源自我手写跳表的时候，那随机数，其实真要拿我的代码去运行一下，就看出问题了，根本只有第一个数是随机的。 那时候有点忙，整个人情绪也不太好，就一直拖到现在了。 今天就来做个了断吧！
1 上下文 我们的体育应用程序提供原始数据和汇总数据，尽管采用它的专业人士更喜欢后者。底层数据库包含来自多个提供商的数 TB 的复杂、非结构化、异构数据。...2 分析和分区设计 数据库和表结构 至于数据库，我们决定选择MySQL 8。一个 8GB 和 2 个 CPU VPS 当前托管数据库服务器，最多支持 200 个并发连接。...但这里真正重要的是parameterId和gameId列。我们使用这两个外键来选择一种类型的参数（例如，进球、黄牌、传球、点球）和它发生的比赛。 3 性能问题 事件表在短短几个月内就达到了十亿行。...体育专家倾向于分析同一比赛中比赛的汇总数据。例如，足球比赛可以是联赛、锦标赛或单场比赛，您可以在其中赢得奖杯。有成千上万种不同的比赛。...另外，每个SeasonCompetition都是不同的，需要不同的分析。因此，它可能需要特殊的列和索引，而前面提到的分区使我们能够轻松地处理这个问题。 提供者可能会修改一些数据。
第K个最大的数 给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。 请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。...看看源码 private final static int max= 10^5 +1; //优先队列PQ //给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。...break; queue[k] = e; k = parent; } queue[k] = key; } 4.那怎么才能把时间复杂度从O(nlogn)优化成...那么有（n-m）次比较，综合起来就是O(klogk）+O(n-k） 题目中要求第K个最大的数，数组长度是N，所以定义堆的时候大小为K，然后用剩下的N-k个数和堆顶元素比较，最后堆顶即为结果： （1）如果...第K个最大的数，就是第（N-K）个最小的数，因此用（N-K）大小的最大堆，堆顶就是结果。
给你一个由 不同 整数组成的数组 nums ，和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。 题目数据保证答案符合 32 位整数范围。...示例 1： 输入：nums = 1,2,3, target = 4 输出：7 解释： 所有可能的组合为： (1, 1, 1, 1) (1, 1, 2) (1, 2, 1) (1, 3) (2, 1, 1...) (2, 2) (3, 1) 请注意，顺序不同的序列被视作不同的组合。...提示： 1 <= nums.length <= 200 1 <= numsi <= 1000 nums 中的所有元素 互不相同 1 <= target <= 1000 力扣377。...rest， // nums中所有的值，都可能作为分解rest的，第一块！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MySQL分区表概述 我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录，这些表里面保存了大量的历史记录。...对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除(一般where条件是时间)。 这对数据库的造成了很大压力。...即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。 分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。 1....MySQL分区表的特点 在逻辑上为一个表，在物理上存储在多个文件中 HASH分区(HASH) HASH分区的特点 根据MOD(分区键，分区数)的值把数据行存储到表的不同分区中 数据可以平均的分布在各个分区中...HASH分区的键值必须是一个INT类型的值，或是通过函数可以转为INT类型 如何建立HASH分区表 以INT类型字段 customer_id为分区键 CREATE TABLE `customer_login_log
如果是一个状态列，1亿条数据不同的值只有不到10个，那查询性能就要差很多了，不止是分区表，普通表也是如此。...无分片键查询 由下图可知，条件中既没有分片键，也没有普通索引，这时候查询性能就很差了，查询耗时近39秒，无法用到任何索引，而且目标分区是所有32个分区： 说明：事实上不止分区表，就是普通表，这种查询性能也是极差的...我们先对分区表一些我认为完全可以接受的限制做一个说明。 分区最大数 8192个分区数限制，虽然不像分库分表可以无限制扩容下去，但是即使按照单表千万的行业标准，也能妥妥的容纳几百亿的的数据。...分区表 单库分表 分库分表 连接数 单库限制 单库限制 无限制 存储能力 8192个分区 单库限制 无限制 不走分片键 全表锁 自研or中间件 自研or中间件 走分片键 性能高 性能高 性能高 并发能力...很多公司的很多业务表，虽然整个生命周期内也会有几亿，甚至上十亿，但是并不会有高并发的可能，这种业务表就非常适合分区表！毕竟分区表能够满足我们需求的情况下，它的开发成本和维护成本要比分库分表小很多呀！
改善数据库的结构有两种，一种是采用存储过程代替普通的SQL语句，另外一种就是使用数据库系统中增强索引和规划分区表进行优化，这里我们采用第二种方案来解决问题。...我们这里采用数据分区表的方法来进行数据优化，那么是不是只要数据量足够大之后就要进行数据库分区表来提高查询效率呢？...表分区分为水平分区和垂直分区。水平分区将表分为多个表。每个表包含的列数相同，但是行更少。例如，可以将一个包含十亿行的表水平分区成 12 个表，每个小表表示特定年份内一个月或几个月的数据。...将不同的文件放在不同的硬盘上，可以加快SQL Server的运行速度。 在本文的实例中，数据库主文件与分区文件就不在同一个目录下，各个分区文件也可以放置在不同的目录下，建议大家在练习时使用。...添加删除掉的外键约束（具体自己根据实际情况自己实现） 转换成功之后，我们可以通过下面代码查看每个分区表中的记录数： —统计所有分区表中的记录总数 select PARTITION.partfun_CX
判断一个数是不是素数的几种方法，不断优化！！！...) { if (c%i== 0) { return false; } } return true; } 方法2：遍历小于该数的平方根的数...假如n是合数，必然存在非1的两个约数p1和p2，其中p1=sqrt(n)。...由此我们可以改进上述方法优化循环次数。...所以循环的步长可以设为 6，然后每次只判断 6 两侧的数即可。
URL缩短用于跨设备优化链接、跟踪单个链接以分析受众和活动绩效，以及隐藏关联的原始URL。...如果我们需要一个字节来存储一个字母数字字符，我们可以将所有这些键存储在： 6（每个键的字符数）*68.7B（唯一键）=412 GB。 KGS不是单点故障吗？是的。...image.png URL缩短的高级系统设计 7.数据分区和复制 为了扩展数据库，我们需要对其进行分区，以便它能够存储数十亿个URL的信息。...我们需要提出一种分区方案，将数据划分并存储到不同的DB服务器。 A.基于范围的分区：我们可以根据URL的第一个字母或哈希键将URL存储在单独的分区中。...我们的散列函数将把URL随机分配到不同的分区（例如，我们的散列函数总是可以将任何键映射到[1…256]之间的数字），这个数字将代表我们存储对象的分区。
hash分区：基于给定的分区个数，把数据分配到不同的分区 key分区：类似于hash分区 其中最常用的是range和list分区 注意：无论哪种分区，要么你分区表上没有主键/唯一键，要么分区表的主键...分区表 单库分表 分库分表 连接数 单库限制 单库限制 无限制 存储能力 8192个分区 单库限制 无限制 不走分片键 全表锁 自研or中间件 自研or中间件 走分片键 性能高 性能高 性能高 并发能力...分区处理 null 值的方式 mysql 不禁止在分区键值上使用 null ， 分区键可能是一个字段或者一个用户定义的额表达式。...故不好使用范围来分区。 比较好的办法是，使用hash取模，user_id%分区数。数据就可以分散均匀到4个分区去了。...，因为没有一个分区键，可以同时属于两个唯一性索引的键。
数据仓库分区详解最近要搭某个业务域的数仓，本来设计规划的挺好的，该搭DIM,DWD,DWS的也都设计好了，结果一跑数仓，全是大大小小的1BUG，最后揪出来整个过程，最大的烦人东西就是设计ETL数据入库分区的问题...3.分区的并行处理： 设想多个顾客同时在不同的区域购物，比如一个顾客在蔬果区挑选水果，另一个顾客在冷冻区选择速冻食品，超市的布局使得这些顾客可以并行地完成他们的购物任务，互不干扰。...频繁更新分区键的表：典型特征：分区键的值可能会被频繁修改，数据在分区之间频繁移动。当分区键的值变化时，数据库需要将相应的数据从一个分区移动到另一个分区，这种操作非常昂贵，可能带来大量的性能开销。...3.写SQL分区建表需要注意什么？在编写 SQL 分区建表时，需要考虑分区类型、分区键、数据分布、查询优化、分区维护和索引等多方面的因素。...子分区：在每个主分区内，按 risk_company_id 进行哈希分区，将数据均匀分布到 4 个子分区中。这样做可以有效结合时间和公司的两个维度，进一步优化查询性能。
和 targetVertexB 分配到两个不同的后端实例中，当进行查询时，需要进行一次机器间的网络通信，这会减慢查询速度！...ID标识，范围为0到配置的虚拟分区数减1。...我的个人看法是两个方面：图数据的体量 和 图数据查询和计算的诉求； 先说第一点：图数据的体量 图的体量到底多少算大多少算小呢，主观上来说就如同官方建议的，亿级以下的图算是小图，几十亿算是大图； 什么时候进行自定义分区...响应时间是否满足，这里需要考虑后续业务增长的情况，虽然当下图可能非常小，但是数据体量增长迅速，这里要考虑前置的自定义分区；但是如果数据体量增长比较慢或者大概率是不会很大，建议就不要过度优化； 为什么要说图的体量是一个衡量指标...查询和图计算的诉求不满足我们的标准； 比如，我们要深度查询，就会有不同分片网络消耗的问题，那么我们就可以通过自定义分片将一批数据分配到同一个机构的不同分片中，这样网络消耗就会大大减少；这个我会再《图解图数据
与传统关系型数据库不同，HBase具有极强的扩展性和高吞吐量，能够处理数百万行和数千列的超大规模数据。在很多大数据场景下，如实时分析和物联网数据存储中，HBase是一个非常有效的解决方案。...更好的可扩展性在高并发场景下，预分区策略有助于处理大规模数据，确保系统扩展性。HBase预分区策略的最佳实践确定合理的分区数我们需要根据预期的数据量和负载确定合理的分区数。...，将表划分为6个Region（每两个分区键之间形成一个Region）。...getSaltedRowKey 方法通过行键的哈希值生成盐值，拼接到原始行键前面，打乱了行键的顺序。这种设计确保了写入的数据可以均匀分布在不同的Region上，避免热点问题。...监控与调优在HBase集群运行时，监控各个Region的负载情况非常重要。如果发现某些Region的负载过高或过低，可以通过调整分区策略或手动分裂/合并Region进行优化。
现在商业公司中一张表中的数据已经达到了百万或者十亿级，事务型和分析型场景的区别越来越明显，针对分析型场景单独做优化可以比 one-size-fits-all 的系统性能提升几个数量级。...分段的依据是一个整数表达式，给一行 projection 数据，就计算出一个整数，根据这个整数的大小分配到不同节点上去。作者在这给了一个分段的公式。 其实就是一致性hash环，以后再介绍。...因为每个 projection 可以有自己的排序键，这里恢复就有两种情况了： （1）排序键一样，可以直接拷贝文件，副本恢复也是这么做的。 （2）排序键不一样，需要先查询再写入，没啥更好的方法。...局限 Vertica 解决了 C-Store 的一个大麻烦： join index，但是还是有刺可以挑的： 没有讲如何生成 projection，顺序如何选择，要配多少个副本，不同的 projection...Vertica 是面向分析型的，主要方向还是优化查询，写入和更新的模块是在面向查询优化的架构上加的。
12.4 Cassandra数据模型 “卜算子·大数据”一个开源、成体系的大数据学习教程。...没有参照完整性（外键） 虽然表中可以存储别的表的ID，但是没有级联删除的操作，所以没有外键操作。 非规范化的设计在Cassandra数据库中表现最佳。...适当冗余，相同的数据出现在不同的表中，具有不同的键。 物化视图 基于已经存在的基础表，创建多个非规范化的数据视图（物化视图）。 查询优先设计 设计表从查询的结果开始设计表（结果表）。...存储空间设计 Cassandra每个表都是存储在磁盘上的单独文件中，相关的列尽量保持在同一个表中（磁盘文件）。 搜索单个分区的查询性能最佳，优化最小搜索分区数量。...分区中的单元值计算方法： 分区中的单元值=静态列数+表的行数*（列数-主键列数-静态列数） Cassandra的限制是每个分区20亿。
在配置查询引擎时，还应确保已设置分区，收集统计信息，确保对连接进行了适当的设计，查看查询性能报告并进行了相应的优化。 3) 确保您为每种用例选择的用于检索数据的工具。...请记住，在大数据系统中，我们将数据分布在成百上千个分区的文件中， 5. 连接事实和维表以进行报告时需要哪种分区或存储分区？ 分区可能非常有用，具体取决于所使用的存储。...但是，您不仅限于一种分区方法，因为您也可以进行逻辑分区，这非常有帮助，因为相同的数据将以不同的动机由不同的用户使用，因此，我们每个人都可以有多个分区服务于不同的业务需求。 6....在为大数据建模时，与自然键相比，代理键是否有助于更好的联接性能？ 是的，代理键绝对可以提供帮助。通常，我们发现代理键的连接基本上更快，尤其是当自然键为字符串列时。整数更易于比较联接性能。...我们是否可以将一个具有近十亿条记录的大型事实表与多维表合并在一起，其中有些表每条记录都超过一百万条？
但是基于 Transformer 的网络模型通常具有数十亿或数百亿个参数，这使得它们的模型文件非常大，不仅占用大量存储空间，而且在训练和部署过程中也需要更多的计算资源。...在通道数较少的 Mobile 瓶颈处计算交叉注意力。...Attn(Q,K,V)是查询 Q、键 K 和值 V 的标准注意力函数，即 ：其中 [.]_{1:h} 表示将 h 个元素 concat 到一起。...这和反向瓶颈块略有不同，其用动态 ReLU 替换 ReLU 作为激活函数。不同于原始的动态 ReLU，在平均池化特征图上应用两个 MLP 以生成参数。...具体来说，网络从 4D 分区开始，而 3D 分区应用于最后阶段。注意，上图只是一个实例，4D 和 3D 分区的实际长度稍后通过架构搜索指定。
MySQL分区表概述 随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。...基于给定的分区个数，将数据分配到不同的分区，HASH分区只能针对整数进行HASH，对于非整形的字段只能通过表达式将其转换成整数。...PARTITIONS子句，如上文中的PARTITIONS 4，则默认分区数为1。...分区是HASH分区的一种特殊类型，与HASH分区是基于MOD函数不同的是，它基于的是另外一种算法。...如果在有主键或者唯一键的情况下，key中分区列可不指定，默认为主键或者唯一键，如果没有，则必须显性指定列。 KEY分区对象必须为列，而不能是基于列的表达式。
显然，如果我们将这40亿个数原样存储下来，需要耗费高达14.9GB的内存，这是难以接受的。所以我们可以用位图(bitmap)来存储，即第0个比特表示数字0，第1个比特表示数字1，以此类推。...实践过程中，此表每日记录数达几十亿行。...用来计算不同条件下的用户数，可以粗略的理解为count(distinct) 2.bitmapAnd 为两个bitmap对象进行与操作，返回一个新的bitmap对象。...bitmap函数，我们就可以根据不同的条件使用不同的位图函数来快速查询，具体来说，主要是以下几种情况： a.....实践效果 根据这套方案做了实践，对每日按时间分区、用户、操作名称去重后包括几十亿的操作记录，其中包含千万级别的用户数，万级别的操作数。
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