过去十年，图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是，全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下，对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此，图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网站 DB-Engines.com 的统计，图数据库至 2013 年以来，一直是“增速最快”的数据库类别。虽然相比关系型数据库，图数据库的占比还是很小。但由于具有更加 graph native 的数据形式，以及针对性的关系查询优化，图数据库已经成为了关系型数据库无法替代的数据库类型。此外，随着数据量的持续爆炸性上涨，人们对于数据之间的关系也越来越重视。人们希望通过挖掘数据之间的关系，来获取商业上的成功，以及获得更多人类社会的知识。因此我们相信，天生为存储数据关系和数据挖掘而优化的图数据库会在数据库中持续保持高速增长。
作为IT行业从事人员，在大学学的基础课程中就有计算机组成原理，由这门课从此踏上学习计算机的旅途，时过境迁，温故而知新。那么什么是计算机组成原理，今天就来回忆回忆其中的一些知识点。
大家好，我是猫头虎博主，近来很多读者询问关于PostgreSQL的存储引擎的细节。在这篇文章中，我将深入探讨PostgreSQL的存储引擎的原理和性能。对于那些正在考虑使用PostgreSQL或者想要更深入了解其内部机制的朋友来说，这篇文章将是一个不错的参考。 PostgreSQL存储引擎、PostgreSQL性能优化、PostgreSQL原理。
②当大量作业要求运行时，由于内存不足以容纳所有作业，只能使少数作业先运行，导致多道程序度的下降。
在计算机组成原理中的众多概念中，开发者接触得最多的还是内存、硬盘、虚拟内存、CPU 缓存这些概念。这些概念有一个更为抽象的表示 —— 存储器，它是冯 · 诺依曼计算机体系中的五大组件之一，用于存储程序和数据。
▊《Offer来了：Java面试核心知识点精讲.框架篇》 王磊 著 电子书售价：49.5元 2020年06月出版 本书是对Java程序员面试中常见的微服务、网络编程、分布式存储和分布式计算等必备知识点的总结，包括Spring原理及应用、Spring Cloud原理及应用、Netty网络编程原理及应用、ZooKeeper原理及应用、Kafka原理及应用、Hadoop原理及应用、HBase原理及应用、Cassandra原理及应用、ElasticSearch原理及应用、Spark原理及应用、Flink原理及应用。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
上一篇文章我们介绍了索引背后的数据结构，这篇文章我们来介绍影响索引数据结构选型的因素——存储器存取。
大家在面试的时候，肯定都会被问到MySql的知识，以下是面试场景： 面试官：对于MySQL，你对他索引原理了解吗？ 我：了解 面试官：MySQL的索引是用什么数据机构的？ 我：B+树 面试官：为什么要用B+树，而不是B树？ 我：… 面试官：用B+树作为MySql的索引结构，用什么好处？ 我：…
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 RAID0、RAID1、RAID5、RAID6、RAID10、RAID50的异同与应用
上文说过，红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。
计算机的工作原理其实说复杂也很复杂，说简单也挺简单，我们就先从原理上去理解，至于细节方面是我们不需要知道的。计算机的基本原理主要分为存储程序和程序控制，预先要把控制计算机如何进行操作的指令序列（称为程序）和原始数据通过输入设备输送到计算机内存中。每一条指令都带有获取数据的地址，操作指令，以及发送地址，计算机也是按照这个流程来执行工作的。下面就来详细讲解一下。
在大数据储存任务当中，针对于具备“5V”特征的大规模数据集，数据存储从传统的关系型数据库开始转向非关系型数据库（NOSQL），而NOSQL数据库当中，Hbase无疑是非常经典的一个作品。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Hbase存储原理。
本节为分区高级篇，主要针对分区底层原理进行介绍，建议不了解分区概念的先看下面的分区入门篇:
首先来梳理一下业务开发过程中经常面临的本地缓存的一些需求。我们一般做缓存就是为了能提高系统的读写性能，缓存的命中率越高，也就意味着缓存的效果越好。其次本地缓存一般都受限于本地内存的大小，所有全量的数据一般存不下。那基于这样的场景一方面是想缓存的数据越多，则命中率理论上也会随着缓存数据的增多而提高；另外一方面是想，既然所有的数据存不下那就想办法利用有限的内存存储有限的数据。这些有限的数据需要是经常访问的，同时有一定时效性(不会频繁改变)的。基于这两个点展开，我们一般对本地缓存会要求其满 足支持过期时间、支持淘汰策略。最后再使用自动管理内存的语言例如golang等开发时，还需要考虑在加入本地缓存后引发的GC问题。
Python 中set,dict都是基于哈希表的数据结构，这两个数据结构有着广泛的应用。因此很有必要弄懂哈希表的原理。
本文篇幅有点长，介绍的非常全面，可以不夸张的说全网找不到第二篇那么详细了，强烈建议在阅读前先收藏，以防后期找不到了！
Elasticsearch 索引是指在 Elasticsearch 中用于存储和搜索文档的逻辑实体。索引由一个或多个分片组成，每个分片可以在不同的节点上存储。当一个文档被索引时，它会被分配到一个或多个分片中，这取决于索引的设置和集群的状态。Elasticsearch 索引支持多种数据类型，包括文本、数字、日期等。索引还支持各种查询和聚合操作，以便快速地检索和分析数据。
最近一直在忙，没顾得上写文章，新年的第一篇文章，希望大家可以喜欢；好了，今天接着之前的内容，来聊聊BlockManager的工作原理，上图来分析；
量子计算（Quantum Computing）和区块链（Blockchain）是两种颠覆性的技术，它们分别在计算领域和分布式系统领域发挥着重要作用。本文将介绍量子计算和区块链的区别和联系，包括它们的特点、原理和应用。
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎 对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索 引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到
前文已经讲过了固态硬盘的发展史，曾经的固态硬盘有过RAM等介质，但是目前绝大多数固态硬盘都是以闪存芯片为存储介质的。DRAM固态硬盘我们见得少，主要应用于特殊的场合。1978年诞生的世界上第一块固态硬盘就是基于DRAM的。但由于DRAM掉电易失性，当然还有成本因素，现在的固态硬盘一般都不用DRAM，而是使用闪存作为存储介质，并且是NAND 闪存。固态硬盘的工作原理很多也都是基于闪存特性的。比如，闪存在写之前必须先擦除，不能覆盖写，于是固态硬盘才需要垃圾回收（Garbage Collection，或者叫 Recycle）；闪存每个块（Block）擦写次数达到一定值，这个块要么变成坏块，要么存储在上面的数据不可靠，所以固态硬盘固件必须做磨损平衡，让数据平均写在所有块上，而不是盯着几个块拼命写（不然很快固态硬盘就报废了）。还有类似很多例子，固态硬盘内部很多算法都是在为闪存服务的。所以，欲攻固态硬盘，闪存首当其冲。
不少朋友留言问MySQL索引底层的实现，让我讲讲B+树。知其然，知其所以然，讲懂B+树其实不难，今天更多聊聊“数据库索引，为什么设计成这样”。
面试题除了你不会的其余都会，除了你不知道的其余都知道，除了你答不上来的都答上来了。
小伙伴们，通过前边文章的阅读，相信大家已经对RocketMQ的基本原理有了一个比较深入的了解，那么大家对当前比较常用的RabbitMQ和Kafka是不是也有兴趣了解一些呢，了解的多一些也不是坏事，面试或者跟人聊技术的时候也会让你更有话语权嘛。
在大数据技术体系当中，Hadoop技术框架无疑是重点当中的重点，目前主流的大数据开发任务，都是基于Hadoop来进行的。对于很多初入门或者想要学习大数据的同学们，对于大数据Hadoop原理想必是比较好奇的，今天我们就主要为大家分享大数据Hadoop技术体系详解。
这部分内容主要回答我们在文章开头提到的第二个问题。第二个问题展开其实是一连串的问题。例如：lsm派系难道只有lsm tree这一类存储模型吗？如果答案是否定的，那么除了lsm tree存储模型外，还有哪些lsm 模型？这些模型之间又有哪些相同点和差异点？
InnoDB是MySQL数据库中最常用的存储引擎之一，它是一个支持ACID事务的高性能引擎，提供了一些重要的功能，如行级锁定、外键约束和崩溃恢复等。在本文中，我们将详细介绍InnoDB存储引擎的工作原理、优势和限制等方面。
导语：读书是一生的功课，技术人通过读书实现自我提升，学习优秀技术沉淀。TEG读书会本期特邀腾讯金融云专家工程师李海翔、TEG计费平台部专家工程师雷海林、MySQL数据库专家姜承尧，为大家带来数据库方向好书推荐。来看看技术大牛在读什么，国庆遇见好书，愿本期书单助您更专业。 李海翔，腾讯金融云专家工程师，从事分布式数据库TDSQL研发工作。出版著作：《数据库查询优化器的艺术 原理解析与SQL性能优化》、《数据库事务处理的艺术 事务管理与并发控制》，广受好评。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。 理论类
在408中，其中数据结构和组成原理各占45分,操作系统占35分,计算机网络占25分。计算机组成原理的知识点非常的多，且杂。很多人朋友都喜欢直接背组成原理的知识点。但是冷月认为，背很有局限性。只有融合贯通了，才能以不变应万变。
MongoDB是一种面向文档的非关系型数据库系统，采用BSON这种类似JSON的数据结构存储。在前面博客的学习中，我们知道了MongoDB的一些特性和优势，MongoDB是一种分布式的数据库系统，可以存储大量数据，并保证高性能，然后其底层结构是怎么样的？通过本博客可以先简单了解一下，因为MongoDB的底层原理相对比较杂，而且网上博客并不多，所以先进行简单的了解熟悉。
搜索引擎工作原理一个SEO从业者应该了解的基础课程，但是有人却说搜索引擎工作原理对于新手来说是不容易理解的，因为工作原理太抽象，而且搜索引擎的变化无常，无论谁都不能真正认识搜索工作原理。
PHP数组的底层实现是分散列表，也称为hashTable，分散列表是基于键(Key)直接访问存储位置的数据结构，其key-value之间存在映射功能，key可以根据映射功能直接索引对应的value值，不需要通过关键词进行比较，理想的情况下，分散列表的检索效率非常高，时间复杂性为O(1)。
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。
我们常用的存储系统种类非常多，有单机的也有分布式的，有的是数据库，有的是文件系统，还有介于二者之间的。无论是哪种存储系统（比如，MySQL、Redis、Elasticsearch，等等），它们都具有如下三个特点。
指令是指示计算机执行某种操作的命令，它由一串二进制数组成，这串二进制数码包括操作码和地址码两部分 操作码规定了操作的类型，即进行什么样的操作；地址码规定了要操作的数据（操作对象）存放在什么地址中，以及操作结果存放到哪个地址中去
作为一个程序员，不了解数据库怎么能行，那么数据库到底是个啥呢，作为一个Java工程师，平时和数据库打交道着实不少，所谓的CRUD其实就是对数据库进行增删改查的操作。
CPU为了提升执行效率，减少CPU与内存的交互(交互影响CPU效率)，一般在CPU上集成了多级缓存架构
Redis是一款著名的key-value内存数据库软件，同时也是一款卓越的数据结构服务软件。它支持字符串、列表、哈希表、集合、有序集合五种数据结构类型，同时每种数据结构类型针对不同的应用场景又支持不同的编码方式。这篇文章主要介绍压缩列表编码，在理解压缩列表编码原理的基础上介绍Redis对压缩列表的应用，最后再对Redis压缩列表应用进行分析。
存储器： ROM（只读），Flash(NOR, NAND)，RAM（随机存取存储器）
索引的本质其实就是一种数据结构。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找，这种复杂度为 O(n) 的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找、二叉树查找等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
从题目开始分析，第一句话，对于一个正整数，每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。没什么好说的，很简单；第二句话：然后重复这个过程直到这个数变为 1，也可能是 无限循环 但始终变不到 1，什么意思？
我们了解到RocketMQ是java语言开发的，我们能更深入的阅读源码了解它的底层原理，而且它具有优秀的消息中间件高级功能。再换个角度想，对于面试MQ来说，其实我们需要深入的了解一个中间件来与面试官聊，其他的中间件了解基本原理就可以了（后文会讲解）。
如果在Task执行期间发生大量的Full GC，那么说明年轻代的Eden区域给的空间不够大，可以通过一下方式进行调优：
HashMap 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。 HashMap 继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。 HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。 HashMap 的实例有两个参数影响其性能：“初始容量” 和 “加载因子”。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量 只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。 通常，默认加载因子是 0.75, 这是在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
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