排序的概念及运用 前言 排序是将数据按照一定规则重新排列的过程，常见规则有升序、降序等。排序算法如冒泡排序、快速排序等，广泛用于数据库、搜索引擎等场景，提高数据检索效率。...通常，排序的目标是将数据按照某种顺序进行排列，比如按照升序或降序排列。排序算法是对数据进行排序的具体步骤和方法。 排序算法在计算机科学和数据结构中具有广泛的应用。在实际生活中，排序也随处可见。...内部排序 数据元素全部放在内存中的排序。 内部排序是数据处理过程中的重要环节，它指的是在没有外部存储设备辅助的情况下，仅依靠计算机的内存对数据进行排序的过程。...在未来的数据处理工作中，我们需要不断学习和研究新的排序算法和技术，以适应不断变化的数据处理需求。 外部排序 数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。...外部排序，指的是当待排序的数据量过大，无法一次性装入内存时，需要使用外部存储设备如磁盘等进行排序的过程。这种排序方法通常涉及数据的分块、部分排序、归并等步骤，以适应大数据量的处理需求。
7.1 文件和文件系统 7.1.1 文件、记录和数据项 现代OS中是通过文件系统来组织和管理计算机中存储的数据； 文件则是指具有文件名的若干相关元素的集合。...基于文件系统的概念，可以把数据组成分为数据项、记录和文件三级。 文件类型：可以从不同的角度来规定文件的类型。如源文件、 目标文件及可执行文件。...顺序结构：文件中的所有记录按关键字排列。可以按关键字的长短或英文字母书写排序。顺序结构的检索效率更高。 优点： 顺序文件的最佳应用场合是在对诸记录进行批量存取时，即每次操作 一大批记录。...索引顺序文件的特征 索引顺序文件是对顺序文件的一种改进，它基本上克服了变长记录的 顺序文件不能随机访问，以及不便于记录的删除和插入的缺点。...一级索引顺序文件 最简单的索引顺序文件只使用了一级索引。其具体的建立方法是，首先将变长记 录顺序文件中的所有记录分为若干个组，如50个记录为一个组。
分层架构 索引库分为三层： 接口层：以API方式对外提供索引的构建、更新、检索、过滤等功能 能力层：实现基于倒排表和正排表的索引功能，是系统的核心 存储层：索引数据的内存布局和到文件的持久化存储 索引实现...，保证性能稳定 分段导致内存空间不连续，但一般应用场景，如倒排索引的存储，很适合此法 默认的段大小为64MB 集约的分配策略 频繁的增加、删除、修改等数据操作将导致大量的外部碎片。...检索操作是顺序扫描倒排列表，并在扫描过程中做一些基于Payload的过滤或倒排链间的布尔运算，如何充分利用高速缓存实现高性能的索引读取是设计和实现需要考虑的重要因素。...出于业务考虑，没有采用Lucene的Skip list结构，因为广告场景的doc数量没有搜索引擎多，且通常为单个倒排列表的操作。...工程实践中，将外部数据源抽象为统一的Schema，既做到了数据源对业务逻辑透明，也可借助编译器和类型系统来实现完整的校验，将更多问题提前到编译期解决。
3) 与现有工作中研究的不同图像域相比，当前视频模型中使用的视频数据集仅限于烹饪或叙述教学视频，不包括包含动态场景和复杂社会互动的视频源。...在FOM中，作者随机选择并打乱视频帧的一个子集，并训练模型恢复它们的原始顺序。大量的消融研究表明，VSM和FOM在视频+语言预训练中都起着关键作用。...此外，作者还评估了HERO在流行的检索和QA任务上的性能，如TVR和TVQA，在这些任务中，HERO的性能远远优于现有模型。...VSM旨在学习局部对齐（在视觉帧和字幕句子之间）和全局对齐（在视频片段和字幕句子序列之间）。FOM是通过学习随机重排序帧的原始顺序来建模视频的顺序特征的。...在MLM中，作者随机以15%的概率mask输入单词，并用特殊的[MASK] token替换需要mask的token。
B树的定义如下： 根节点至少有两个子节点 每个节点有M-1个key，并且以升序排列 位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对应的Value之间 其它节点至少有M/2个子节点 所有叶子结点位于同一层...而且由于数据顺序排列并且相连，所以便于区间查找和搜索。而B树则需要进行每一层的递归遍历。相邻的元素可能在内存中不相邻，所以缓存命中性没有B+树好。...当需要把内部结点读入内存中的时候，B 树就比B+ 树多一次盘块查找时间(在磁盘中就是盘片旋转的时间)。...当然凡事有利有弊，LSM树和B+树相比，LSM树牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。 上面三种引擎中，LSM树存储引擎的代表数据库就是HBase。和B+树不同的是，LSM树的索引对写入请求更友好。...因为无论是何种写入请求，LSM树都会将写入操作处理为一次顺序写，而HDFS擅长的正是顺序写（且HDFS不支持随机写），因此基于HDFS实现的HBase采用LSM树作为索引是一种很合适的选择。
例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果结合起来生成它们的结果。尽管这通常导致更好的性能，但它使得很难知道数据集中每个特征对输出的贡献是多少。...SHAP值的实施 每当你构建带有各种循环的代码时，通常最好从最内部的循环开始，然后向外部扩展。尝试从外部开始并按照代码将运行的顺序构建代码会更容易混淆，当事情出错时也更难排除故障。...这里，fold是一个元组，fold[0]是每个折叠的训练索引，fold[1]是测试索引。 现在，我们可以使用这个信息自己从原始数据帧中选择训练和测试数据，从而提取我们想要的信息。...请注意，在summary_plot函数内部，我们重新排列X，以便不保存更改到原始X数据帧中： new_index = [ix for ix_test_fold in ix_test for ix in...我们在这里也不需要重新排序索引，因为我们从字典中获取SHAP值，而字典的顺序与X的顺序相同。
HBase索引设计 数据库查询可简单分解为两个步骤：1）键的查找；2) 数据的查找 因这两种数据组织方式的不同，在RDBMS领域有两种常见的数据组织表结构： 索引组织表：键与数据存放在一起，查找到键所在的位置则意味着查找到数据本身...Local Indexes（本地索引）：适用于写多读少场景。在数据写入时，索引数据和表数据都会存储在本地。...其实对于在外部自定义构建二级索引的方式，有自己的大数据团队的公司一般都会针对自己的业务场景进行优化，自行构建ES/Solr的搜索集群。...例如数说故事企业内部的百亿级数据全量库，就是基于ES构建海量索引和检索能力的案例。...主要有优化点包括： 对企业的索引集群面向的业务场景和模式定制，对通用数据模型进行抽象和平台话复用; 需要针对多业务、多项目场景进行ES集群资源的合理划分和运维管理; 查询需要针对多索引集群、跨集群查询进行优化
由原来的随机查找变为索引顺序查找。 优点 缺点 索引分类(按照存储引擎分类) myisam存储引擎为了检索全文的一种索引类型。主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。...失效问题(常见) 1.索引的数目始终是小于数据表的数目。 2.顺序访问，避免随机 IO(索引存储的是有顺序的)。...特点 优点 缺点 B数的内部节点和叶子节点存放的都是索引的key和值。相对B+Tree占用的空间大、存储的数据小。 随机访问，不属于索引顺序访问。...与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁盘。B树减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。 B树这种数据结构可以用来描述外部存储。...避免了排序，但是要按照索引的顺序去读取数据，则属于磁盘随机读，开销大。 和全盘扫描一样，只是在查询时按照索引的顺序进行扫码而不是行。这样会发生磁盘随机IO操作。
Ø COMPACTION：合并Hudi内部差异数据结构的后台活动，例如:将更新操作从基于行的log日志文件合并到列式存储的数据文件。在内部，COMPACTION体现为timeline上的特殊提交。...）、归档目录（存放过时的instant也就是版本），一个instant记录了一次提交（commit）的行为、时间戳和状态，Hudi以时间轴的形式维护了在数据集上执行的所有操作的元数据； （2）数据：和hive.../更新（COW没有） （6）Hudi采用了多版本并发控制(Multiversion Concurrency Control, MVCC) Ø compaction操作：合并日志和基本文件以产生新的文件片...*4）索引的选择策略\ （1）对事实表的延迟更新 许多公司会在NoSQL数据存储中存放大量的交易数据。...另外，如果生成的键可以以某种顺序排列，参与比较的文件数会进一步通过范围裁剪而减少。Hudi用所有文件的键域来构造区间树，这样能来高效地依据输入的更删记录的键域来排除不匹配的文件。
本文重点： 1、追踪随机性 2、保存关卡数据 3、在生成区做循环 4、创建旋转的关卡对象 这是关于对象管理的系列教程中的第六篇。除了生成形状和关卡索引之外，它还包括保存更多游戏状态。...然后，再次加载游戏并重新生成刚才一样多的形状。那么你会得到完全相同的形状呢，还是不同的呢?就目前而言，你会得到不同的。但如果想让两次生成的形状完全一致，我们也是可以支持的。...这意味着它必须以某种方式获得对当前关卡的引用。我们可以在Game中添加一个属性，并为已加载的关卡分配自己的属性，但是接下来，我们将有关关卡的两个相关联的事物直接放在Game内部：关卡本身及其生成区域。...（顺序复合生成区） 顺序生成需要我们跟踪下一步必须使用哪个区域索引。因此，如果我们处于顺序模式，则添加一个nextSequentialIndex字段并将其用于SpawnPoint中的索引。...为了使其循环，当我们经过数组的末尾时，跳回到第一个索引。 ? 顺序生成区的行为与随机生成区明显不同。尽管它们在每个区域中的位置仍然是随机的，但其生成模式清晰，形状在区域之间均匀分布。 ?
文档索引：给定一个文档，将其添加到索引中 文档检索：给定查询，从索引中检索最相关的文档。 下图说明了这是如何在Lucene中完成的。 p1.png 指数结构 文档和查询都以一句话表示。...当这是一个文档删除（客户端请求只包含文档ID）时，它提取正向索引以提取文档内容，然后通过正常索引过程分析文档并构建倒排列表。但在这种情况下，倒排列表中的doc对象被标记为“已删除”。...当这是一个文档更新（客户端请求包含修改后的文档）时，它会作为删除操作进行处理，然后进行插入操作，这意味着系统首先从正向索引中获取旧文档，以生成一个标记为“已删除”的节点的倒排列表“，然后从修改后的文档中构建一个新的倒排列表...由于我们有多个倒排索引（在内存缓冲区以及不同级别的段文件中），我们需要结合它们的结果。如果termX出现在segmentA和segmentB中，则会选取更新的版本。...p6.png 在文档分区中，文档随机分布在构建索引的不同分区中。在术语分区中，术语分布在不同的分区上。我们将讨论文档分区，因为它更常用。
二、DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，DataFrame由一定顺序排列的多列数据组成，设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维，DataFrame既有行索引index...1，DataFrame的创建 最常用的方法是传递一个字典，以字典的key为列索引，以每一个key对应的值作为对应列的数据，所以值应该是个列表。还可以指定行索引，但不可以指定列索引。 ? ...5.3 索引和切片 ? 6，级联 pandas使用pd.concat(),与np.concatedate()类似，参数有些不同。...10.2 map()中还可以跟自定义函数 ? 11，排序 使用take()函数排序，take接受一个索引列表，用数字表示，使得df会根据列表中索引的顺序进行排序 ? ...还可以使用np.random.permutation()函数随机排序，它返回的是一个一维的随机数组，比如参数为10，就会产生0到9这10个数字，不重复的，顺序还是打乱的。
程序运行的结果提交到HDFS） Hive的元数据保存在数据库中，如保存在MySQL，SQLServer，PostgreSQL，Oracle及Derby等数据库中。...内部表 如果Hive中没有特别指定，则默认创建的表都是管理表，也称内部表。由Hive负责管理表中的数据，管理表不共享数据。删除管理表时，会删除管理表中的数据和元数据信息。...前面刚被问到内部表与外部表的区别，现在终于到了分区表和分桶表~作为Hive常用的几种管理表，被问到也是意料之中!...，动态分区是基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区 十三、使用过Hive的视图和索引吗，简单介绍一下 可能有的朋友在学习的过程中没机会使用到视图和索引，这里菌哥就简单介绍一下如何在面试的时候回答...注意：视图是只读的，不能向视图中插入或是加载数据 Hive索引 和关系型数据库中的索引一样，Hive也支持在表中建立索引。适当的索引可以优化Hive查询数据的性能。
由于 sort buffer 大小固定，而 data（待排序的数据量）并不固定，所以根据 sort buffer 与 data（待排序数据量）的大小差值，可分为内部排序和外部排序： data <= sort...通常会将待排序数据分成多个“小文件”，对各个“小文件”进行排序，再汇总成一个有序的“大文件”。外部排序使用的是归并排序 如何验证当前执行的排序语句使用的是内部排序还是外部排序？...现在我们知道有全字段排序和 rowId 排序，那么 MySQL 是如何在这两种排序方案中做选择呢？...使用 rowId 可以在 sort buffer 容纳给多的行，避免或减少外部排序文件的使用。...而决定使用 rowId 排序还是全字段排序，优先选择全字段排序，以减少回表次数 当需要借助临时表的时候，MySQL 会优先使用内存临时表（此时表引擎为 memory 引擎），回内存临时表取数据并不涉及随机读
但日志结构有几个原地更新结构无法做的优点： 以顺序写代替随机写。对于磁盘和 SSD，顺序写都要比随机写快几个数量级。 简易的并发控制。...高效的数据文件合并。即有序文件的归并外排，顺序读，顺序写。不同文件出现相同 Key 怎么办？ 不需要在内存中保存所有数据的索引。...现在几乎所有的关系型数据中，它都是数据索引标准一般的实现。 与 LSM-Tree 一样，它也支持高效的点查和范围查。但却使用了完全不同的组织方式。...数据和 WAL2. Compaction SSD 不能过多擦除。因此 SSD 内部的固件中也多用日志结构来减少随机小写。 写吞吐 相对较低：大量随机写。 相对较高：1....较低的写放大（取决于数据和配置）2. 顺序写入。3. 更为紧凑。 压缩率 存在较多内部碎片。 1. 更加紧凑，没有内部碎片。2. 压缩潜力更大（共享前缀）。
存储引擎 以单机数据库MySQL为例，存储引擎大致可以分为计算层和存储层（存储引擎层）。 计算层主要负责SQL解析、查询优化、计划执行。...数据库的ACID特性，在MySQL中全部强依赖于存储引擎实现。 除了保障ACID以外，存储引擎还要负责屏蔽IO细节以提供更好的抽象，提供统计信息于PredicatePush Down能力。...LSMT与B+Tree可以用统一模型描述，从高层次的数据结构角度来看，二者没有本质的不同，可以互相转化 在工程实践上还是用LSMT来表示一个Append-only和Lazy Compact的索引树，B...在计算机存储乃至整个工程界都在利用Indirection处理资源的不对称性，存储引擎面对的资源不对称性在不同时期是不同的 在HDD时代，顺序与随机操作性能不对称，由于机械硬盘需要磁盘旋转和机械臂移动来进行读写...（顺序操作远快于随机操作） 在SSD时代，顺序写与随机写性能不对称，由于SSD随机写会给主控带来GC压力，顺序写吞吐是随机写的6倍。
在探索数据库优化的广阔领域中，我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。...本文将深入探讨MRR的内部工作原理，以及如何在日常数据库管理中有效地应用这种技术。 什么是MRR MRR 是优化器将随机 IO 转化为顺序 IO 以降低查询过程中 IO 开销的一种手段。...我们知道二级索引是有回表的过程的，由于二级索引上引用的主键值不一定是有序的，因此就有可能造成大量的随机 IO，如果回表前把主键值在内存中给它排一下序，那么在回表的时候就可以用顺序 IO 取代原本的随机...在没有MRR的情况下，MySQL会按照索引顺序来访问行数据，而索引顺序并不一定与磁盘上的物理存储顺序一致，这就可能产生大量的随机磁盘I/O。...简单来说：MRR 的核心思想就是通过把「随机磁盘读」，转化为「顺序磁盘读」，从而提高了索引查询的性能。 顺序读带来了两个好处： 磁盘和磁头不再需要来回做机械运动。 可以充分利用磁盘预读。
选择样本 : 随机选择一个数据样本 p ; 3 ....DBSCAN 算法优点 : ① 算法复杂度 : DBSCAN 算法复杂度是 O(n) , n 代表 数据集样本个数 ; ② 识别模式多 : DBSCAN 算法可以得到任意形状的聚类分组 , 如凹形...样本描述 : 针对密度可变的数据集样本 , 不同的聚类分组中 , 样本的密度不同 ; 一部分样本密度大 , 一部分样本密度小 ; 示例 : 如 , 聚类 1 中单位面积内样本有 20个 , 聚类...OPTICS 算法原理 ---- OPTICS 算法 原理 : ① 排序索引 : 给所有的 数据样本对象 进行排序 , 并为每个样本对象设置对应的顺序 索引值 ; ② 索引值意义 : 表示样本 基于 密度...的聚类分组 的结构 , 同一个聚类分组的 样本 , 顺序相近 ; ③ 根据索引排列 : 将全体数据集样本数据 , 根据该索引值 , 排列在坐标系中 , 索引值就是 x 轴的坐标值 , 排列的结果就是不同层次的聚类分组
； image.png LSM快的原因 磁盘、内存的顺序读写性能远高于随机读写性能，LSM通过消除更新操作（改、删）在其结构中数据无法改、删改，只能够顺序的新增追加，从而达到避免了随机写的性能问题...； 写的情况解决了，但此时还必须解决随机读的性能问题，或者说怎么能够避免随机读；在目前顺序追加的两个场景中通过其特性消除了随机读的问题： 1、在WAL（write-ahead log）中场景中其数据是被整体访问的不存在随机读问题...； 写数据 外部数据是无序的，但LSM Tree所有写操作为顺序写，直接无差别的追加并不能虽然实现了顺序写但不能保证数据的有序；在LSM Tree中会在内存中使用一个有序结构（memtable）...如（AVL树、红黑树等），写数据时都写入其有序树中，始终保持数据的有序性，当写入数据达到阈值时触发有序树的flush刷盘操作，将数据有序的顺序写入到磁盘中，生成segment，有序树开始新的周期。...，否则先从mentable有序树中查找数据如找到数据，依次从新到老顺序查询每个segment，查询segment使用二分查找对应稀疏索引，知道对应数据offset范围，读取磁盘范围内数据，再次二分查找获取数据
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