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    MySQL排序内部原理探秘

    由于row ID不是顺序的,导致回表时是随机IO,为了进一步优化性能(变成顺序IO),MySQL会读一批row ID,并将读到的数据按排序字段顺序插入缓存区中(内存大小read_rnd_buffer_size...在内存中排好序,并写到临时文件中; 重复上述步骤,直到所有的行数据都正常读取了完成; 用到了临时文件的,需要利用磁盘外部排序,将排序后的数据写入到结果文件中; 直接从结果文件中返回用户需要的字段数据,而不是根据...假设内存只有100M,但是排序的数据有900M,那么对应的外部排序算法如下: 从要排序的900M数据中读取100MB数据到内存中,并按照传统的内部排序算法(快速排序)进行排序; 将排序好的数据写入磁盘;...效率非常慢,对应可以这样来改进: 从要排序的50GB数据中读取100MB数据到内存中,并按照传统的内部排序算法(快速排序)进行排序; 将排序好的数据写入磁盘; 重复1,2两步,直到每个100MB chunk...是不是感觉累觉不爱了,我们的文章也终于要结束了,引用一个图片作为文章的结尾,向Christophe致敬。当下次其他同学问你,MySQL的排序到底是怎么做的时候,你可以告诉他: This is ?

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    如何解决cmd运行python提示不是内部命令

    但是进入到cmd命令窗口(同时按下win+r组合键后输入cmd进入),输入python命令提示“不是内部或外部命令”,遇到这种现象通常是没有将python的安装路径添加到环境变量中。...问题扩展: python3.7安装后在cmd输入python和pip命令提示不是内部或外部命令 问题:我是安装win7系统64位的D盘中;并且已配置好环境变量,win+R输入cmd,直接输入python...提示不是内部或外部命令 解决方法: 1、切换到python的exe安装路径下,执行python运行正常。...2、再重新打开一个命令窗口,输入python,依然提示python提示不是内部或外部命令; 3、检查环境变量配置:在系统环境变量中的path中添加python的exe安装路径。...以上就是如何解决cmd运行python提示不是内部命令的详细内容,更多关于cmd运行python不是内部命令怎么回事的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章!

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    何时使用MongoDB而不是MySql

    什么是 MySQL 和 MongoDB MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统,以结构化表格格式存储数据。...MySQL 使用 GPL 协议,使得任何人均可以免费使用 MySQL 并且可以对其进行代码修改。...MySQL 和 MongoDB 数据库平台都使用哈希索引、B- 树(MySql实际使用的是B+ 树)索引和其他几种索引。 用户界面 MongoDB 和 MySQL 都易于使用。...灵活性 作为关系数据库管理系统,MySQL 的结构比 MongoDB 更严格。MySQL 使用固定架构,将数据整理成行和表。必须将数据结构化并放入表格系统中才能使用 MySQL。...应用场景 MySQL 和 MongoDB 适合不同的应用场景,以下是一些主要的例子: MySQL 适合以下场景: MySQL 中的数据存储格式使其适用于数据仓库和在线分析处理。

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    何时使用Elasticsearch而不是MySql

    MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景 数据模型 MySQL 是一个关系型数据库管理系统(RDBMS),它使用表(table)来存储结构化的数据...MySQL 和 Elasticsearch 的数据模型有以下几点区别: MySQL 的数据模型是严格的,需要事先定义好表的结构和约束,而 Elasticsearch 的数据模型是灵活的,可以随时添加或修改字段...replication)、MySQL Cluster、MySQL Fabric 等,以实现数据的冗余和负载均衡 。...MySQL 和 Elasticsearch 的分布式和高可用有以下几点区别: MySQL 的分布式和高可用是可选的,需要额外配置和管理,而 Elasticsearch 的分布式和高可用是内置的,无需额外操作...MySQL 也使用缓冲池(buffer pool)来缓存数据和索引,以提高查询效率。MySQL 的性能主要取决于硬件资源、存储引擎、索引设计、查询优化等因素。

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    何时使用Elasticsearch而不是MySql

    MySQL 支持主键、外键、约束、触发器等关系型数据库的特性,以保证数据的完整性和一致性。...MySQL 和 Elasticsearch 的数据模型有以下几点区别: MySQL 的数据模型是严格的,需要事先定义好表的结构和约束,而 Elasticsearch 的数据模型是灵活的,可以随时添加或修改字段...replication)、MySQL Cluster、MySQL Fabric 等,以实现数据的冗余和负载均衡。...MySQL 和 Elasticsearch 的分布式和高可用有以下几点区别: MySQL 的分布式和高可用是可选的,需要额外配置和管理,而 Elasticsearch 的分布式和高可用是内置的,无需额外操作...MySQL 也使用缓冲池(buffer pool)来缓存数据和索引,以提高查询效率。MySQL 的性能主要取决于硬件资源、存储引擎、索引设计、查询优化等因素。

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