比如我们在http://python123.io/ws/demo.html这个简单的网页中找到与a和b标签相关的内容。
在全局节点中存储数据很简单:像对待任何其他变量一样对待全局变量。 区别在于对全局变量的操作是自动写入数据库的。
定义：一棵m 阶的B-树，或者为空树，或为满足下列特性的m 叉树： ⑴树中每个结点至多有m 棵子树； ⑵若根结点不是叶子结点，则至少有两棵子树；
soup.find_all(…)等价于soup(…) .find_all(…)等价于(…)
在类的定义前加入注释：@Persistent(autoid=true)注意，eXtremeDB中的autoid并不需要单独的定义出一列表示，只需要在类级别定义即可。
PHP数据结构（十九）——B+树 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 B+树是B树的变种，在数据库系统、文件系统等方面，B+树的运用非常广泛。 1、B+树的要求 1）有n棵子树的结点中含有n个关键字。（B树是n-1个关键字。） 2）所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。这点意味着，叶子节点存在指向相邻叶子节点的指针。这个是在树形的数据结构中非常特殊的地方，使得B+
Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
二叉查找树，也称有序二叉树（ordered binary tree），或已排序二叉树（sorted binary tree），是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：
Failed to execute query: Duplicate entry '0' for key 'PRIMARY' 今天在做php登陆和登出会插入数据到log表中,,结果报错了:如下: Failed to execute query: Duplicate entry '0' for key 'PRIMARY' SQL: INSERT INTO log set LOGID = 'IN', LOG01 ='test', LOG02 ='127.0.0.1', DT999 = now() 这说明每
与添加节点之后的修复类似的是，TreeMap 删除节点之后也需要进行类似的修复操作，通过这种修复 来保证该排序二叉树依然满足红黑树特征。大家可以参考插入节点之后的修复来分析删除之后的修复。
本篇较长较枯燥，请保持耐心看完。 前面两章介绍了一下倒排索引以及倒排索引字典的两种存储结构，分别是 跳跃表 和 哈希表 ，本篇我们介绍另一种数据结构，他也被大量使用在信息检索领域，我在 github 上实现的搜索引擎的词典也是用的这个数据结构，它就是B+树。 首先，我们看看什么是树，树是程序设计中一个非常基础的数据结构，记得大学时候的数据结构课，链表，栈，队列，然后就是树了，虽然那时候想必大家都被前序遍历，中序遍历，后序遍历折腾过，不过树确实是一种非常有用的数据结构。 上一篇我们说过，表2的第一列首要解决的
在上周的文章中《登陆 Azure、发布新版本……Zilliz 昨夜今晨发生了什么？》，我们已经透露过 Milvus（Zilliz Cloud）为提高数据流处理效率， 先后支持了 Upsert、 Kafka Connector、Airbyte，而这些功能的作用都是简化数据处理和集成流程，为开发人员提供更高效的工具来管理复杂的数据，今天我们将向大家一一介绍。
Mysql数据库中的常见索引有多种方式，例如Hash索引，B-树索引，B+树索引，但是为啥mysql中默认是采用B+树索引索引呢？下面对这三种索引学习总结一下。B+树到底有啥优势？ B-树
前面的文章，我们已经介绍过其他的几种高级的动态数据结构，典型如红黑树，跳跃表等，今天我们再来学习另外一种高级数据结构B树，我们知道树的查询时间复杂度和其树的高度有直接关系，当我们向红黑树里面插入大量的数据时，有两个问题：
正确的创建合适的索引，是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前，对后面举例中使用的表结构先简单看一下：
来源：https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
面试很多互联网公司，都会问这个问题，也许我们看过太多面经内容，但是基本上答案千篇一律，对于面试官而言也是基本上听腻了，是多么希望能听到不一样的解答，那么今天希望这篇文章可以给你不一样的答案。
5. ⽗节点的关键字在⼦节点中都存在（如上⾯的1/20/35在每层都存在），要么是最⼩值，要么是最⼤值，如果节点中关键字是升序的⽅式，⽗节点的关键字是⼦节点的最⼩值
那么怎样在I/O 块大小 的限制下快速利用二分查找找到目标值呢？我们得引入新的数据结构，B+树正好可以解决上述I/O块大小的限制，解决限制不是说增大了限制范围，而是我们在此限制上改变了数据的存储结构，即在同等限制条件下，快速检索到目标数据，如下是B+树的原理讲解：
XML 经常包含节点之间的换行符或空格字符。当文档由简单编辑器（如记事本）编辑时，通常会出现这种情况。
1、MyISAM是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎，从5.5之后，InnoDB开始成为MySQL默认的存储引擎。MyISAM和InnoDB都是使用B+树实现主键索引、唯一索引和非主键索引。
下面的代码演示了如何利用Linq结合AspNetPager控件实现分页功能,以及如果利用Linq to Xml将当前页数据保存为Xml using (NorthWindDataContext db = new NorthWindDataContext()) { int Page = Utils.GetPageIndex();//取得当前页码 var s = from c in db.T
索引定义：索引是依靠某些数据结构和算法来组织数据，最终引导用户快速检索出所需要的数据
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。 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
在实际的项目开发中，对于项目的相关信息的配置较多，在.NET项目中，我们较多的将程序的相关配置直接存储的.config文件中，例如web.config和app.config。
面试官：那你可以说一说MySQL中的InnoDB和MyISAM存储引擎的联系与区别嘛？
插⼊数据是有序的，如[5,10,15,20,30,25,35]，那么结构就变成图二这样
1. 在内存中搜索效率高的数据结构有AVL树，红黑树，哈希表等，但这是在内存中，如果在外部存储设备中呢？比如数据量非常的大，以致于内存中无法存的下这么多数据，从而只能将大部分的数据存储到磁盘上，那如果要在磁盘上进行查找呢？我们还用内查找效率高的这些数据结构吗？ 由于大部分数据都在磁盘上，所以如果要查找某个数据，则只能先通过文件读取，将数据读取到内存中，然后在内存里面进行该数据的检索，如果存储结构是二叉搜索树，AVL树，红黑树，那树的高度是会比较大的，假设有10亿个数据，那么高度就将近30层，如果每层都做一次文件读取，那效率会非常的低，因为磁盘的访问速度和内存相比差距很大，算法导论上给出的数据，两者的访问速度相差大约10w倍，而且30层的高度，那总体下来的运行时间就是内存访问速度的300w倍，那search算法的效率瓶颈就全部压到了磁盘读取上，所以内查找优秀的这几个数据结构也不适用，有人说那哈希表呢？哈希表其实也不行，同时哈希表本身还有表空间的占用，数据量过大的情况下，内存用哈希表也是存不下的，同时哈希冲突厉害的情况下，还需要用红黑树来代替链表作哈希桶，高度依旧是很高的，所以内查找的这些数据结构都不适用于磁盘上数据的查找，此时就有大佬想到了新的数据结构，B树。
在一本厚厚的书籍的前几页，通常会有几页目录。作用是让读者可以快速找到感兴趣的章节进行阅读。 目录之所以可以快速阅读，是因为它提前进行了结构化+有序处理。
译自：How Booking.com Searches Through Millions of Locations in Milliseconds
国庆期间看了数据库的很多资料和书籍，这点我在总结的数据库文章里面也提过了，然后我发现我对索引的介绍不全，所以整理了一下自己的笔记，决定来个索引完整版，老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳，但是干货一定也能让你有所收获。
只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时，如果创建普通索引，在进行like模糊查询时效率比较低，这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
在Elasticsearch有两类节点，一类是Master，一类是DataNode。
搜索引擎在数据量逐步扩大之后，分布式搜索是必经之路。搜索引擎的分布式除了要考虑数据分片之外，更重要还需要考虑数据的有状态以及各组件的状态流转。在这里分享一下基于ZK设计分布式搜索引擎的一些经验和思考落地情况，包含了从单机版本到分布式版本的演进。
字典树 Trie 这个词来自于 retrieval，于 1912 年，Axel Thue 首次抽象地描述了一组字符串数据结构的存放方式为 Trie 的想法。这个想法于 1960 年由 Edward Fredkin 独立描述，并创造了 Trie 一词。你看看，多少程序员为了一个词、方法名、属性名，想破脑袋！
Element是一个通用性非常强的基类，所有Document对象下的对象都继承自它，这个对象描述了所有相同种类的元素所普遍具有的方法和属性，一些接口继承自Element并且增加了一些额外功能的接口描述了具体的行为，例如HTMLElement接口是所有HTML元素的基本接口，而SVGElement接口是所有SVG元素的基础，大多数功能是在这个类的更深层级的接口中被进一步制定的。
主键索引：每个表只有⼀个主键索引，b+树结构，叶⼦节点同时保存了主键的值也数据记录，其他节点只存储主键的值。
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。
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储数据结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
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。
数据库索引的数据结构有很多种，比如：哈希索引、平衡二叉树索引、B树索引、B+树索引等等。
今天需要使用Django查询一列的字段（不含重复），搞了一上午，发现这样的事情：如图：
数据表类型(存储引擎) 数据库引擎用于存储、处理和保护数据的核心服务，利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，利用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库，包括创建用于存储数据
Example-based Machine Learning (EML) 是从数据集中选择特殊的样本来进行学习。下面看几个例子来理解：
今天介绍的这篇文章由清华大学和华为联合发表，核心是提升向量检索的效果，在树检索的基础上，实现了索引构建和表示学习的端到端联合建模，提升了树检索的一致性。
上一篇已经详细的介绍了什么是B树，但B树这种结构仍有不足之处，比如对范围检索就比较费劲，所以科学大佬们就继续改造扩展，在B树的基础上发明了B+树，上篇文章中也简单提到过B+树，本篇我们就来详细的学习一下。
学习索引，主要是写出更快的sql，当我们写sql的时候，需要明确的知道sql为什么会走索引？为什么有些sql不走索引？sql会走那些索引，为什么会这么走？我们需要了解其原理，了解内部具体过程，这样使用起来才能更顺手，才可以写出更高效的sql。本篇我们就是搞懂这些问题。
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