите в меню «Редактирование», что расположено в верхнем меню таблицы.
• Нажмите на «Сортировка и фильтр» в выпадающем меню «Редактирование».
• Отметьте нужный тип сортировки в Excel: либо по числам от большего к меньшему или наоборот, либо по алфавиту для текстовых значений.
• Подтвердите свой выбор, и информация мгновенно упорядочится. Вы увидите, что ваш диапазон данных построен в соответствии с выбранным параметром. Если что-то пойдет не так, всегда можно вернуться назад, используя комбинацию клавиш «Ctrl+ Z».

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Какие методы сортировки таблицы помогают ускорить процесс поиска по названию столбца

В предыдущих разделах мы рассмотрели последовательность высокоуровневых оптимизаций, которые сработали. Я пробовал и другие вещи, которые не сработали, или которые я нашёл в литературе, но решил, что в этом конкретном случае они не подойдут. Вот их неполный список.На этом этапе я не вычисляю повторно всё множество visited при каждой итерации. Вместо этого оно хранилось как множество отсортированных прогонов, и эти прогоны время от времени ужимались. Преимущество такого подхода заключается в меньшем количестве записей на диск и ресурсов ЦП, затрачиваемых на сжатие. Недостаток — повышенная сложность кода и пониженный показатель сжатия. Изначально я думал, что подобная схема имеет смысл, ведь в моём случае операции записи более затратны, чем считывание. Но в конечном итоге показатель сжатия оказался больше в два раза. Преимущества такого компромисса неочевидны, поэтому в результате я вернулся к более простому виду.Уже проводились небольшие исследования о выполнении объёмного поиска в ширину для неявно заданных графов во вторичном хранилище, начать изучение этой темы можно. Как можно догадаться, идея выполнения дедупликации совместно с сортировкой + слиянием во вторичном хранилище не нова. Удивительно в этом то, что открыта она была только в 1993 году. Довольно поздно! Существуют более поздние предложения по поиску в ширину во вторичном хранилище, которые не требуют этапа сортировки.Одно из них заключалось в том, чтобы привязать состояния к целым числам, и хранить в памяти битовую карту посещённых состояний. В моём случае это совершенно бесполезно, потому что размеры кодируемых по сравнению с действительно достижимыми пространствами состояний очень отличаются. И я очень сомневаюсь, что существуют интересные задачи, в которых подобный подход сработал бы.Ещё одна серьёзная альтернатива основывается на временных хеш-таблицах. Посещённые состояния хранятся без сортировки в файле. Сохраняем выходные данные, полученные из глубины D в хеш-таблицу. Затем итеративно обходим посещённые состояния и ищем их в хеш-таблице. Если элемент найден в хеш-таблице, то удаляем его. После итеративного обхода всего файла в нём останутся только недублируемые элементы. Затем их добавляют к файлу и используют для инициализации списка todo для следующей итерации. Если количество выходных данных так велико, что хеш-таблица не помещается в памяти, то и файлы, и хеш-таблицы можно разбить на части, пользуясь одинаковым критерием (например, верхними битами состояния), и обрабатывать каждую часть по отдельности.Хоть и существуют, показывающие, что подход на основе хешей примерно на 30% быстрее, чем сортировка + слияние, но, похоже, что в них не учитывается сжатие. Я просто не увидел, как отказ от преимуществ сжатия может оправдать себя, поэтому не стал даже экспериментировать с такими подходами.Ещё одной стоящей внимания областью исследований показалась оптимизация запросов к базе данных. Похоже. что задача дедупликации сильно связана с join баз данных, в котором тоже есть совершенно такая же. Очевидно, что некоторые из этих исследований можно перенести и на задачу поиска. Разница может заключаться в том, что выходные данные join баз данных являются временными, в то время как выходные данные дедупликации BFS сохраняются до конца вычислений. Похоже, это меняет баланс компромиссов: теперь он касается не только наиболее эффективной обработки одной итерации, но и создания наиболее оптимального формата выходных данных для следующей итерации.