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为什么在复杂的红移视图中引用CURRENT_DATE会显著降低查询速度？

在复杂的红移视图中引用CURRENT_DATE会显著降低查询速度的原因是因为CURRENT_DATE是一个系统函数，它会在每次查询时动态地获取当前日期。在红移视图中，每次引用CURRENT_DATE都会导致系统执行额外的计算来获取当前日期，这会增加查询的时间消耗。

为了解决这个问题，可以考虑以下几点优化措施：

避免在红移视图中频繁引用CURRENT_DATE。如果可能的话，可以将CURRENT_DATE的值在查询之前计算并存储在一个变量中，然后在查询中使用该变量。
使用日期维度表。创建一个日期维度表，其中包含了各种日期相关的信息，如年、月、日、星期等。在红移视图中引用日期维度表中的相应字段，而不是使用CURRENT_DATE函数。
使用物化视图。物化视图是预先计算和存储的查询结果，可以提高查询性能。可以考虑将红移视图转换为物化视图，并定期刷新以保持数据的最新性。
优化查询语句。检查查询语句是否存在其他性能问题，如缺少索引、不合理的连接操作等。对查询语句进行优化可以进一步提高查询速度。

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）设置优先级，否则仍然会降低程序响应，因为默认Thread的优先级和主线程相同 c）使用Handler处理子线程结果，而不是使用Thread.wait()或者Thread.sleep()来阻塞主线程 d...Serializable在序列化的时候会产生大量的临时变量，从而引起频繁的 GC。 Parcelable 不能使用在要将数据存储在磁盘上的情况。...对于有 n 个节点的平衡树，最坏的查找时间复杂度也为 O(logn)。 为什么有了平衡树还需要红黑树？...正是由于红黑树的这种特点，使得它能够在最坏情况下，也能在 O(logn) 的时间复杂度查找到某个节点。...与平衡树不同的是，红黑树在插入、删除等操作，不会像平衡树那样，频繁着破坏红黑树的规则，所以不需要频繁着调整，这也是我们为什么大多数情况下使用红黑树的原因。

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从算法时间复杂度分析来看，哈希算法时间复杂度为 O(1)，检索速度非常快。比如查找 id=7 的数据，哈希索引只需要计算一次就可以获取到对应的数据，检索速度非常快。...但是普通的二叉查找树有个致命缺点：极端情况下会退化为线性链表，二分查找也会退化为遍历查找，时间复杂退化为 O(n)，检索性能急剧下降。...首先简单介绍红黑树，这是一颗会自动调整树形态的树结构，比如当二叉树处于一个不平衡状态时，红黑树就会自动左旋右旋节点以及节点变色，调整树的形态，使其保持基本的平衡状态（时间复杂度为 O(log₂n)），也就保证了查找效率不会明显减低...也就是说，大量的顺序插入不会导致查询性能的降低，这从根本上解决了红黑树的问题。...因此 Mysql 的索引用的就是 B+树，B+树在查找效率、范围查找中都有着非常不错的性能。

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但这是错误，这是书上的一个反例，错误的原因是如果使用AS赋给列一个别名并且在WHERE子句中使用该列，那么必须通过它的原名来引用，而不能使用别名。根本原因是select的语句的执行顺序。...(column_list) --当然也可以建立多个索引 alter table B add index(column1, column2)； 为什么建立索引可以提高查询速度呢？...可否不新建数据表来存储子查询的结果，同时能够为子查询建立索引提高查询的速度答案是否定的。...MySQL的子查询结果是不能建立索引，速度也会慢，所以还是乖乖的将子查询的结果存储在一个临时表或者数据表中，再建立索引。...MySQL中查询系统时间的方法第一种方法：select current_date； mysql> select current_date as Systemtime; +————+ | Systemtime

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但是当数据量变大之后，很多地方都是需要优化的，不然就会出现很多问题，最显著的现象是查询和修改变慢，即响应时间变长，所以本文的优化默认是数据量较大的情况。...但是如果查询中有不确定数据,例如CURRENT_DATE()和NOW()函数,那么查询完毕后则不会被缓存.所以,包含不确定数据的查询是肯定不会找到可用缓存的衡量打开缓存是否对系统有性能提升是一个整体的概念...在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。强制查询使用索引：尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定...它还使你在主数据表上运行 SELECT *查询的时候不会通过网络传输大量的BLOB或TEXT值。强烈反对在数据库中存放 LOB 类型数据在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。

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从算法时间复杂度分析来看，哈希算法时间复杂度为 O（1），检索速度非常快。比如查找 id=7 的数据，哈希索引只需要计算一次就可以获取到对应的数据，检索速度非常快。...但是普通的二叉查找树有个致命缺点：极端情况下会退化为线性链表，二分查找也会退化为遍历查找，时间复杂退化为 O（N），检索性能急剧下降。...首先简单介绍红黑树，这是一颗会自动调整树形态的树结构，比如当二叉树处于一个不平衡状态时，红黑树就会自动左旋右旋节点以及节点变色，调整树的形态，使其保持基本的平衡状态（时间复杂度为 O（logn）），也就保证了查找效率不会明显减低...也就是说，大量的顺序插入不会导致查询性能的降低，这从根本上解决了红黑树的问题。总结一下 AVL 树的优点：不错的查找性能（O（logn）），不存在极端的低效查找的情况。...因此 Mysql 的索引用的就是 B+树，B+树在查找效率、范围查找中都有着非常不错的性能。

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2、链表结构：存储区间离散、占用内存宽松、空间复杂度小优点：插入删除速度快，内存利用率高，没有固定大小，扩展灵活缺点：不能随机查找，每次都是从第一个开始遍历（查询效率低） 3、哈希表结构：结合数组结构和链表结构的优点...原因: 增删是在链表上完成的，而查询只需扫描部分，则效率高。 HashMap集合的key，会先后调用两个方法，hashCode and equals方法，这这两个方法都需要重写。...为什么要这样设计呢？好处就是避免在最极端的情况下链表变得很长很长，在查询的时候，效率会非常慢。...红黑树查询：其访问性能近似于折半查找，时间复杂度 O(logn)；链表查询：这种情况下，需要遍历全部元素才行，时间复杂度 O(n)；简单的说，红黑树是一种近似平衡的二叉查找树，其主要的优点就是“平衡...）；在树的结构发生改变时（插入或者删除操作），往往会破坏上述条件 3 或条件 4，需要通过调整使得查找树重新满足红黑树的条件。

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2.1.1 相关数据结构：二叉树、红黑树、B-Tree、B+Tree、Hash...二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。...但红黑树仍存在”大数据量情况下，层级较深，检索速度慢“）所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree，那么什么是B+Tree呢？...通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。...当涉及到多个字段查询，WHERE 子句引用了符合索引的所有列或者前导列时，查询速度会非常快。在复合索引中，列的顺序非常重要。MySQL会按照索引中列的顺序从左到右进行匹配。...分析数据分布：对于列的值分布进行分析，避免在高度重复的列上创建索引，因为这样的索引可能不会带来显著的性能提升。避免过度索引：过多的索引会增加数据库的维护成本，尤其是在数据插入、更新和删除时。

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HashMap连环18问

在 JDK1.8 中，由“数组+链表+红黑树”组成。当链表过长，则会严重影响 HashMap 的性能，红黑树搜索时间复杂度是 O(logn)，而链表是糟糕的 O(n)。...当元素大于 8 个的时候，红黑树搜索时间复杂度是 O(logn)，而链表是 O(n)，此时需要红黑树来加快查询速度，但是新增节点的效率变慢了。...较高的值会降低空间开销，但提高查找成本（体现在大多数的HashMap类的操作，包括get和put）。设置初始大小时，应该考虑预计的entry数在map及其负载系数，并且尽量减少rehash操作的次数。...HashMap数组的长度为什么是 2 的幂次方？这样做效果上等同于取模，在速度、效率上比直接取模要快得多。除此之外，2 的 N 次幂有助于减少碰撞的几率。...我们来举个例子，看下图：当n=15时，6 和 7 的结果一样，这样表示他们在 table 存储的位置是相同的，也就是产生了碰撞，6、7就会在一个位置形成链表，4和5的结果也是一样，这样就会导致查询速度降低

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数据库索引（结合B-树和B+树）

第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。...不应该创建索引的的这些列具有下列特点： 1、对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。...这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。　　...而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。...3、B-树的查询效率与键在树中的位置有关，最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候)，最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。

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mysql小结(1) MYSQL索引特性小结

2.索引基础 2.1 BTree索引 mysql默认存储引擎innodb只显式支持B树索引，对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，即在B树索引基础上建立hash索引，可以显著提高查找效率...向上取整棵子树支持范围查询，前缀匹配查询，等值查询，可以避免排序，例如:order by index相关的列，排序会非常快，因为该列本身就是有序存储的，查找时间复杂度 log m N(m为底,N...2.2 Hash索引特性只支持包括 “=” "in "在内的等值查询，不支持范围，前缀匹配查询Hash索引是通过hash函数将，键值直接映射为物理存储地址，使时间复杂度降低到O(1).本身存储是无序的...2.3 Mysql聚簇索引 B-树和B+树的区别在于B+树所有键值全部保存在叶子节点，而B-树则不然，B-树的键值根据树的结构分布在整个树上。而Mysql为什么要采用B+树索引呢？...ref_or_null：与ref的唯一区别就是在使用索引引用的查询之外再增加一个空值的查询。

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HashMap在JDK1.8中的优化

数组,这样会导致HashMap的数组复制，迁移到另外一块内存，从而影响HashMap的效率 HashMap添加元素在初始化完后，当元素添加到HashMap中的时候，我们会调用put,首先会根据该key...从上面看到，如果链表的长度超过8的时候，链表就会转变成红黑树，因为我们不在担心链表过长导致查询时间复杂度的问题....，一旦发生大量冲突，就会产生链表，导致要遍历Node节点，从而降低查询数据的性能，红黑树就是为了解决这个性能问题而引进的，使得查询的平均复杂度减低到了O(log(n)),链表越长，使用红黑树后查询效率提升越明显...为什么初始容量，一般都是2的整数次幂使用2的整数次幂时候,使用(n-1)&hash计算和hash%n的计算结果一样,而&的运算速度比取模块.且可以保证不超过数组长度 n是2的次幂，则n-1转化为二进制必定是...11111...的形式，在和元素的hash值与操作速度快，而且不浪费空间，比如如果长度是15，而n-1=14,而14的二进制是1110.在和元素的hash与操作之后，最后一位总是0，而某些位置永远不会存储元素

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贾跃亭的节日经济学：用好乐视视频这张造节王牌

乐视视频为什么要与电视台合作办晚会？...电商节的本质是“凝聚用户注意力”，没有什么比一台大型晚会、大量明星和精品内容更能吸引用户注意力了。...；乐视视频网红网剧IP资源与江苏卫视明星资源的共享；乐视VR、互联网直播、VR、边看边买等新型技术与电视台互动方式的补充。...乐视为什么能举办414硬件免费日？因为用户愿意为乐视优质内容等服务付费，进而被吸引成为乐视会员。...中国正在迎来消费升级，而泛娱乐化就是其中一个显著趋势，人们愿意为娱乐消费，愿意为快乐消费，即要花钱购买数字内容，也会因为明星代言、网红推荐等娱乐因素而消费。

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数据库-MySQL-索引介绍

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。...二叉树通上述介绍一样，查找数据时，大了往右边查找，小了往左边查找但是仍然存在缺点二叉树缺点:顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。...红黑树:大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。 ...操作：先算出表中每一行数据的哈希值，针对name字段所有值，通过内部的哈希函数计算每一个name值该落在哪个槽位上（图中蓝色的为槽位） Hash索引特点 1....---- 思考 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

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Mysql中的索引

当数据在磁盘中时,磁盘IO会成为性能瓶颈,设计的目标应该是降低IO次数,而树的高度越高,增删改查所需要的IO次数也会越多,会严重影响性能。...B树:降低磁盘IO 为什么要使用B树内存的大小有限,并且容易丢失,所以像数据库这种应用会把数据和索引存放到磁盘这种外围设备中。...但是磁盘的读取速度相比与内存会差百,千倍,所以我们应该尽量减少查磁盘的次数。...数据库要存海量数据,AVL树每个节点只会存储一个键值和数据,并且数据是存储在磁盘上的,当我们存储一个数据时,速度会很慢,应该减少从磁盘读取数据的次数。...因为要存储的数据是海量的,AVL每个节点只能存储一个键值和数据,并且数据存储在磁盘上,当我们存储一个数据,速度会很慢,我们应该减少读取磁盘的次数,使用AVL树,树的高度会很高,会进行很多次磁盘IO,查找数据的效率会非常的低

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微信大牛教你深入了解数据库索引

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。...但是由于二叉树的形状不确定性导致极端查询时间复杂度和平均查询时间复杂度相差很大。...而红黑树并不追求“完全平衡”——它只要求部分地达到平衡要求，降低了对旋转的要求，从而提高了性能。红黑树能够以O(log2 n) 的时间复杂度进行搜索、插入、删除操作。...了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大...但是阶数并不能无限增长，否则会造成索引表不在同一页而降低效率，而且当阶数太大，在遍历某个索引节点时效率会退化为近似于顺序遍历。

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从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树

前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关，那么降低树的深度自然会提高查找效率。...I/O读写过于频繁，进而导致查询效率低下（为什么会出现这种情况，待会在外部存储器-磁盘中有所解释），那么如何减少树的深度（当然是不能减少查询的数据量），一个基本的想法就是：采用多叉树结构（由于树节点元素数量是有限的...内存存取速度快，但容量小，价格昂贵，而且不能长期保存数据(在不通电情况下数据会消失)。外存储器—磁盘是一种直接存取的存储设备(DASD)。它是以存取时间变化不大为特征的。...与本blog之前介绍的红黑树很相似，但在降低磁盘I/0操作方面要更好一些。许多数据库系统都一般使用B树或者B树的各种变形结构，如下文即将要介绍的B+树，B*树来存储信息。 ...B树与红黑树最大的不同在于，B树的结点可以有许多子女，从几个到几千个。那为什么又说B树与红黑树很相似呢?

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Java集合Map面试题，面试必问

为什么JDK8引入了红黑树？...链表主要是为了解决数组中的key发生hash冲突时，将发生碰撞的key存到链表中红黑树主要是为了解决链表过长，的查询速度太慢问题，链表查询时间复杂度为O(n) 当链表长度大于等于8时，就会转变成红黑树...，时间复杂度为O(logn) 当链表长度小于等于6时，由红黑树转变回链表，因为链表过短时引入红黑树反而会降低查询速度第四题、那什么是hash冲突呢？...引入红黑树进一步降低遍历的时间复杂度，使得遍历更快；第六题、说一说HashMap什么时候会进行扩容？...为什么不一直使用红黑树？之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。

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MySQL数据库索引选择为什么使用B+树而不是跳表？

在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前，我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的，因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程，在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用...二叉查找树的平均查找速度比顺序查找来得更快。（2）局限性及应用一个二叉查找树是由n个节点随机构成，所以，对于某些情况，二叉查找树会退化成一个有n个节点的线性链。...显然这个二叉树的查询效率就很低，因此若想最大性能的构造一个二叉查找树，需要这个二叉树是平衡的（这里的平衡从一个显著的特点可以看出这一棵树的高度比上一个输的高度要大，在相同节点的情况下也就是不平衡），从而引出了一个新的定义...i])的子树； 8、所有叶子结点位于同一层；这里只是一个简单的B树，在实际中B树节点中关键字很多的，上面的图中比如35节点，35代表一个key(索引)，而小黑块代表的是这个key所指向的内容在内存中实际的存储位置...，相对IO读写次数就降低了。

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我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。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。...于是，在这样的平衡树中进行查找时，总共比较节点的次数不超过树的高度，这就确保了查询的效率（时间复杂度为O(logn)） B树还是直接看图比较清楚，图中所示，B树事实上是一种平衡的多叉查找树，也就是说最多可以开...例如查询图中字母表中的K：从根节点P开始，K的位置在P之前，进入左侧指针。左子树中，依次比较C、F、J、M，发现K在J和M之间。...从上面看，我们发现BTree又进步了一些，查询速度提高，存储容量也没影响到。当然有人可能会这样想，那我们为什么不把数据全部都存在一个节点，这样深度不就是1了吗? 当然不行了！...了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大

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