mysql 作为一个关系型数据库，在国内使用应该是最广泛的。也许你司使用 Oracle、Pg 等等，但是大多数互联网公司，比如我司使用得最多的还是 Mysql，重要性不言而喻。
编写过程就是我们平常写sql语句的过程，也可以理解为编写顺序，以下就是我们编写顺序：
哈希索引显式应用主要存在于内存表，也就是 Memory 引擎，或者是 MySQL 8.0 的 Temptable 引擎。本篇的内容上都是基于内存表，MySQL 内存表的大小由参数 max_heap_table_size 来控制，其中包含了表数据，索引数据等。
说二叉查找树是一种查找效率很高的数据结构，它有三个特点： (1)每一个节点最多仅仅有两个子树。 (2)左子树都为小于父节点的值，右子树都为大于父节点的值。 (3)在n个节点中找到目标值，一般仅仅须要log(n)次比較。 二叉查找树的结构不适合数据库，由于他的查找效率与层数有关。越处在下层的数据，就须要越多次的比較。极端的情况下，n个数据须要n次比較才干找到目标值。对于数据库来说，每进入一层，就要从硬盘读取一次数据，这很致命，由于硬盘的读取时间远远大于数据处理时间，数据库读取硬盘的次数越少越好。 B树是对二叉查找树的改进。它的设计思想是，将相关数据尽量集中在一起，以便一次读取多个数据，降低硬盘操作次数。
对于 SQL 语句的执行来说，定位 B-TREE 索引中的一条记录，是个举足轻重的能力。
1、给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j (i ≤ j) 范围内元素的总和，包含 i, j 两点。
前面讲到的索引数据结构，例如哈希表、B+ 树，我们都假设它是在单线程环境下运行的。
小编在看etcd存储（store）模块的时候，发现它在进行key和keyIndex转换的时候，用到了btree包(http://godoc.org/github.com/google/btree)。btree是Google开源的一个Go语言的BTree实现，整个代码不到1000行，实现的非常简练，组织分层也做的很好，并对gc和并发读写做了很多优化，值得一读。小编打算用两篇文章讲解BTree内容，本文上篇主要介绍实现原理，下篇主要介绍btree源码实现。
(2).非聚簇索引 联合索引 前缀索引 普通索引 唯一索引 全文索引
我们知道HD(分层确定性)钱包，基于 BIP-32；多币种和多帐户钱包，基于 BIP-44；最近比原社区的钱包开发者对比原的BIP-32和BIP-44协议有疑问，所以我今天就专门整理了一下该协议的内容以及在比原中涉及的代码。来做一个详细的介绍！
二叉树是经典的数据结构. 他的意义是 : 左子节点小于根节点, 右子节点大于根节点. 没有子节点的节点成为叶子结点; 如图 :
金三银四真的太卷了，最近小编在整理java面试题汇总的时候，无意中寻到了这份阿里面试官手册，这份面试题还真的与以往的java核心面试知识点有大不同，这份面试官手册是完全站在面试官出题的角度分析问题，要问它有多香我们且看目录就完事了，不过小编这里只摘取了一部分面试官会经常问的分享给到大家。
持久性(D Durable):一个事务结束后,其对数据库的修改是永久性的,即使系统故障也不会丢失.
从表的一端开始，向另一端逐个按给定值kx 与关键码进行比较，若找到，查找成功，并给出数据元素在表中的位置；若整个表检测完，仍未找到与kx 相同的关键码，则查找失败，给出失败信息。
小熊学Java个人网站：https://javaxiaobear.gitee.io/，每周持续更新干货，建议收藏！
首先通过一个例子来直观认识下索引对查询效率的提升。例子中使用的表为 employees（建表语句见附录）。在为 emp_no 字段加索引之前，查询 emp_no 为 401060 的职员信息，sql 如下：
李翔宇 云和恩墨西区技术专家 大家好，我是云和恩墨的技术专家李翔宇，今天要为大家分享的主题是《轻轻揭开b*tree索引结构的神秘面纱》。 说到索引，大家应该都或多或少的了解甚至熟悉它，它是在各种数据库中都会被提及的一种对象，主要用于加速查询的速度（当然，对于 update 或者 delete 时的查找数据也同样有效），所以我们一提到性能优化，往往就会想到索引。不过索引如何帮助查询提高性能的，可能很多人就不是很清楚了。 我今天要分享的，其实并不是索引是如何提升查询效率的，但今天所讲的内容，却对深入研究
RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指： 对于长度为n的数列A，回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n)，返回数列A中下标在[i,j]里的最小(大）值，也就是说，RMQ问题是指求区间最值的问题 主要方法及复杂度(处理复杂度和查询复杂度)如下: 1.朴素（即搜索） O(n)-O(n) 2.线段树(segment tree) O(n)-O(qlogn) 3.ST（实质是动态规划） O(nlogn)-O(1) 线段树方法: 线段树能在对数时间内
单词词典的实现一般用B+树，B+树构造的可视化过程网址: B+ Tree Visualization
运维兄弟沟通后，发现在每天凌晨1点都会出现若干次的业务操作失败，而数据库监控上并没有发现明显的异常。
在上一篇文章中，我们以最简单的生成DID，颁发VC，验证VP流程介绍了DID的用法，但是在实际生活中，我们并不总是希望直接将整个证件VC亮给验证者看，比如我们去住酒店时，需要登记姓名、身份证号信息，但是如果我们直接把身份证给前台人员的话，前台人员就可以看到我们的民族、住址等信息，对于我们普通人来说，也许觉得没什么，那要是明星、公众人物去住酒店，那么可能前台人员就可能出于各方面的原因偷偷把住址信息记下了或者泄露到网上，给证照本人的生活带来各种麻烦。那么我们有什么办法呢？用户属性的选择性披露能够降低风险。
译自：BPF for storage: an exokernel-inspired approach
原文链接：https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/14666082.html
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
1、什么是线段树（也称为区间树）Segment Tree。为什么使用线段树，线段树解决了什么问题，对于有一类问题，我们关心的是线段（或者区间）。
上篇博客我们聊了图的物理存储结构邻接矩阵和邻接链表，然后在此基础上给出了图的深度优先搜索和广度优先搜索。本篇博客就在上一篇博客的基础上进行延伸，也是关于图的。今天博客中主要介绍两种算法，都是关于最小生成树的，一种是Prim算法，另一个是Kruskal算法。这两种算法是很经典的，也是图中比较重要的算法了。 今天博客会先聊一聊Prim算法是如何生成最小生成树的，然后给出具体步骤的示例图，最后给出具体的代码实现，并进行测试。当然Kruskal算法也是会给出具体的示例图，然后给出具体的代码和测试用例。当然本篇博客中
前两天碰到了一个问题，MySQL的一张表，1220万数据量，需要删除1200万数据，仅存储20万数据，讨论了三种方案，
我来更新了，本期是 MySQL 第二期，至此 MySQL 部分就全部更新完毕了，下一弹就是 Redis 篇了。
上篇博客我们详细的介绍了两种经典的最小生成树的算法，本篇博客我们就来详细的讲一下最短路径的经典算法----迪杰斯特拉算法。首先我们先聊一下什么是最短路径，这个还是比较好理解的。比如我要从北京到济南，而从北京到济南有好多条道路，那么最短的那一条就是北京到济南的最短路径，也是我们今天要求的最短路径。 因为最短路径是基于有向图来计算的，所以我们还是使用上几篇关于图的博客中使用的示例。不过我们今天博客中用到的图是有向图，所以我们要讲上篇博客的无向图进行改造，改成有向图，然后在有向图的基础上给出最小生成树的解决方案。
http://blog.csdn.net/zs634134578/article/details/20938113
导语：作为一个数学专业毕业的前端开发，有必要好好谈谈这个话题~~ 一、数据结构及查找算法的实现 1.递归大法 递归(recursion), 顾名思义，就是自己调用自己。一个经典的应用场景就是DOM树查
新增文件的命令：git add file或者git add . 提交文件的命令：git commit –m或者git commit –a 查看工作区状况：git status –s 拉取合并远程分支的操作：git fetch/git merge或者git pull 查看提交记录命令：git reflog
文/linajiema 腾讯IEG事业群——web前端开发工程师 0写在前面 作为一个数学专业毕业的前端开发，有必要好好谈谈这个话题~~ （左右滑动查看代码） 1数据结构及查找算法的实现 1.1 递归大法 递归(recursion), 顾名思义，就是自己调用自己。一个经典的应用场景就是DOM树查找。 function getElementById(node, id){ if(!node) return null; console.log(node.id); if(node.id =
文章主要介绍了多目标检测算法的发展、评测指标、基于度量学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。其中，基于度量学习的评测方法包括使用聚类算法进行标注、使用分类算法进行标注、基于深度学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。最后，文章介绍了基于进化算法的评测方法的实现流程和实验结果。
能进入BAT 等一线大厂工作，是很多开发者们的目标与梦想，为帮助开发者们提升面试技能、高效通关一线互联网公司的面试，提炼总结了这份面试真题，一次整体放出送给大家。
我的博客： https://www.luozhiyun.com/archives/273
概念模型 CDM -> 逻辑模型 LDM -> 物理模型 PDM 对象 -> 实体、属性、关系 -> 表结构、字段列表、主外建
阿粉相信，现在很多的做开发的都喜欢研究一些新的技术，但是能不能把数据都实际应用到公司的环境中，这个就不好说了，毕竟有些东西用上了，一旦出现问题了，那么就会导致一连串的生产事故的发生。今天阿粉就来学习一下这个Sharding，也就是分库分表实战，接下来我们来学习一下什么是分库分表，什么是Sharding。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说【C#数据结构系列】图[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
前面我们说了join查询原理，最基本的是嵌套查询，这种不推荐，如果数据量庞大，因为内存是有限的，不能放下所有的数据，可能查询到后面的时候，前面的数据就从内存从释放，为了减少磁盘的查询次数，有了join buffer这个缓存区，专门放被驱动表的数据，用来匹配查询出来的驱动表数据是否符合，当然还是建议用索引来查询。
今天大鹏请来一位大厂有 4 年工作经验的服务端资深工程师，在2020年多事之秋的节点，跟大家谈一下跳槽感悟，分享一下自己的面试经历
最近在网上冲浪时，发现一个由B站Up碳十二创建的基于腾讯文档的最全公开课知识库(国立B站大学成立！)，内容包含优质免费课程、优质博主、书籍等等。
崔华，网名 dbsnake Oracle ACE Director，ACOUG 核心专家 编辑手记：感谢崔华授权我们独家转载其精品文章，也欢迎大家向“Oracle”社区投稿。 崔华手记：这篇文章的标题颇有些标题党的味道，但这不是我的初衷。其实我想表达的是，基于RDBMS的应用系统的性能问题绝大多数都是和SQL直接相关，而基于Oracle数据库的SQL优化能否奏效、效果的好与坏归根结底比拼的还是对CBO和执行计划的理解程度，这也正是我在《基于Oracle的SQL优化》一书中提出来的SQL优化方法论的第一点
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
https://github.com/leosanqing/StructAndAlgorithm/tree/master/Struct/hashMapDemo
B树（英语：B-tree）是一种自平衡的树，能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。B树，概括来说是一个一般化的二叉查找树（binary search tree）一个节点可以拥有2个以上的子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁盘。B树减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。B树这种数据结构可以用来描述外部存储。这种数据结构常被应用在数据库和文件系统的实现上。
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