KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
导读：Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
导读：Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
今天客户那边遇到一个问题：多选文件进行操作，数据量一大后台处理就特别慢，浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句，所以用以下方法来分析：
explain显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。下面是一个例子：
table 输出的行所引用的表 type 联接类型。下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:
python中提供了多种方式来处理netcdf文件，这里主要讲一下常用的 netcdf4-python 模块。
针对索引失效的排查，关键步骤包括确定需要分析的SQL语句，并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
iOS-UITableView 详解 （一） ✨建议收藏，用到时候一查就明白了 UITableView可以说是iOS开发中最重要的控件之一，它的使用非常广泛，今天我们来学习UITableView的使
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型，可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型，一般谈论MySQL索引时，如果没有特别说明，就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构，使用原则和特性。 为了节约你的时间，本文的主要内容如下：
本文旨在让新手快速了解 nGQL，掌握方向，之后可以脚踩在地上借助文档写出任何心中的 NebulaGraph 图查询。
MySQL执行计划是sql语句经过查询优化器后，查询优化器会根据用户的sql语句所包含的字段和内容数量等统计信息，选择出一个执行效率最优（MySQL系统认为最优）的执行计划，然后根据执行计划，调用存储引擎提供的接口，获取数据。
在 SQL 中，聚合操作对一组值执行计算，并返回单个值。TiDB 实现了 2 种聚合算法：Hash Aggregation 和 Stream Aggregation。
在优化group by查询的时候，一般的会想到两个名词：松散索引扫描（Loose Index Scan）和紧凑索引扫描（Tight Index Scan），因为通过这两种索引扫描就可以高效快速弟完成group by操作。
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
在系统性能问题中，数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题，如何构建高性能的mysql，如何编写出高性能的sql语句？为此，整理一些建议。
转自：http://blog.chinaunix.net/uid-540802-id-3419311.html
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用
DISTINCT实际上和GROUP BY操作非常相似，只不过是在GROUP BY之后的每组中只取出一条记录而已 所以，DISTINCT的实现方式和GROUP BY基本相同，同样可以通过索引扫描来实现，当然，在仅使用索引无法完成DISTINCT时，MySQL只能通过临时表来完成。但是，DISTINCT并不须要进行排序。也就是说，当只进行DISTINCT操作的Query仅利用索引无法完成操作时，MySQL会利用临时表来做一次数据的“缓存”，但不会对临时表中的数据进行filesort操作 示例 EXPLAIN S
正则表达式为高级的文本模式匹配、抽取、与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础。通过标准库中的re模块来支持正则表达式。 常见的正则表达式符号和特殊字符 表示法 描述 正则表达式示例 符号 re1|re2 匹配正则表达式re1或者re2 foo|bat . 匹配任何字符（除了\n之外） b.b ^ 匹配字符串的起始部分 ^Dear $ 匹配字符串的终止部分 /bin/*sh$ * 匹配0次或者多次前面出现的正则表达式 [A-Za-z0-9]* + 匹配1次或者多次前
实战部分回挑选一些比较常见的情况，事先强调个人使用的是「mysql 8.0.26」，所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶，新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化。
如果是空的，没有相关的索引。这时要提高性能，可通过 检验WHERE子句，看是否引用某些字段，或者检查字段不是适合索引。
先来聊一聊Spring作为Java开发人员，大家都Spring可不陌生，简而言之，Spring框架为开发Java应用程序提供了全面的基础架构支持。它包含一些很好的功能，如依赖注入和开箱即用的模块，如： Spring JDBC 、Spring MVC 、Spring Security、 Spring AOP 、Spring ORM 、Spring Test 这些模块大家应该都用过吧，这些模块缩短应用程序的开发时间，提高了应用开发的效率 例如，在Java Web开发的早期阶段，我们需要编写大量的代码来将记录插入到数据源中。但是通过使用Spring JDBC模块的JDBCTemplate，我们可以将这操作简化为只需配置几行代码。
数组中的 reduce 犹如一只魔法棒，通过它可以做一些黑科技一样的事情。语法如下：
数据库和索引的关系就像新华字典和目录的关系一样，索引存在的目的就是为了提高数据查询效率。索引其实就是一种数据结构，存储引擎能通过索引能快速找到你想要的数据。尤其是当下海量数据存储的情况下，索引的使用显得尤为重要。索引能大大减少磁盘扫描的数量，可以将随机IO变为顺序IO，避免排序，高效的索引能将查询性能提升N多倍，今天我们就说一说关于”索引”的那些事。
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
《python中数组（numpy.array）的基本操作》这篇文章ok，地址：https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/83240024
存储引擎：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
实战部分挑选一些比较常见的情况，事先强调个人使用的是mysql 8.0.26，所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶，新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化。
不管是工作中，还是面试中，基本上都需要搞定一些SQL优化技巧，比如说使用explain查看SQL的执行计划，然后，针对执行计划对SQL进行优化。
我有一个2D(二维) NumPy数组，并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值。据我所知，最基础的方法是：
在上周我就关注到了在github上有1brc这样一个挑战，当时看到了由Victor Baybekov提交了.NET下最快的实现，当时计划抽时间写一篇文章解析他的代码实现，今天突然看到作者自己写了一篇文章，我感觉非常不错，在这里分享给大家。
数据库索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目后，就可以直接跳到目标文档的位置，这可以让查找的速度提高几个数量级。
matplotlib.pyplot是使matplotlib像MATLAB一样工作的命令样式函数的集合。每个pyplot功能都会对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域中绘制一些线条，用标签装饰绘图等。
字典的本质就是 hash 表，hash 表就是通过 key 找到其 value ，平均情况下你只需要花费 O(1) 的时间复杂度即可以完成对一个元素的查找，字典是否有序，并不是指字典能否按照键或者值进行排序，而是字典能否按照插入键值的顺序输出对应的键值。
EXPLAIN作为MySQL的性能分析神器，读懂其结果是很有必要的，然而我在各种搜索引擎上竟然找不到特别完整的解读。都是只有重点，没有细节（例如type的取值不全、Extra缺乏完整的介绍等）。
NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。比如：Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image 等。
本文是 group by 实现过程分析的第 2 篇文章，第 1 篇是 MySQL 怎么用索引实现 group by？ <- 点击阅读
只需不到 150 行代码就能实现一个支持多指顺滑的笔迹书写的应用。当然，这个应用除了笔迹书写外，没有其他任何功能。本文将不会使用 InkCanvas 而是使用更底的方法，通过 Stroke 进行绘制
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。
如果连接用户名和密码包含诸如':', '/', '+' 及'@'保留字符，则使用前应该先进行编码，如下：
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