InnoDB：支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。 MYISAM：插入数据快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比较低，也可以使用。 Memory：所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。如果需要很快的读写速度，对数据的安全性要求较低，可以选择MEMOEY。它对表的大小有要求，不能建立太大的表。所以，这类数据库只使用在相对较小的数据库表。 索引的各种存储结构，这里主要看B+Tree：
一、什么是MySQL索引？ 想象一下，你正在图书馆找一本特定的书。如果没有索引，你需要走过每一个书架，查看每一本书的标题，这会非常耗时。但如果有一个索引卡片，告诉你每本书的位置，你就可以直接走到那本书所在的书架，快速找到你想要的书。在MySQL数据库中，索引就类似于这个索引卡片，它帮助数据库快速定位到存储在表中的数据。 索引的好处
在这种建表语句中不用过度注重细节，只需要知道 id 是主键，并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
转载自 https://segmentfault.com/a/1190000007445807
我随手在网上搜了下， 基本全部都是这个结论，似乎这个结论大家都耳濡目染了，应该大多数人都觉得这个结论是正确的吧。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址，当数据很多的时候，索引文件会很大，所以一般以文件的形式存储于磁盘中，后缀名为.myi。
看到这个标题，你可能会问：什么是服务网格？在云服务广泛应用的现在又如何应用？马上我们就会在本文中将向您展示如何在Kubernetes上使用linkerd作为服务网格。
在一次和技术大佬的聊天中被问到，平时我是怎么做Mysql的优化的？在这个问题上我只回答出了几点，感觉回答的不够完美，所以我打算整理一次SQL的优化问题。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
为了让大家理解 B+Tree 索引的存储和查询的过程，接下来我通过一个简单例子，说明一下 B+Tree 索引在存储数据中的具体实现。
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”，是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射，其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引，可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式：
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
MySQL一直是面试中的热点问题，也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难，只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
下表是MySQL常见的存储引擎InnoDB，MyISAM和Memory分别支持的索引类型
本文索引优化包含对 MySQL索引（三）explain实践，优化 MySQL 数据库查询性能 的一些补充。
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。
Confluence 支持一些可以从 Java 系统属性中配置的配置参数和调试（debugging ）设置。系统属性通常是使用 -D 为参数选项，这个选项是 Confluence 在运行后设置到 JVM 虚拟机中的。请参考：Configuring System Properties 页面中的内容来获得更多的信息。
mysql 建立联合索引后，是按最左匹配原则来筛选记录的，即检索数据是从联合索引的第一个字段来筛选的。如果 where 里的条件只有第二个字段，那么将无法应用到索引。
在MySQL 5.6之前，当查询使用到复合索引时，MySQL会先根据索引的最左前缀原则，在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针，然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后，MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来，但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
elasticsearch集群的健康状态是通过监控和评估集群中的主分片和副本分片的分配情况来确定的。通过查看健康状态能够直观的获取出集群当前的运行状态，分片状态等信息。
php中的变量存储在变量容器zval中，zval中除了存储变量类型和值外，还有is_ref和refcount字段。refcount表示指向变量的元素个数，is_ref表示变量是否有别名。如果refcount为0时，就回收该变量容器。如果一个zval的refcount减1之后大于0，它就会进入垃圾缓冲区。当缓冲区达到最大值后，回收算法会循环遍历zval，判断其是否为垃圾，并进行释放处理。
作者：shuaibing90 来源：www.xysycx.cn/articles/2020/12/05/1607146183637.html
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
正确的创建合适的索引，是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前，对后面举例中使用的表结构先简单看一下：
来源：https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
首先我们谈几个公司，如雷贯耳的：百度、谷歌、维基百科；这些公司都有一个相似性就是门户网站，可以提供我们通过关键字搜索，然后快速的检索出我们想要的信息。
原因：列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的 IO 次数也就越多，索引的性能也就越差。
事务：事务是访问和更新数据库的程序执行的一个逻辑单元；事务中可能包含一个或多个sql语句，这些语句要么都执行，要么都不执行。作为一个关系型数据库，MySQL支持事务。
ES被设计为处理海量数据的高性能搜索场景。海量数据具体说至少应该是数亿文档，而高性能具体说就是从数亿文档中任意搜索需要的信息，应该在秒级返回结果。既然ES的一切都是为了性能而设计，从逻辑设计和物理设计两个角度考察ES的数据组织，对于理解ES的工作原理会有帮助。
阿里编码规范要求：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts 最好
Selenium是一个Web UI自动化工具。它不提供任何API来建立数据库连接。这取决于你使用Selenium进行自动化的编程语言。
索引一直是数据库中非常重要的概念，所以了解索引相关的知识是转入后端开发中必不可少的一环。这篇文章是我从开始做后端开发之后至今学习关于索引知识的一个总结，从原先很多概念的模糊和不理解到现在大致有一个比较清楚的认知，尽量会把关于索引的一些点以及为什么需要这么做给解释明白，包括使用 InnoDB 引擎的 MySQL 索引的相关概念，以及如何针对 InnoDB 进行索引的设计和使用，以及三星索引的概念，会从我所了解到的知识去解释为什么需要这样，如果有错误的地方还请指出。
Feelings are just visitors. Let them come and go.
这条SQL执行包含了PRIMARY、DEPENDENT SUBQUERY、DEPENDENT UNION和UNION RESULT
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。
这是我上周去面试的，技术问题一共问了十多个问题，项目介绍以及一些软技能的，这类就不提了。
今天，就来跟大家拆解一波美团Java 后端实习的面经，主要是考察了Java、MySQL、Redis、网络、操作系统这五大块知识，可以说是校招必须掌握的五件套知识了。
select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序 id号分为三种情况： 1、如果id相同，那么执行顺序从上到下 2、如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行 3、id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型，而且还会数据感知（将语言模型连接到其他数据源），Be agentic（允许语言模型与其环境交互），最终让应用程序更强大和更具差异化。
最近在做搜索推荐相关的优化，在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料，现在对其中的一部分进行整理和翻译，做一个记录。主要分为三个部分：
浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html。
树形结构，从GC_roots开始向下遍历，最后依旧连接在一起的就是存活的对象，独立出来的就是死亡对象。
作者简介 一十，携程资深后端开发工程师；振青，携程高级后端开发专家。 一、前言 携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。 本文将主要讨论酒店查询服务
聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-clustered Index）是数据库中的两种索引类型，它们在组织和存储数据时有不同的方式。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
