上一篇总结了二分查找，这一篇要总结的是索引查找。 关于索引，我们很容易地联想到数据库中的索引，建立了索引，可以大大提高数据库的查询速度。 索引查找又称为分块查找，是一种介于顺序查找和二分查找之间的一种查找方法，索引查找的基本思想是：首先查找索引表，可用二分查找或顺序查找，然后在确定的块中进行顺序查找。 在实现索引查找算法前需要弄清楚以下三个术语。 （1）主表。即要查找的序列。 （2）索引项。一般我们会将主表分成几个块，每个块建立一个索引，这个索引就叫索引项。 （3）索引表。即索引项的集合。 同时，索引项包括
散列表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它允许我们根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组，对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此，无论是进行数据检索、缓存操作，还是实现关联数组，散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用，比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作：插入（Insert）和查找（Lookup）。插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中，不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息，例如，计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而，这个方法的一个缺点是，在某些情况下，可能会产生聚集效应，导致某些单元过于拥挤，而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。然而，它也有一个缺点，那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说，散列表是一种非常高效的数据结构，它能够快速地查找、插入和删除元素。然而，为了保持高效性，我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如，我们可以使用再哈希（rehashing）技术来重新分配键，以更均匀地分布散列表中的元素，减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能，使其在各种应用中更加高效。
索引与切片之列表 什么是索引 字符串,列表和元组 从最左边记录的位置就是索引 索引用数字表示,起始从0开始 字符串,列表(元组)的最大索引是他们的长度-1 什么是切片 索引用来对单个元素进行访问,切片则对一定范围内的元素进行访问 切片通过冒号在中括号内把相隔的两个索引查找出来 [0:10] 切片规则为: 左含右不含 列表的索引,获取与修改 list[index] = new_item为索引更改变量 数据的修改只能在存在的索引范围内 列表无法通过添加新的索引的方式赋值 list.index(item)查找元
对于二分查找存在一定的优 & 缺点，所以衍生出2种二分查找的变式方法：插值查找 & 斐波那契查找。具体如下：
本文介绍什么是链表，常见的链表有哪些，然后介绍链表这种数据结构会在哪些地方可以用到，以及 Redis 队列是底层的实现，通过一个小实例来演示 Redis 队列有哪些功能，最后通过 Go 实现一个双向链表。
1、先选取各块中的最大关键字构成一个索引表； 2、查找分两个部分：先对索引表进行二分查找或顺序查找，以确定待查记录在哪一块中； 3、在已确定的块中用顺序法进行查找。
在给定的字符串中查找字符或字符串是比较常见的操作。字符串查找分为两种形式：一种是在字符串中获取匹配字符(串)的索引值，另一种是在字符串中获取指定索引位置的字符。
Visual Studio 2022 17.1 版本已正式发布，该版本包含大量增强生产力的更新项，摘取一些较为重要的更新项介绍一下。
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 什么是分块索引查找算法呢，分块查找是折半查找和顺序查找的一种改进方法，分块查找由于只要求索引表是有序的，对块内节点没有排序要求，因此特别适合于节点动态变化的情况。 首先，所以查询需要一个索引表和一个待排序数组。索引表有当前起止索引和块区域内最大的值；
What “Graph First” Means for Native Graph Technology
在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：
听到大牛们说执行计划，总是很惶恐，是对知识的缺乏的惶恐，所以必须得学习执行计划，以减少对这一块知识的惶恐，下面是对执行计划的第一讲-理解执行计划。 本系列【T-SQL】主要是针对T-SQL的总结。 一
1：列表 list的定义： 一个连续的，排列有序的数列，由若干个元素组成，元素可以是任意对象（数字、字符串，对象，列表），元素可以使用索引查找，线性的数据结构。使用[ ]表示。列表是可变的，是可迭代对象。
听到大牛们说执行计划，总是很惶恐，是对知识的缺乏的惶恐，所以必须得学习执行计划，以减少对这一块知识的惶恐，下面是对执行计划的第一讲-理解执行计划。 一、为什么需要执行计划？ （1）帮助分析 当我们想要
本篇讲讲数据结构里面常用的几个查找算法，数据结构理论篇系列差不多接近尾声了，接下来会分享一些比较特殊的概念，比如KMP、郝夫曼树等等，讲完概念以后会进入刷题阶段。刷题会用Python来，请持续关注。
1、选择索引的数据类型 MySQL支持很多数据类型，选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响。通常来说，可以遵循以下一些指导原则： (1)越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。 (2)简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。在MySQL中，应该用内置的日期和时间数据类型，而不是用字符串来存储时间；以及用整型数据类型存储IP地址。 (3)尽量避免NULL：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在
每当我们执行某个 SQL 发现很慢时，都会下意识地反应是否加了索引，那么大家是否有想过加了索引为啥会使数据查找更快呢，索引的底层一般又是用什么结构存储的呢，相信大家看了标题已经有答案了，没错！B+树！那么它相对于一般的链表，哈希等有何不同，为何多数存储引擎都选择使用它呢，今天我就来揭开 B+ 树的面纱，相信看了此文，B+ 树不再神秘，对你理解以下高频面试题会大有帮助！
字符串[start:end] 从start到end拿到数据, end取不到
（下面这张图为计算机组成原理内容，每查询一次索引节点，都会进行一次磁盘IO读取，即要寻道和旋转）
""" 1、字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。 2、字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中 3、字典是无序的（不能通过索引取值） 4、字典的键是惟一的 """ 创建和删除 # 创建字典 """ 1、字典的键（key）是唯一的，必须是不可变类型的(字符串，整形，元组），不能是可变类型的（列表，字典）。详见可变和不可变类型 """ dic = {1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 'a'} # 打印内容 pr
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。
MySQL8.0.18刚刚发布，它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE，用来分析和理解查询如何执行。
如果表也有DML, 我一般只在a 上建索引. 这也是代价平衡的结果. 一方面 只在a 上建索引那么是
通过梳理 MySQL中的 SQL执行过程我们发现，任何流程的执行都存在其执行环境和规则，主要导致慢查询最根本的问题就是需要访问的数据太多，导致查询不可避免的需要筛选大量的数据。今天来跟大家聊聊问题定位和问题解决。
索引是用来对单个元素进行访问，切片则是对一定反问的元素进行访问，切片通过冒号在中括号内把相隔的两个索引查找出来，切片的规则为左含右不含
目录 1.何种查询支持索引？ 2.注意事项和建议 一 何种查询支持索引？ 1 MySQL 目前支持前导列 ---- 就目前来说，mysql 暂时只支持最左前缀原则进行筛选。 例子：创建复合索引 cre
索引是一个关键组件，有助于 Hudi 写入端快速更新和删除，并且它在提高查询执行方面也发挥着关键作用。Hudi提供了多种索引类型，包括全局变化的Bloom索引和Simple索引、利用HBase服务的HBase索引、基于哈希的Bucket索引以及通过元数据表实现的多模态索引。索引的选择取决于表大小、分区数据分布或流量模式等因素，其中特定索引可能更适合更简单的操作或更好的性能。用户在为不同表选择索引类型时经常面临权衡，因为还没有一种能够以最小的操作开销促进写入和读取的通用性能索引。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
要求使用顺序索引查找算法，其中索引表查找和块内查找都采用不带哨兵、从头开始的顺序查找方法。
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index )，除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引( secondary indexes )。以InnoDB来说，每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键，那么该主键索引是聚集索引。如果表中没有定义主键，那么MySQL取第一个唯一索引( unique )而且只含非空列( NOT NULL )作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
深度分页造成的结果，offset越来越大，回表的记录越来越多，SQL查询性能急剧下降，会出现大量的慢SQL
生产上为了高效地查询数据库中的数据，我们常常会给表中的字段添加索引，大家是否有考虑过如何添加索引才能使索引更高效，考虑如下问题
在LeetCode刷题或者面试过程中发现，查找问题一直是不可避免的。对任何数据结构的遍历过程无非就是查找过程。
在之前的博客也有提到，数值型数据结构在这里就不过多介绍了。在这里提及一些需要知道的知识点。
Apache Hudi 使用索引来定位更新/删除所属的文件组。 对于 Copy-On-Write 表，通过避免需要连接整个数据集来确定要重写哪些文件，这可以实现快速的 upsert/delete 操作。 对于 Merge-On-Read 表，这种设计允许 Hudi 限制任何给定基本文件需要合并的记录数量。 具体来说，给定的基本文件只需要针对属于该基本文件一部分的记录的更新进行合并。 相比之下，没有索引组件的设计（例如：Apache Hive ACID）可能最终必须根据所有传入的更新/删除记录合并所有基本文件。
写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记 录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4 个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)，则总共需要 100s(但实际上要好很多很多)。如果对之建立B-Tree索引，则只需要进行log100(10^6)=3次页面读取，最坏情况下耗时30ms。这就 是索引带来的效果，很多时候，当你的应用程序进行SQL查询速度很慢时，应该想想是否可以建索引。进入正题：
我们在设计一个系统的时候，有时候通常为了基础业务，写出的查询sql语句并不高效，从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好，我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能，可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能，并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中，只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中，我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了，从而就可以对这些语句进行调优优化，使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
数据库优化，主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
查找表(Search Table): 是由同一类型的数据元素构成的集合。 关键字(Key): 是数据元素中某个数据项的值，又称为键值。 若此关键字可以唯一地标识某一记录，则称此关键字为主关键字(Primary Key)。
一说到Excel查找函数，你一定会想到VLOOKUP函数，虽然它是最基础实用的函数，但每次一看就会，一用就忘。接下来给大家分享一个VLOOKUP函数动态图解 ，记得收藏它哦，在每次使用VLOOKUP函数时，把它拿出来一看就会用，不用再去花精力搜其它资料了。
前言：在上一小节中我们已经会了如何获取和如何修改数组中的元素，在本小节中我们将继续学习如何判断某个元素是否在数组中存在、查询出某个元素在数组中的位置、以及删除数组中元素等方法的编写。
斐波那契查找与折半查找很相似，他是根据斐波那契序列的特点对有序表进行分割的。他要求开始表中记录的个数为某个斐波那契数小1，即n=F(k)-1;
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110)， 此时两棵索引树的示例示意图如下。
前段时间，公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题， 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我，让我想办法提升网站的访问速度 ，因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题，假装思索了一下，摆着一副深沉炫酷的模样说：“是不是数据库查询上出问题了， 给表加上索引吧”，然后妹子来了一句：“现在我们网站访问量太大，加索引有可能导致写入数据时性能下降，影响用户使用的”。当时我就楞了一下， 有种强行装逼被拆穿的感觉，在自己的专业领域居然被非专业的同学教育， 面子上真有点挂不住。
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息，以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法，但该动能也有局限性，它的选择并不总是最优的，展示的也并不一定是真相。
(1)页头: 页 ID, 指向前一页和后一页的指针, 存储的数据类型等信息, 共 38B;
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