导语 | 在正式分析libunifex之前，我们需要了解一部分它依赖的基础机制，方便我们更容易的理解它的实现。...没错，c++的linq就是在c++下实现类似C# linq的机制，本身其实就是在定义一个特殊的DSL，相关的机制已经被使用在c++20的ranges库，以及不知道何时会正式推出的execution库中，...一、从ranges示例说起 ranges是c++20新增的特性，很好的弥补了c++容器和迭代器实现相对其他语言的不便性。它的使用并不复杂。...我们将在下一章中探讨这部分的实现机制。...二、特殊的DSL实现 其实本质上来说, 这种实现很巧妙的利用了部分compiler time的特性，最终在c++中实现了一个从“代码->Compiler->Runtime”的一个DSL，后续我们也介绍到
InnoDB 是 MySQL 数据库中最常用的存储引擎之一，它使用了 B+ 树索引结构来实现高效的数据访问。在本篇文章中，我们将介绍 InnoDB 的索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。...InnoDB 索引结构 在数据库中，索引是一种用于加快数据检索速度的技术。常见的索引结构包括 B-Tree、B+ Tree、Hash 等。...InnoDB 使用 B+ 树索引结构来实现数据的索引，其主要特点包括： 1、B+ 树是一种平衡树结构，每个节点的左右子树深度相差不超过 1。...3、支持高并发：由于所有扇出节点的值都存储在内存中，并且每个叶子节点固定只指向一个聚集索引，所以实现了对同时对数据库进行大量读写操作的高效并发处理。...使用 B+ 树实现索引的原因 采用 B+ 树作为索引结构的原因主要有以下几点： 1、平衡性：B+ 树是一种平衡树，在进行查询操作时能够保证每个节点所代表的区间是连续的，而且平衡性还能使得整个索引树的高度尽量地小
文章目录 表空间 段（segment） 区（extent） 页（page） 行（row） 索引结构 聚簇索引 辅助索引 为什么使用 B+ 树实现索引？...在本文中，我们以 InnoDB 为例，介绍 MySQL 的索引结构以及其使用 B+ 树实现索引的原因。 表空间 首先，我们来了解一下 MySQL 的表空间。...为什么使用 B+ 树实现索引？ 要回答「为什么使用 B+ 树实现索引？」这个问题，我们不妨反过来看看使用其他树结构会产生什么样的问题。...B 树在数据库中有一些应用，如 MongoDB 的索引使用了 B 树结构。但是在很多数据库应用中，使用了是 B 树的变种 B+ 树。...参考资料： MySQL存储引擎MyISAM和InnoDB底层索引结构 MySQL InnoDB 索引原理 MySQL——索引实现原理 MySQL的索引结构为什么使用B+树？
在上一篇博客中，记录了优先队列——堆这个数据结构的实现，并且关于堆的性质我也在上文中介绍过，堆能用来进行排序，堆排序具有快速(复杂度O(NlogN))，稳定的特点，尤其是非常稳定，因此适用于某些需要排序稳定性的场合...第一个缺陷还能用类似于指针排序的技术解决，但是第二个缺陷不采用特殊的技术是没有办法解决的，然而在一些场合，堆中元素的值确实需要改变。于是乎，索引堆这个数据结构就在这里应运而生了。...所谓索引堆，简单的说，就是在堆里头存放的不是数据，而是数据所在的数组的索引，也就是下标，根据数据的某种优先级来调整各个元素对应的下标在堆中的位置。本质上来说，索引堆也是堆，提供堆的接口。...那么接下来，我们就来尝试用C++和J�ava两种语言来实现索引堆，注释在代码中写的比较详细。...protected int[] indexes; // 最大索引堆中的索引, indexes[x] = i 表示索引i在x的位置 protected int[] reverse;
(三)聚集索引和非聚集索引 二、MySQL中索引的实现（摘） （一）MyISAM索引实现： （二）InnoDB索引实现： 一、索引的本质 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。...这就是极端的情况，都在一边。 (二)为什么红黑树不适合数据库索引？ 红黑树又叫：二叉平衡树 红黑树作为Java开发人员应该很耳熟吧，JDK8中的HashMap中的底层数据结构就用到了红黑树。...二、MySQL中索引的实现（摘） 在MySQL中，索引是在存储引擎层实现的，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，下面我们探讨一下MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。...在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。...如果我们在Col2上建立一个辅助索引，则此索引的结构如下图所示。同样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。
和C语言的结构体的不同之处 C中的结构体只能自定义数据类型，不允许有函数；但是C++的结构体中是可以加入成员函数的。...C++中的结构体和类的不同 （1）相同之处 结构体像类一样，可以包含函数；也可以定义public、private、protected数据成员；定义结构体后，可以用结构体来创建对象。...C++中的结构体可以继承其他类，也可以被其他类继承，还可以有虚函数。 （2）不同之处 结构体中默认情况下的成员是public，类定义中的默认情况下的成员是private的。...类中的非static成员函数有this指针，struct没有。 类的关键字class可以作为template模板的关键字，struct不可以。
在 C++编程的广阔世界中，数据结构的合理运用至关重要。其中，栈作为一种经典的数据结构，在各种程序中都有着广泛的应用。本文将深入探讨在 C++中如何实现栈，以及栈的特性和应用场景。...二、C++中栈的实现方式 1. 使用数组实现栈 在 C++中，可以使用数组来实现栈。首先，定义一个固定大小的数组来存储栈中的元素。然后，通过一个变量来记录栈顶的位置。...使用链表实现栈 另一种实现栈的方式是使用链表。链表是一种动态的数据结构，可以根据需要动态地分配和释放内存。 在使用链表实现栈时，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。...五、总结 在 C++中，栈是一种非常有用的数据结构。可以使用数组或链表来实现栈，每种实现方式都有其优缺点。栈的操作相对简单，但在很多应用场景中都发挥着重要的作用。...在 C++编程中，掌握栈的实现和应用，将有助于我们更好地解决各种实际问题。 随着编程技术的不断发展，栈的应用场景也在不断扩展。在未来的编程中，我们可以期待看到更多创新的栈的应用方式。
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。...可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。...如果我们在Col2上建立一个辅助索引，则此索引的结构如下图所示： 同样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。...因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。
虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。 第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。...从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。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。...聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。...了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大...再例如，用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为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，
MySQL索引背后的数据结构及算法原理 MyISAM索引实现 ? image.png InnoDB索引实现 虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。...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。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。...例如，图11为定义在Col3上的一个辅助索引： ? 图11 这里以英文字符的ASCII码作为比较准则。...聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。...再例如，用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为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，
提到数据库索引的时候，一般都会提到 B+Tree，因为主流数据库都使用它。我们的DawnSql使用的是 H2 中的存储引擎，因此也是使用 B+Tree。...这篇文章的目的是帮助读者更快的掌握 B+Tree 在存储引擎中的作用，以及具体的实现。...H2中的主键索引使用的是B+Tree1、在 h2 中节点分为叶子结点和非叶子节点叶子节点：包含数据和索引 (values 和 keys)非叶子节点：只包含索引 (keys)2、数据 page 的定义public...keys 的 index，然后在 page 中插入相应的 keys 和 values。...keys 的 index，然后在 page 中插入相应的 keys 和 values。
没错, c++的linq就是在c++下实现类似C# linq的机制, 本身其实就是在定义一个特殊的DSL, 相关的机制已经被使用在c++20的ranges库, 以及不知道何时会正式推出的execution...库中, 作为它们实现的基础之一....从ranges示例说起 ranges是c++20新增的特性, 很好的弥补了c++容器和迭代器实现相对其他语言的不便性....特殊的DSL实现 其实本质上来说, 这种实现很巧妙的利用了部分compiler time的特性, 最终在c++中实现了一个从 "代码 -> Compiler -> Runtime" 的一个DSL,...总结 本篇中我们简单介绍了c++ linq, 以及ranges中相关机制的使用, 也侧重介绍了作为linq Compiler部分的Pipeline的具体实现.
map[uint64]struct{} // series id set a seriesIDs // lazily sorted list of series.这两个字段存储的是相同的...series id的集合 } 获取series id集合 func (e *tagKeyValueEntry) ids() seriesIDs { if e == nil { return...基数排序 radix.SortUint64s(a) e.a = a return e.a } tagKeyValue tag value到tagKeyValueEntry的映射...，也就是记录了tag value到对应的所有series id的映射 定义： type tagKeyValue struct { mu sync.RWMutex entries...dirty bool } 我们下面分析这几重点的方法 获取当前measurement包含的所有tag key,且是按string排序的 func (m *measurement) TagKeys() [
突然某一天，我们需要在这数十个子类中，有十几个类需要增加某个公有的成员函数 newFunc()，其实现都是一样的。...麻烦来了，这些个派生类中，或多或少调用了父类的实现 PrototypeClass::someFunc()，如果变成上图的关系的话，PrototypeClass 变成了这些类的 祖父类。...按照继承的关系来说，调用祖父类的实现是不推荐的。 这就需要我们在 C++ 的代码里，除了修改相关类的父类之外，一个一个地在类的实现里修改父类名出现的位置。人工操作总有可能出错。...在 C++ 中使用 super --- 解决方法很简单，以 DerivedBrabo 类为例，在 DerivedBrabo.h 文件中这么写： #ifndef __DERIVED_BRAVO_H__ #...所以比较好的方法是将类的声明与实现分开，所有的实现都放在 .cpp 文件中定义。
那么，在以性能和灵活性著称的 C++中，能否实现类似 Python 的装饰器模式呢？答案是肯定的。 装饰器模式是一种结构型设计模式，它允许在不修改原有对象的基础上，动态地给对象添加新的功能。...在 C++中实现装饰器模式的一种方法是使用函数指针和模板。我们可以定义一个装饰器函数，它接受一个函数指针作为参数，并返回一个新的函数指针。...然而，在 C++中实现装饰器模式也并非没有挑战。与 Python 相比，C++的语法更加复杂，需要更多的代码来实现相同的功能。而且，C++的编译过程也更加复杂，需要更多的时间和精力来调试和优化代码。...总之，虽然 C++没有像 Python 那样简洁的装饰器语法糖，但是通过一些巧妙的设计和技术，我们可以在 C++中实现类似 Python 的装饰器模式。...在实际的软件开发中，我们可以根据具体的需求和场景，选择合适的方法来实现装饰器模式，让我们的 C++代码更加简洁、优雅和强大。
本文实现STL在stack大部分功能，同时加入了许多功能。...请注意以下几点： 1.Stack它是一个适配器，在底部vector、list、deque等实现 2.Stack不含有迭代器 在本例中，我加入了几项功能，包含不同类型stack之间的复制和赋值功能...，能够实现诸如Stack >和Stack >之间的复制和赋值，这主要依靠成员函数模板来实现。...为了更方便的实现以上功能，我加入了一个函数： const_container_reference get_container() const 来获取内部容器的引用。...具体代码例如以下：Exception的实现见：借助backtrace和demangle实现异常类Exception #ifndef STACK_HPP_ #define STACK_HPP_ #include
上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。...情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date...，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date（这里由于emp_no...在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：这次key_len为59，说明索引被用全了，但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询，这里检查了...当然，如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。
在Elasticsearch，有时要通过索引日期来筛选某段时间的数据，这时就要用到ES提供的日期数学表达式 描述： 特别在日志数据中，只是查询一段时间内的日志数据，这时就可以使用日期数学表达式...，这样可以限制检索的索引数量，减少集群的负载，提高系统性能。 ...几乎所有的API都支持日期索引中的数学参数值。 ... date_math_expr:动态的日期表达式 date_format:格式化，默认是YYYY.MM.dd time_zone:时区，默认是UTC 需要注意的是，在使用时要把索引以及日期表达式的部分放在...,支持日期索引中数学参数值。
什么是索引？ 索引是一种数据结构，是对记录集的一个或多个字段的值进行排序的存储结构。 索引是如何工作的？...索引的出现其实是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样，根据目录可以快速定位到内容，类比于索引，根据索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，根据指针找到包含该值的行。...当Key值不是递增的时，此情况下新增数据速度快，但缺点是数据不是有序的，在区间查询时需要遍历实现，所以速度很慢。 **因此哈希表模型只适用于等值查询的场景。...等值查询：确定的条件查询，即可以使用等号的查询 与之对应的是模糊查询、范围查询。 有序数组 有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能都非常优秀。...仅看查询效率，有序数组是最好的数据结构，使用二分法查询可以快速查询到目标值，时间复杂度是O(log(N))。但是在中间插入一个记录时就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。
在elasticsearch中，有时会想要通过索引日期来筛选查询的数据，此时就需要用到日期数学表达式。...，在使用时要把索引以及日期表达式的部分放在尖括号内。...，在使用elasticsearch时是很必要的。...now/d，但是符号/必须经过编码才行 2 大括号需要进行转义 查询数据的例子 使用起来跟索引数据时一样。...中，都支持上面的用法。
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