B+ 树查询性能比较稳定，在写入或更新时，会查找并定位到磁盘中的位置并进行原地操作，注意这里是随机 IO，并且大量的插入或删除还有可能触发页分裂和合并，写入性能一般，因此 B+ 树适合读多写少的场景。...和 B+ 树不同，在 LSM 中，数据的插入、更新、删除都会被记录成一条日志，然后追加写入到磁盘文件当中，这样所有的操作都是顺序 IO，因此 LSM 比较适用于写多读少的场景。...磁盘更新完了，再更新内存，内存当中可以选择一个简单的数据结构，比如哈希表。哈希表的 key 对应存放的是 Entry 在磁盘中的位置，便于查找时进行获取。...Merge 最后再来看一个比较重要的操作，前面说到，磁盘文件的记录是一直在追加写入的，这样会导致文件容量也一直在增加。...并且对于同一个 key，可能会在文件中存在多条 Entry（回想一下，更新或删除 key 内容也会追加记录），那么在数据文件当中，其实存在冗余的 Entry 数据。
LSM Tree 在磁盘上维护多级 SSTable 文件，在数据读取时，需要逐层扫描文件来查找指定的数据，最坏情况下需要扫描每一层的 SSTable，读性能不稳定。...B+ Tree 将数据维护在树最底层叶子节点中，读性能比较稳定，但是数据的插入和更新均是随机 IO 进行写入，导致 B+ Tree 的写性能相对较低。...Flush 的时候，数据索引信息会被存放到 B+ 树中，而 value 会被单独存放到 Value Log 中，value log 的结构类似于 WAL，数据写入都是采用日志追加，只不过 value log...否则说明 value 可能在磁盘中，就从 B+ 树获取 key 的索引信息，索引信息是一个二元组 ，标识 value 位于 value log 中具体哪个文件，以及文件中的位置...树，得益于 B+ 树稳定的读性能，整体的读取效率会更加可控 3、完全去除了 LSM Tree 模型中的多级 SSTable，没有了 SSTable 的维护，并且采用已有的 B+ 树实现（BoltDB）
列表和元组为何要总放在一起 列表和元组在基础篇已经好好的研究了基础用法，你应该保留一个基本印象就是列表和元组，就是一个可以放置任意数据类型的有序集合，或者当成一个容器也可以。...1.3 列表与元组的存储方式 运行下述代码查看运行结果，列表与元组元素数目保持一致。 my_list = ["a", "b", "c"] print(my_list....1.4 列表和元组的应用场景 简单来说，元组用在固定元素内容的数据上，列表用在可变的数据上，在希望记忆的简单一些，可以直接记成如果只需要 2、3 个元素，就使用 tuple，元素在多就使用 namedtuple...field_names：用于为创建的元组的每个元素命名，可以传入列表或者元组，例如 ['a', 'b'] 、(a,b)，也可以传入'a b' 或 'a,b' 这种被逗号或空格分割的单字符串。...有了上述函数，你也可以测试一下相同的元素在列表与元组初始化的时候，哪个效率更好。
利用顺序IO: 这些技术是在磁性硬盘驱动器 (HDD) 时代发明的，顺序IO在HDD中远优于随机IO。但即使在SSD时代，顺序IO仍然相关。这些系统的追加式特性使其适合顺序IO。...在合并过程中，如果需要，可以消除重复项。 这个将级别i的T个有序运行合并以构建级别i+1的更长运行的过程会持续尽可能多的级别，其灵感来自外部排序合并算法。...然而，通过特定于该有序运行的索引（例如B+树）可以有效地查找有序运行中的键。这些B+树直接指向物理位置（而不是RID），因为位置保持不变。...有序运行显示为B+树以优化读取操作。请注意，叶级别表示有序运行，而上层级别是从叶级别自下而上构建的（批量加载B+树的标准方法）。在这方面，LSM树可以被认为是访问方法和面向记录的存储结构的组合。...读取 从单个B+树读取的少量随机IO 从多个B+树读取的许多随机IO 空间管理 需要管理块内的空闲空间 无块级空间管理 垃圾回收 不需要，因为被覆盖的记录会立即丢失 在级别之间合并期间定期清理 空间开销
存储空间使用： LSM树：LSM树可能会产生大量SSTable文件，这可能占用大量存储空间。合并操作可以减小存储空间的使用，但仍然需要管理存储空间。...B+树：B+树通常不会产生太多碎片数据，因此在存储空间上相对高效。 4....B+树：B+树不需要类似的合并操作，因为它们的结构不会导致数据碎片。 5. 使用场景的不同： LSM树：LSM树通常适用于写入密集的工作负载，如分布式数据库、日志存储和时间序列数据。...它们在需要频繁的范围查询时表现出色。 综上所述，LSM树和B+树在写入性能、读取性能、存储空间使用和合并操作等方面有明显的区别，因此在不同的使用场景中选择合适的数据结构非常重要。...根据工作负载的特点，可以选择LSM树来获得高写入性能，或选择B+树来获得高读取性能。 结论 LSM树是一种高性能的数据存储结构，通过优化写入操作，使其在众多应用场景中得以广泛应用。
LSM 树的这些特点，使得它相对于 B+ 树，在写入性能上有大幅提升。所以，许多 NoSQL 系统都使用 LSM 树作为检索引擎，而且还对 LSM 树进行了优化以提升检索性能。...# LSM 树是如何检索 因为同时存在 C0 和 C1 树，所以要查询一个 key 时，我们会先到 C0 树中查询。如果查询到了则直接返回；如过没有查询到，则查询 C1 树。...假设某数据在 C0 树中被删除了，但是在 C1 树中仍存在。这此时查询时，可以在 C1 树中查到这个 key，这其实是过期数据了，如何应对这种情况呢？...# 为什么需要 LSM 树 在关系型数据库中，通常使用 B+ 树作为索引。B+ 树的数据都存储在叶子节点中，而叶子节点一般都存储在磁盘中。...WAL 技术保存和恢复数据的具体步骤如下： 内存中的程序在处理数据时，会先将对数据的修改作为一条记录，顺序写入磁盘的 log 文件作为备份。
整型 a=10 b=0 b+=a c=-100 c-=a print (a, b ,c) print (dir(a)) print (abs(a)+abs(c)) print type(a) 浮点型 round...布尔型 True False print (not True) a = 10 b = 20 c = 100 print (not (a>b and c>a)) 字符串 a = 'abcdef' b =...name) print f g = ('my name is %s') % 'alex' print g print ('{name}:{age}'.format(name='alex',age=27)) 列表...a = ['a','b','c',1,'abc'] print a print type(a) print dir(a) 追加append a.append('hell0') print a 索引index...1) print a 排序sort a.sort() print a 反序reverse a.reverse() print a 切片 print (a[0:4]) print (a[1:3:2]) 元组
夯实Python基础 三、列表 在《Python入门》相关课程中，我们学习Python的四大数据结构：列表、元组、字典和集合。...1、列表可以包含任何种类的对象，甚至可以嵌套，一个列表中可以包含另一个列表作为其中一个对象。 2、列表包含的都是可变对象，支持实时修改（原处修改）。 3、列表可以根据需要增加，或减少。...（2）使用append()方法向列表的末尾追加新的项。 （3）使用del语句，通过索引删除指定下标的项。...（9）、list.extend(seq)：在列表末尾追加另一个序列中的值。...请注意，当追加一个字符串序列时的情形： >>> [1,2,3].extend(‘xyz’) [1,2,3,’x’,’y’,’z’] （二）、案例应用 如下表，是某公司员工考核表 员工ID 工龄 薪级 出勤率
Python 编程语言 包含许多内置容器数据类型，例如列表、元组 和字典。可以将容器视为包含其他对象的的对象。...在大多数情况下，内置容器就足够了。但是，当你需要操作专门的数据结构时，你会希望使用 collections 模块。这些基本容器不需要导入。...在处理对象详细信息时，这非常方便。例如，假设你正在创建一个应用程序来添加学生详细信息，并且不想创建一个完整的类。为此，你可以使用 NamedTuple。...例如，你可能拥有： a = Camille b = Colette c = Aaron d = Clara 您可能希望在不更改 a、b、c、d 顺序的前提下更改其中一个名称。...Deque 双端队列非常有用，因为它允许您在集合的开头或结尾追加一个值。
"Unity", "Python"] ["a", "b", "c", "d"] 在一些 Python 教程中，经常用 list 代指列表，这是因为列表的数据类型就是 list，通过 type() 函数就可以知道...obj 表示到添加到列表末尾的数据，它可以是单个元素，也可以是列表、元组等。...示例如下： list1 = ['Python', 'C#', 'Java'] #追加元素 list1 .append('Unity') print(list1 ) #追加元组，整个元组被当成一个元素 t...示例如下： list1 = ['Python', 'C#', 'Java'] #追加元素 list1 .extend('Unity') print(list1 ) #追加元组，元祖被拆分成多个元素 t...，所以在使用 remove() 删除元素时最好提前判断一下，防止程序报错。
，它可以是单个元素，也可以是列表、元组等。...在列表的末尾追加元素。...在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）。...extend() 和 append() 的不同之处在于：extend() 不会把列表或元组视为一个整体，而是把它们包含的元素逐个添加到列表中。...= [1, 2, [3, 10], 5, 6, 7] b = [1, 2, [3, 10], 5, 6] 可以看出，列表a中新增元素，对列表b没有影响；但是如果修改了a中的列表对象，同样也会影响到
通晓它们才能成为熟练的Python程序员。 元组 元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。...' In [41]: b_list Out[41]: ['foo', 'peekaboo', 'baz'] 列表和元组的语义接近，在许多函数中可以交叉使用。...用extend追加元素，尤其是到一个大列表中，更为可取。...二分搜索和维护已排序的列表 bisect模块支持二分查找，和向已排序的列表插入值。...因此，对未排序的列表使用bisect不会产生错误，但结果不一定正确。
通常+号两侧的序列由相同类型的数据所构成，在拼接的过程中，两个被操作的序列都不会被修改，Python会新建一个包含同样类型数据的序列作为拼接的结果。...比如： a = [1] b = [2] c = a + b print(a, b, c) print(id(a), id(b), id(c)) 结果为： [1] [2] [1, 2] 2409610524480...a.t变成(1, 2, [30, 40, 50, 60]) b.因为tuple不支持对它的元素赋值，所以会抛出TypeError异常 c.以上两个都不是 d.a和b都是对的 因为元组不能赋值，所以我会毫不犹豫的选择...小结 本文分别介绍了+、*和列表套列表的陷阱，+=、*=和元组套列表的陷阱，并分别得出了教训。这是动态语言的弊端，在运行后才能知道有没有类型错误，只能积累代码经验来避免。...鱼与熊掌不可兼得，在享受Python语法简洁的便利同时，也得付出运行报错排查麻烦的代价。 参考资料： 《流畅的Python》
MySQL索引实现 MyISAM索引实现 数据与索引是分开存放(图一)； 新增数据直接追加写数据文件，同时更新索引； B+树的叶子节点上存储的是数据的实际地址偏移； 主索引与辅助索引(图二)在数据结构上没有区别...InnoDB索引实现 数据文件是按B+树组织的一个索引结构文件(图三)，这个数据文件的索引就是主Key。 这棵B+树的叶节点data域保存了完整的数据记录。...例如某列char(100)，但大多数前10或20已经有足够的区分度就没必要为整个字符串列建立索引。原因还是出于磁盘I/O，缓存空间，匹配效率方面考虑。 5.在InnoDB中要用单调字段作为主键。...原因：InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。...那么可用索引为 A.国家 B.国家,省份 C.国家,省份,城市 但必须满足最左缀原理。如果查询条件里只有国家,城市就无法充分利用改符合索引。 4.不在like的开始部分使用通配符。
：支持随机读取 Hash table mysql 在指定索引的时候可以使用 B+Tree 或 HashTable。...这意味着当需要通过遍历获取存储在硬盘上的数据时候，需要更多次的I/O操作。硬盘读取时间远远超过数据在内存中比较的时间，这将导致程序大部分时间会阻塞在硬盘 I/O 上。...相较于B Tree， B+ Tree 的高度会更矮， 范围查询的时间也会稳定一些。...相比于数据读取场景，B+树在写多场景的性能并不理想。这主要原因是：B+树在插入和删除操作时，可能需要进行节点的分裂和合并，以保持树的平衡。...这会导致更新硬盘上多个数据页和Page Cache页缓存数据失效，这些操作伴随大量的随机I/O，限制B+树的写入效率。
不要在遍历列表时添加或删除项目 在用for或while循环遍历（即迭代）列表时，从列表中添加或删除项目很可能会导致 bug。...浪费一个程序员的时间远比浪费一台计算机的内存更昂贵。 ---- 尽管在遍历列表（或任何可迭代对象）时不应该添加或删除列表中的项目，但是修改列表的内容是很好的。...这样，您可以在遍历列表时从列表中删除项，或者向列表中添加项，只要将它们添加到列表的末尾。例如，输入下面的代码，它从someInts列表中删除偶数整数。...= b != c True 但这个链条其实相当于(a != b) and (b != c)。这意味着a仍然可以与c相同，并且a != b !...即使它们很少出现，也最好了解它们，这样您就可以快速识别和调试它们可能导致的问题。 尽管在遍历列表时可以添加或删除列表中的条目，但这是潜在的错误来源。
图片 0、前言 SQL优化调优是体现程序员分析归纳能力的有效手段，虽然我们不是DBA，但是编码开发时也会涉及许多对数据库的CRUD需求。...3、redo log 是循环写的，空间固定会用完；binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。...对于事务最重要的便是隔离级别了，但每种隔离级别都不是十全十美的，相对应的会引发匹配的问题，下面逐一解析。 3.1 读未提交 读未提交是指：一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。...可重复读： 在开始读取数据（事务开启）时，update操作可以被隔离 但是insert/delete操作除外，这会出现一个新问题(幻读)。解决幻读就需要锁表了。...在索引列上进行计算、函数、手动或自动的类型转换会导致索引失效；见下图： 图片 6.5 索引设计原则 第一个索引原则：尽量使用主键索引原则。
A. 0 B. 1 C. 2 D. -1 第8题：readlines()方法返回的是一个什么类型的数据？ A. 字符串 B. 列表 C. 元组 D....程序会抛出FileNotFoundError异常 C. 程序会抛出IOError异常 D. 程序会继续执行，但文件内容为空 第16题：在Python中，哪个函数或方法用于检查文件是否存在？...第22题 file.writelines()方法可以接受一个列表或元组作为参数，并将列表或元组中的每个元素作为一行写入文件。...第8题：B. 列表 解析：readlines()方法读取文件的每一行，并将它们作为列表中的元素返回。 第9题：C. ‘a’ 解析：'a’模式用于在文件末尾追加内容。 第10题：A....当前工作目录是程序启动时所在的目录，或者是在程序运行过程中通过os.chdir()函数改变的目录。
思考一个问题，当这种数据结构在遇到更新数据（插入或删除）时，会怎样？...减少磁盘IO次数 B+树的数据结构模型将所有数据都放到叶子节点，且叶子节点形成一个列表（可以做范围查询），非叶子节点只放键值，这样每个数据叶中可存放的有效数据就多了，可以有效减少磁盘IO次数。...显然，使用索引速度会快。但是在写入数据的时候，需要维护这颗B+树的结构，因此写入性能会下降！ 聚簇索引（主键索引）的叶子节点存储的是整行数据。...因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。 索引维护 因为B+树为了维护索引有序性，在插入新值或删除数据的时候需要做必要的维护。...当表是经常需要更新的不适合做索引，频繁更新会导致索引也会频繁更新，降低写的效率。
一、变量 变量:存储数据的容器，我们可以通过变量来操作数据 我们在创建变量时会在内存中开辟一个空间，可以存储不同类型的数据。...'浦东' a+b --> '上海浦东' a*3 --> '上海上海上海' a='上海';b='浦东';c='世纪大道' '上海-浦东-世纪大道' >>> a+'-'+b+'-'+c '上海-浦东-世纪大道...list 元组tuple 字典dict 集合set 列表:可变的有序序列,可以存储任意类型的数据 string='' tlist=[] >>> tlist=[1,3.14,True,1+2j,'python...(默认索引为-1),会返回删除的对象 >>> tlist=['a','b','c'] >>> tlist ['a', 'b', 'c'] >>> tlist.pop() 'c' >>> tlist ['...# 例如结果是print('小明的职业是程序员,目前22岁,在北京工作每个月能拿10000') print('%s的职业是%s,目前%s岁,在%s工作每个月能拿%s'%("小明","程序员",22,"北京
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