首先：JOIN 通常与 ON 关键字搭配使用 其次我们来看我们的两个表格： table1: ? table2: ?...在这里，INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。...，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。...2、where条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。...是否输出的结果把两表给结合起来了，你们发现，age1不同的数据并没有输出出来，其实这样的结果比较像数学中的交集呢？这个就是 INNER jion
图 10-1 在 Excel 中的 “Sales” 表和 “Inventory” 表 通常需要把这两个表合并在一起，来得到一个完整的产品清单以及相关详细信息。...为了进行【合并】，最好有一个列，在一个表中包含唯一的值，在另一个表中可以有重复的记录，这被称为一对多关系结构，该结构是确保最终得到的结果与所期望的一致的最好方法。...图 10-15 【完全外部】连接：两个表中的所有记录 在相同的数据上使用【完全外部】的连接类型时会得到什么？再一次使用相同的步骤，只改变【连接种类】，如下所示。...【注意】 如果唯一的目标是识别左表中没有在右表中匹配的记录，就没有必要展开合并的结果。而且可以直接删除右边的列，因为无论如何每条记录都会返回空值。...查找表：这里是 “Price” 表（如左图所示），因为它包含返回（或合并）到源表中的值。
B-Tree不同于Binary Tree（二叉树，最多有两个子树），一棵M阶的B-Tree满足以下条件： 1）每个结点至多有M个孩子； 2）除根结点和叶结点外，其它每个结点至少有M/2个孩子； 3）根结点至少有两个孩子...当根结点满时，数据库系统大抵按以下步骤进行分裂： A）创建两个儿子结点 B）将原根结点中的数据近似地拆成两半，分别写入新的两个儿子结点 C）根结点中加上指向两个儿子结点的指针 通常状况下，由于索引记录仅包含索引字段值...特殊情况： A）如果新插入的一条记录包含很大的数据，可能会分配两个新数据页，其中之一用来存储新记录，另一存储从原页中拆分出来的数据。 B）通常数据库系统中会将重复的数据记录存储于相同的页中。...如果该数据页是该段的唯一一个数据页，则该段也被回收。 对于数据的删除操作，可能导致索引页中仅有一条记录，这时，该记录可能会被移至邻近的索引页中，原索引页将被回收，即所谓的“索引合并”。...由于没有自动的合并功能，如果应用程序中有频繁的随机删除操作，最后可能导致表包含多个数据页，但每个页中只有少量数据。
M/2 个孩子； 3 ）根结点至少有两个孩子（除非该树仅包含一个结点）； 4 ）所有叶结点在同一层，叶结点不包含任何关键字信息； 5 ）有 K 个关键字的非叶结点恰好包含 K+1 个孩子； 另外...，由于索引记录仅包含索引字段值（以及 4-9 字节的指针），索引实体比真实的数据行要小许多，索引页相较数据页来说要密集许多。...特殊情况： A ） 如果新插入的一条记录包含很大的数据，可能会分配两个新数据页，其中之一用来存储新记录，另一存储从原页中拆分出来的数据。 ...对于数据的删除操作，可能导致索引页中仅有一条记录，这时，该记录可能会被移至邻近的索引页中，原索引页将被回收，即所谓的“索引合并”。...由于没有自动的合并功能，如果应用程序中有频繁的随机删除操作，最后可能导致表包含多个数据页，但每个页中只有少量数据。
例如，从一个文本文件中提取电话号码，查找一篇文章中重复的单词或者替换用户输入的某些敏感词语等，这些地方都可以使用正则表达式。正则表达式强大而且灵活，可以应用于非常复杂的查询。...在fruits表中，查询f_name字段值包含字母‘a’与‘g’且两个字母之间只有一个字母的记录，SQL语句如下： mysql> SELECT * FROM fruits WHERE f_name REGEXP...'^ba*'; 在fruits表中，查询f_name字段值以字母‘b’开头且‘b’后面出现字母‘a’至少一次的记录，SQL语句如下： mysql> SELECT * FROM fruits WHERE...匹配指定字符中的任意一个 方括号“[]”指定一个字符集合，只匹配其中任何一个字符，即为所查找的文本。...在fruits表中，查找f_name字段中包含字母‘o’或者‘t’的记录，SQL语句如下： mysql> SELECT * FROM fruits WHERE f_name REGEXP '[ot]';
... 3、哈希表 哈希表定义：根据设定的哈希函数和处理冲突的方法，将一组关键字映射到一个有限连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置。...处理冲突方法：常见处理冲突的方法有 开放地址法、链地址法、再哈希法、建立一个公共溢出区。 六、排序 内部排序：指待排序记录全部存放在内存中的排序过程。...2、快速排序 快速排序基本思想：通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两个部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分小，然后在对这两部分记录进行排序。...复杂度为O(n的二次方) 3、归并排序 指两个或者两个以上的有序文件合并成一个新的有序文件。...归并排序是把一个有n个记录的无序文件看成由n个长度为1的有序文件组成的文件，然后两个归并，如此重复，最后形成一个包含n个记录的有序文件为止。
树在查找上时间复杂度居中(O(logn))，天然支持顺序。 存储引擎等块 每块数据长度不定，索引中至少必须存储磁盘id、起始号、偏移号这三个值。...特性： 树中每个结点最多含有m个孩子( m >= 2 ); 除根结点和叶子结点外，其他每个结点至少 m/2 个孩子。 若根结点不是叶子，至少2个孩子。...【磁盘IO操作一次】 2. 此时内存中有两个文件17,35和三个存储其他磁盘页面地址的数据。 比较：17<29<35，因此我们访问指针P2 3....【磁盘IO操作3次】 B+ 相对B树的不同特性： 非叶子节点的值会以最大或最小值出现在其子节点中，即叶子节点包含所有元素。...前缀索引查询（注意选择性把握） 选择性指不重复的索引值和数据表的记录总数的比值。选择性最高时，即所有键不重复时选择性为1。
1.冒泡排序 冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。...选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。...步骤为： 1.从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot）， 2.重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。...将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。...首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表
详细介绍了MySQL EXPLAIN执行计划的各个字段的含义以及使用方式。 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。...2.4 type 关联类型，或者说访问类型，该字段表明MySQL决定如何查找表中的行。 常用的访问类型如下（性能依次从最差到最优）： ALL：全表扫描，从头到尾的查找所需要的行。...这个参考值或者是一个常数，或者来自多表查询前一个表里的结果值。 eq_ref：使用这种索引查找，MySQL清楚的知道最多只返回一条符合条件的记录，使用主键或者唯一值索引查找时能看到这种方法。...index_merge：索引合并（index merge）。MySQL5.0之前，一个表一次只能使用一个索引，无法同时使用多个索引分别进行条件扫描。...2.8 ref 这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
我们的表如下， 此表为顺序型的表，整体数据只有插入，里面没有任何的UPDATE 或DELETE的痕迹，是一个新表，删除的时候，我们从前面删除，一次，在从后面删除一次。...页面是extent的子元素，其默认大小为16KB。 因此，一个extent最多可以包含64个页面。一个页面可以包含2到N个行。页面可以容纳的行数与行的大小有关，其由您的表结构定义。...InnoDB中有一个规则，它规定至少要容纳两行到页面中。因此，我们有一个行大小限制为8000字节。...当一页接收到足够的删除操作以匹配 MERGE_THRESHOLD（默认为页面大小的50％）时，InnoDB开始查找最近的页面（下一个和前一个）以查看是否有机会通过合并这两个页面来优化空间利用率。...当页面的删除的空间达到50%以上，则可以针对两个类似连贯的页面进行合并。当一个记录被更新且它的大小使得页面的利用率低于阈值时，同样的过程也会发生。
每笔交易都会从三个表中的每一个表中更新一个列值，从余额列中随机选择一行（包含100个字节）提取金额增量：分支表（包含1000行）、柜员表（包含10000行）和账户表（包含100000000行）；然后，事务在提交之前将一个...由于事务帐户ID值是随机选择的，因此每个事务将至少需要从该索引中读取一个页面，并且在稳定状态下也需要写入一个页面。...包含合并结果的新多页块如图2.2所示，位于前一个节点的右侧。随后的合并步骤将C0和C1分量的索引值段增加到一起，直到达到最大值，滚动合并从最小值再次开始。...在这种情况下，围绕合并光标的Ci-1组件中的节点也将分为两个缓冲区驻留多页块，一个是包含合并光标尚未到达的Ci-1节点的“清空”块，另一个是由左向右放置的节点“填充”块，包含合并游标最近传递并保留在组件...正如我们在第2章开头提到的，我们不需要创建特殊日志来恢复新创建记录上的索引项：这些新记录的事务性插入日志在正常事件过程中写入到顺序日志文件中，将这些插入日志（通常包含所有字段值以及插入记录所在的RID）
首先要明白什么是执行计划 执行计划是数据库根据 SQL 语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条 SQL 语句如果用来从一个 10 万条记录的表中查 1...比如现在有个这样的需求：有两个客户信息表 custinfo_a、 custinfo_b ，主健都是客户号 custid，现要求对这两个表的信息进行整合，要求合并后的表主健仍是 custid，如果同一个...custid 在这两个表都存在，优先取 custinfo_a 表的信息。...IS NULL 与 IS NOT NULL 数据库不能用 NULL 作索引，任何包含 NULL 值的列都将不会被包含在索引中。...DISTINCT 需要一次排序操作， 而其他的至少需要执行两次排序。
折半查找的过程可用图示的二叉树来描述，称为判定树。树中每个圆形结点表示一个记录，结点中的值为该记录的关键字值；树中最下面的叶结点都是方形的，它表示查找不成功的情况。...B树查找 B树查找包含两个基本操作： 在B树中找结点 在结点上找关键字 由于B树常存储在磁盘上，则前一个查找是在磁盘上进行的，而后一个查找操作是在内存中进行的，即在找到目标结点后，先将结点中的信息读入内存...+即可 如果大于k的子树中关键字个数>⌈m/2⌉-1，则找出k的后继值k-，并且用k-来取代k，再递归地删除k-即可 如果两个子树中关键字个数均=⌈m/2⌉-1，则直接将两个子结点合并，直接删除k即可...节点合并时，方式会有多种，我们选择其中的一种即可。这里，我们选择父节点中的3下沉，和1，2，以及5进行合并。 image.png 4....而B+树的每一次查找都是稳定的。. 2. 范围查询 下面我们再来看看范围查询。 B-树如何做范围查询呢，只能依靠繁琐的中序遍历。
最简单的手动查找策略就是查找尾部跳转指令，当脱壳存根开始运行时，尾部跳转指令跳转的地址不包含有效指令，但是一旦原程序运行就肯定包含有效的指令。...这种方法应用在ESP定律法中： （1） 首先step-over，直到esp的值产生变化，记录下esp值 （2）在命令中用dd，在数据窗口中跟随记录下的地址 （3）然后在该地址设置硬件断点，可以用命令...使用OllyDbg的RunTrace选项 手动修复导入表 导入表在内存中实际上有两个表： 函数名称或者序号列表，其中包含加载器或脱壳存根所需要的函数名称或者序号 所有导入函数的地址列表。...exe的入口点只在开始时执行一次，而dLL的入口点在整个执行过程中至少执行两次，一次是在开始，另一次是在退出时，用来清理dll再退出。...OllyDump为什么能通过跨段找到OEP： 通常，脱壳存根在一个节里，而可执行程序被打包到另一节中，使用step-over或者step-into方法，当程序从一个节跳转到另一个节运行时，OllyDbg
引言 图是计算机科学中一种重要的数据结构，用于表示各种关系和网络。在算法高级篇课程中，我们将深入探讨如何有效地表示和存储图，以及如何优化这些表示方法。...图的一些重要概念包括： 节点（顶点）：图中的单个实体，可以包含各种信息。 边：连接两个节点的关系。边可以是有向的（从一个节点到另一个节点）或无向的（双向的）。...路径：路径是连接图中节点的边的序列。 连通图和非连通图：如果在图中任意两个节点之间都存在至少一条路径，那么图是连通的。否则，它是非连通的。...如果节点 i 与节点 j 之间存在边，则在矩阵中的 ( i , j ) 和 ( j , i ) 位置上将包含相应的信息，如权重。否则，这些位置将包含空值或零。...邻接表的缺点： 查找两个节点之间的边可能需要遍历列表，效率较低。 不适用于快速查找整个图的全局性质。 4. 优化的存储方法 在实际应用中，我们经常需要在表示图时进行优化，以便更有效地处理各种操作。
若查找成功，则特征值tag=1，*/ /*指针pt 所指结点中第i 个关键码等于kx；否则，特征值tag=0,等于kx 的关键码记录*/ /*应插入在指针pt 所指结点中第i 个和第i+1 个关键码之间...1）第一层为根，至少一个结点，根至少有两个孩子，因此在第二层至少有两个结点。...索引是对数据库表 中一个或多个列的值进行排序的结构。与在表 中搜索所有的行相比，索引用指针 指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的次序排列这些指针，有助于更快地获取信息。...B树搜索有可能会在非叶子结点结束，越靠近根节点的记录查找时间越短，只要找到关键字即可确定记录的存在，其性能等价于在关键字全集内做一次二分查找。...而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。
sql语法 一个数据库常包含一个或多个表，每个表由一个名字标识，表包含带有数据的记录。...sql对大小写不敏感 SQL SELECT语句 SELECT语句用于从一个表中选取数据，结果被存储在一个结果表中 语法： select 列名称 from 表名称 从表名称对应的数据库表中取出列名称所对应的列的内容...SQL INNER JOIN关键字 在表中至少有一个匹配时，INNER JOIN关键字返回行。 SQL LEFT JOIN关键字 LEFT JOIN会从左表那里返回所有行，即使在右表中没有匹配的行。...PRIMARY KEY约束 主键约束唯一标识数据库表中的每条记录。其中，主键必须包含唯一的值，不能包含NULL值，每个表都应该有一个主键，并且每个表只能有一个主键。...DEFAULT 用于向列中插入默认值，如果没有规定其他的值，就添加默认值。 SQL CREATE INDEX语句 用于在表中创建索引，在不读取整个表的情况下，使用索引可以更快的查找数据。
一:inner join inner join 是在做排除，如果任一行在两个表中不匹配，则注定将从最终的结果中排除掉 例子1：select * from employee e inner join...employee m on e.managerid = m.employeeid 这是从一个表里查询了两次 得到的一行记录将包括两个employee的信息 前面的是经理 后面的是打工的 注意from...e)中的行是否与右侧表中的行相匹配都要显示 如果左侧表中的行在右侧表中找不到相匹配的数据, 那么右侧表的数据为null right outer join 也类似 outer是可以忽略的 三：full... join 与 cross join 这两个其实都不必多说 full join 是 left join 和 right join 的结合 full join将包含位于连接两侧的表的所有行...四：union union更像是从一个查询直接向另一个查询进行的数据追加（差别还是有的） join更像是水平的合并数据（添加更多的列），union是垂直的合并数据（添加更多的行） 先看例子：select
Hash表是以数据映射形式存在于mysql中的，那么hash表是如何产生的呢？...当添加一条数据到表中的时候，首先会对主键进行hash，然后将这条数据存在的地址和hash值建立一个映射关系，当我们根据主键查找这条数据的时候，只需要将主键进行hash，得到hash值，最后根据hash值就可以直接定位到这条数据...在这里插入图片描述 从图中可以看出，B+树具有以下几个特性：1.叶子节点包含所有的索引节点 2.非叶子节点不存储数据记录 3.叶子节点之间使用指针连接，提高区间访问的便利 4.指针所指向的索引节点的最左边都是大于等于指针所在深度左边的值...如何计算 B+ tree最大支持数据量 在mysql中，可以使用SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_page_size%'指令查找到mysql对索引节点页面大小的设置，这个参数的大小决定了我们一次性能够从磁盘盘中...，这时候如果加入了一个新的值11，那么通过比较之后，11是需要存储在10和12之间的： 1.如果这个时候该节点已经为16k了，再加入一个数据的话，会超过mysql设置的限制，就会出现分裂，拆分成两个节点
Region按大小分隔，表中每一行只能属于一个region。随着数据不断插入表，region不断增大，当region的某个列族达到一个阈值（默认256M）时就会分成两个新的region。...主要基于两个方面的原因： 一是因为HBase一次范围查询可能会涉及多个Region、多块缓存甚至多个数据存储文件； 二是因为HBase中更新操作以及删除操作的实现都很简单，更新操作并没有更新原有数据...从API的角度看，HBase数据读取可以分为get和scan两类，get请求通常根据给定rowkey查找一行记录，scan请求通常根据给定的startkey和stopkey查找多行满足条件的记录。...HBase Client端与Server端的scan操作并没有设计为一次RPC请求，这是因为一次大规模的scan操作很有可能就是一次全表扫描，扫描结果非常之大，通过一次RPC将大量扫描结果返回客户端会带来至少两个非常严重的后果...StoreScanner为每一个HFile构造一个对应的StoreFileScanner，需要注意的事实是，并不是每一个HFile都包含用户想要查找的KeyValue，相反，可以通过一些查询条件过滤掉很多肯定不存在待查找
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