用supabase实时数据库替换mapus协作地图里的firebase_q平面人的博客-CSDN博客
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。
Firebase Remote Config 是一项云服务，可以更改 APP 的响应，而无需用户更新 APP。使用 Remote Config 时，可以先创建默认值，通过 Firebase 控制台，可以修改其默认配置，整个过程对性能的影响微乎其微。
之前的一篇《MySQL索引底层数据结构及原理深入分析》很受读者欢迎，成功地帮大家揭开了索引的神秘面纱，有读者留言说分不清各种索引的概念，希望能讲一下。确实，数据库中索引种类很多，如聚集索引、复合索引、二级索引、唯一索引...你是不是也搞得不是太清楚，那么今天就带大家一起看下索引的分类及相关概念。
索引分类 从数据结构角度可分为B+树索引、哈希索引、以及全文（FULLTEXT）索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持）和R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）；
MySQL索引原理 MySQL 的索引 概述 索引是数据库中一个排序的数据结构，用来协助快速查询和更新数据库表中的数据；数据是以文件的形式存放在磁盘上的，每一行数据都有它的磁盘地址；当没有索引时，比如从 **500w** 条数据中检索出一条数据，只能依次遍历这张表的全部数据，直到找到这条数据。但是有了索引后，只需要在索引里去检索这条数据就可以了，因为它是一种专门进行数据检索特殊的数据结构，在找到数据存放的磁盘地址后就可以拿到数据。在 **InnoDB** 存储引擎中，索引有三类： 普通（**norm
A database index is a data structure that improves the speed of operations in a table. Indexes can be created using one or more columns, providing the basis for both rapid random lookups and efficient ordering of access to records.
本文介绍由爱荷华州立大学的Zhaoning Yu 与Hongyang Gao发表于ICML的研究工作。作者提出了一种新的分子图表示学习方法，构建了一个包含基序节点和分子节点的异构图，并提出HM-GNN（Heterogeneous Motif-GNN）模型学习异构图中每个节点的特征表示。该模型支持多任务学习，适用于小规模数据集。此外，为解决潜在的效率问题，作者采用边采样方法减少计算资源。作者在多种分子数据集上对HM-GNN进行了评估，结果表明该模型优于现有的先进模型。该模型可以作为一种新的多任务学习方法来用于图学习研究。
在关系数据库中，索引是一种数据结构，为存储引擎提高访问速度的数据结构，它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
得到的一组数据之后，（不在之前的逻辑上直接设置关联的父节点，因为子节点是从上往下递归，而父节点需要至下而上的寻找）
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。
B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树。在B+树中，所有记录节点都是按照键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点上，由各叶子节点指针进行连接。
2022年10月31日，牛津大学Jack Scantlebury等人在BioRxiv上发表文章PointVS: A Machine Learning Scoring Function that Identifies Important Binding Interactions。作者提出了PointVS，一个基于机器学习的蛋白质-药物关联评分函数。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree（B 树）或其变种 B+Tree（B+树）作为索引结构。B+Tree 是数据库系统实现索引的首选数据结构。
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了，也是面试经常被问的，这篇文章就总结一下索引相关的知识点，包括索引的底层实现原理，索引的分类，最左匹配原则等。
词义消歧，句子、篇章语义理解基础，必须解决。语言都有大量多种含义词汇。词义消歧，可通过机器学习方法解决。词义消歧有监督机器学习分类算法，判断词义所属分类。词义消歧无监督机器学习聚类算法，把词义聚成多类，每一类一种含义。
举凡后端面试，面试官不言数据库则已，言则必称SQL优化，说起SQL优化，网络上各种“指南”和“圣经”难以枚举，不一而足，仿佛SQL优化已然是妇孺皆知的理论常识，然后根据多数无知（Pluralistic ignorance）理论，人们印象里觉得多数人会怎么想怎么做，但这种印象往往是不准确的。那SQL优化到底应该怎么做？本次让我们褪去SQL华丽的躯壳，以最浅显，最粗俗，最下里巴人的方式讲解一下SQL优化的前因后果，前世今生。
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索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
今天介绍一篇由密歇根州立大学Mengying Sun等人于2022年8月在线发表在KDD上的文章。本文基于搜索的方法提出了一个简单而有效的框架，称为MolSearch，用于多目标生成和优化。作者声称，在适当的设计和足够的领域信息的情况下，基于搜索的方法可以实现与深度学习相当甚至更好的性能，同时具有计算效率。
B Tree指的是Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层，如下：
注：上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引，但是B-树和B+树的定义是有区别的。
所有java面经系列已同步到我的github，欢迎访问https://github.com/tzfun/Java-Interview-experience，记得给颗星星支持一下哦~~
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。
面试中，MySQL 索引相关的问题基本都是一系列问题，都是先从索引的基本原理，再到索引的使用场景，比如：
左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
React Native是一款移动端应用程序框架，由于该框架允许开发人员使用React和原生平台功能，目前有很多Android和iOS应用程序都是基于该框架进行开发的。
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。
正常的 App 都是属于网络应用，数据都是从服务器上获取的。这就需要有专业的后台开发人员开发后台业务服务器，然后为我们 App 提供数据。自从云出现之后，各大云主机厂商提供了一个云服务 PAAS（Platform-as-a-Service的缩写），意思是平台即服务。PaaS是一个执行代码以及管理应用运行环境的开发平台，用户通过SVN或者Git之类的代码版本管理工具与平台交互。但这也是开发人员具备后台开发的能力。因此，
决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。
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。
导读：目前为止 IT 产业经历了六次浪潮，分别为：大型机时代，小型机时代，个人电脑时代，桌面互联网时代，移动互联网时代和 AIOT 时代。在这些时代背后可以发现是人机交互方式的变化：从鼠键交互，到触控交互，再到语音智能交互，可以看到人机交互的方式在向更自然更直接化的方式演进。今天会和大家分享基于知识图谱的问答在美团智能交互场景中的应用和演进。
MySQL中通过show ENGINES指令可以看到所有支持的数据库存储引擎。最为常用的就是MyISAM和InnoDB两种。
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
这篇文章的题目，是我真实在面试过程中遇到的问题，某互联网众筹公司在考察面试者MySQL相关知识的第一个问题，我当时还是比较懵的，没想到这年轻人不讲武德，不按套路出牌，一般的问MySQL的相关知识的时候，不都是问索引优化以及索引失效等相关问题吗？怎么还出来了，存储文件的不同？哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。
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，而MYSQL使用的数据结构是：B+树
上篇文章中学习了MySQL库的架构以及存储引擎，了解了基本索引（普通索引，唯一索引，主键索引），着重介绍了innerDB的存储方式以及内存模型，本篇文章和大家探讨一下MySQL库中索引的原理以及索引底层的数据结构。
本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授和谢昌谕教授课题组、中南大学曹东升教授课题组、碳硅智慧和腾讯量子实验室联合发表在Acta Pharmaceutica Sinica B的论文《MF-SuP-pKa: Multi-fidelity modeling with subgraph pooling mechanism for pKa prediction》。该论文提出了一种将化学领域知识和图神经网络算法相结合的通用pKa预测模型MF-SuP-pKa。作者采用子图池化（subgraph pooling, SuP）算法提高模型对分子局部和全局信息的表征能力；利用解离反应的可逆性进行数据增强（data augmentation, DA），将模型适用范围拓展至带电分子；此外，采用多精度学习（Multi-fidelity learning，MFL）的训练策略充分利用高-低精度数据集，有效提高了模型的泛化能力。实验结果表明，MF-SuP-pKa在微观pKa（micro-pKa）和宏观pKa（macro-pKa）的预测中均取得了最优性能，与现有的开源模型相比适用范围更广，使得多步电离预测成为可能。
随着深度学习的发展和普及，很多非结构数据被表示为高维向量，并通过近邻搜索来查找，实现了多种场景的检索需求，如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及，产生的数据呈爆发式增长，如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点，各路前辈专家提出了不同的算法，今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。
2022年9月19日，北京邮电大学傅湘玲团队在BMC Bioinformatics上发表文章。作者提出了ABCD-GGNN（Anti-Breast Cancer Drug selection method utilizing Gated Graph Neural Networks），一种使用门控图神经网络（GGNN）架构来筛选抗乳腺癌药物的新型算法。ABCD-GGNN通过每个不同化合物的原子描述符构建原子级图，可以拓扑地学习候选药物的隐式结构和子结构特征，然后将表示与显式离散分子描述符集成，生成分子级表示。因此，ABCD-GGNN的表示可以归纳地预测ERα、药代动力学特性和每种候选药物的安全性。
mysql 作为一个关系型数据库，在国内使用应该是最广泛的。也许你司使用 Oracle、Pg 等等，但是大多数互联网公司，比如我司使用得最多的还是 Mysql，重要性不言而喻。
2021年9月29日，JCIM上发表了有关酶促反应模板提取和评分的文章："EHreact: Extended Hasse Diagrams for the Extraction and Scoring of Enzymatic Reaction Templates"。
既然我们已经建立了B+树，那么就要好好利用它来加速查询，而不是傻傻的去遍历整张表。
7月29日，趋势科技发布了一份报告，揭露了在Google Play应用商店内的一系列银行类恶意软件活动。 报告主要分析了17款伪装成生产力工具和实用应用程序的滴管应用程序，它们被统称为DawDropper。根据报告描述，这17款应用包括了文档扫描仪、VPN 服务、二维码阅读器和通话记录器等多种类型，共携带了四个银行木马系列，包括 Octo、Hydra、Ermac和TeaBot。它们都使用第三方云服务 Firebase Realtime Database 来逃避检测并动态获取有效载荷下载地址，并在 GitHu
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，索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
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