在数据库管理系统中，查询优化器是一个至关重要的组件，它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中，查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣，并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型，以及如何利用这一知识来优化查询性能。
一、索引简介 再来老生常谈一番，什么是索引呢？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，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。 然而，使用索引是有代价的：对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变动时，MongoDB不仅要更新文档，还要更新集合上的所有索引。因此，MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上
作者David Durant，2012年1月20日 关于系列 本文属于Stairway系列：SQL Server索引进阶的一部分 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” 在之前的水平上，我们采取了合理的方法来指标，重点是他们能为我们做些什么。现在是时候采取物理方法，检查指标的内部结构;了解索引的内部特性导致了对索引开销的理解。只有通过了解指数结构，以及如
接触过基础计算机科学课程的朋友们，肯定都曾亲自动手设计排序算法——也就是借助代码将无序列表中的各个条目按升序或降序方式重新排列。这是个有趣的挑战，可行的操作方法也多种多样。人们曾投入大量时间探索如何更高效地完成排序任务。
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——《GSEA富集分析 - 界面操作》，介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等，是全网最流行的原理+操作兼备教程，不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 （为了完整性，下面也会摘录一部分）。
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Redis是一种特殊类型的数据库，他被称之为key-value存储 本文覆盖缓存和存储两方面进行说明，使用的是Spring 4.0和Java配置方式 存储 Redis的配置 package springmvc.rootconfig; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.cont
安装SQL数据库时，需要添加，修改，删除和查询数据所需的所有命令。这个备忘单样式指南提供了一些最常用的SQL命令的快速参考。
Kotlin 标准库提供了基本集合类型的实现： set、list 以及 map。 一对接口代表每种集合类型：
缓存应用程序为以下目的而设计： 提供一个大小可管理的 API 集合。 允许开发人员添加标准的缓存操作到他们的应用程序中，而不用学习应用程序块的内部工作。 用 Enterprise Library 配置控制台来简化配置。 有效率的执行。 线程安全。某些东西在被多个程序线程调用而没有属于那些线程的不必要的交互时，它被视为是线程安全的。 如果在访问后端存储时发生异常，确保后端存储依然是完整的。 保存内存缓存的状态与后端存储保持同步。 设计亮点 图 1 说明了缓存应用程序块中关键类的相互关
最近在用python做数据统计，这里总结了一些最近使用时查找和总结的一些小技巧，希望能帮助在做这方面时的一些童鞋。有些技巧是很平常的用法，平时我们没有注意，但是在特定场景，这些小方法还是能带来很大的帮
Kubernetes API Server接受客户端提交Pod对象创建请求后的操作过程中，有一个重要的步骤是由调度器程序kube-scheduler从当前集群中选择一个可用的最佳节点来接收井运行它，通常 是默认的调度器default-scheduler负责执行此类任务。对于每个待创建的Pod对象来说， 调度过程通常分为三个阶段：预选、优选和选定三个步骤，以筛选执行任务的最佳节点。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Redis框架教程六
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
Guava库为Java的集合处理提供了一套全面且强大的工具类，极大地增强了Java集合框架的功能性和易用性。
Scrapy是Python开发的一个非常流行的网络爬虫框架，可以用来抓取Web站点并从页面中提取结构化的数据，被广泛的用于数据挖掘、数据监测和自动化测试等领域。下图展示了Scrapy的基本架构，其中包含了主要组件和系统的数据处理流程（图中带数字的红色箭头）。
系统提供一个全局的key为字符串的哈希表。并提供哈希表的创建、元素添加、元素查找、哈希表的销毁的能力。存储在哈希表中的元素是一个如下的标准结构：
数据库是许多网站和应用程序的关键组成部分，是数据在互联网上存储和交换的核心。数据库管理最重要的一个方面是从数据库中检索数据的做法，无论是临时基础还是已编码到应用程序中的过程的一部分。有几种方法可以从数据库中检索信息，但最常用的方法之一是通过命令行提交查询来执行。
使用 IR 方法论和指标用于推荐系统的评估在近年来发展迅速，已成为该领域中的常用实践方法，其将理解推荐看成排序任务 [14]。然而 IR 指标已被发现在推荐受欢迎条目（即很多人知道、喜欢、评分或交互的条目 [4,21,35]）的奖励算法中有很强的偏见。同时，当前最佳的推荐算法也被发现在推荐多数人喜欢的条目时存在显而易见的偏见 [21]。人们可能自然地对常用的实验设置和最佳算法真实输出的可靠性提出质疑。
索引的值是按照一定顺序排列的，因此，使用索引键对文档进行排序非常快。然而，只有在首先使用索引键进行排序时，索引才有用。
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
对象几乎可以满足这些要求。但是，创建多个实体将意味着创建几个仅具有少量属性且没有行为或行为最少的对象。最小的行为转化为少量的方法。基本上，对于您需要的每个实体，都必须创建一个新的对象。那将是浪费。相反，可以使用一种特殊类型的**Object Enum。**
2007.12：Improved human disease candidate gene prioritization using mouse phenotype 2008.2：Disease candidate gene identification and prioritization using protein interaction networks 2009.9：ToppGene Suite for gene list enrichment analysis and candidate gene prioritization 2010.2：ToppCluster: a multiple gene list feature analyzer for comparative enrichment clustering and network-based dissection of biological systems
对象几乎可以满足这些要求。但是，创建多个实体将意味着创建几个仅具有少量属性且没有行为或行为最少的对象。最小的行为转化为少量的方法。基本上，对于您需要的每个实体，都必须创建一个新的对象。那将是浪费。相反，可以使用一种特殊类型的Object Enum。
点击上方蓝字每天学习数据库 Redis 5.0中以引入的新Redis数据结构“Streams”引起了社区的极大兴趣。 不久之后，我想进行社区调查，与有生产用例的用户交谈，并撰写博客。今天我想解决另一个问题：我开始怀疑很多用户只是将Streams作为解决Kafka（TM）类似场景的方案。但实际上，Stream数据结构也被设计为在生产者和消费者消息传递的场景使用，但是认为Redis Streams仅仅对这个场景有用是不够的。 Stream是一种极好的模式和“心智模型”，可以在系统设计中取得巨大成功，但Red
元素是特定类型的对象，形成一个队列。Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。 数据源 流的来源。可以是集合，数组，I/O channel， 产生器generator 等。 聚合操作 类似SQL语句一样的操作， 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。 和以前的Collection操作不同， Stream操作还有两个基础的特征：
我们都有过这样的经历。您可能有一个冗长的搜索结果、产品、订单或数据条目列表。虽然您已经使用各种筛选程序以及排序和搜索，但是您还是需要帮助客户查找相关条目。为此，您需要系统支持来加快条目浏览速度。
自从Loki2.0发布以来，LogQL v2凭借丰富的查询功能，让Loki也逐渐具备日志分析的能力。对于有些时候，当研发的同学没有提供Metrics时，我们也能利用LogQL构建基于日志的相关指标，这里面就主要用到了聚合查询。
在Web应用中，“列出最新的回复”之类的查询非常普遍，这通常会带来可扩展性问题。这令人沮丧，因为项目本来就是按这个顺序被创建的，但要输出这个顺序却不得不进行排序操作。
前两天我搞了两个每日一个知识点，对多线程的部分知识做了下概括性的总结。但通过小伙伴的反馈是，那玩意写的比较抽象，看的云里雾里晕晕乎乎的。所以又针对多线程底层这一块再重新做下系统性的讲解。有兴趣的朋友可以先看下前两节，可以说是个笼统的概念版。
ListBox是WinForm中的 列表 控件，它提供了一个项目列表(一组数据项)，用户可以选择一个或者多个条目，当列表项目过多时，ListBox会自动添加滚动条，使用户可以滚动查阅所有选项。ListBox可以预先设定列表内容，也可以绑定其他控件或数据库，自动更新条目，把数据逐一显示出来。
线性化Linearizability和串行化(序列化)serializability都是数据库和分布式系统中重要的属性，它们两个容易搞混淆了，这篇文章就是给出一个简短的比较。
前两天我搞了两个每日一个知识点，对多线程并发的部分知识做了下概括性的总结。但通过小伙伴的反馈是，那玩意写的比较抽象，看的云里雾里晕晕乎乎的。
Redis开创了一种新的数据存储思路，使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作.
MySQL权限系统保证所有的用户只执行允许做的事情。当你连接MySQL服务器时，你的身份由
对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分成为分区（partitions），也称分片（sharding）1。
第3章 SQL处理过程 练习 3.1 为SQL3.7中所示的查询设计尽可能好的索引：
以太坊是一种内置图灵完备编程语言的区块链。任何人都可以利用以太坊的智能合约创造去中心化应用。
唯一索引会保证索引对应的键不会出现相同的值，比如_id索引就是唯一索引 创建索引时也需要保证属性中内容是不重复的 语法格式:
在之前文章聊聊JMM，说到了内存屏障，内存屏障在Java语言实现一致性内存模型上起到了重要的作用，本文我们一起聊一聊内存屏障
【新智元导读】亚马逊的李沐也要做深度学习课程了，名字叫《动手学深度学习》，侧重代码和实现。第一课的直播9月9日开始。昨天，他在知乎写了下面这篇文章，从头开始介绍机器学习。“精确定义机器学习就像定义什么是数学一样难，但我们试图在这章提供一些直观的解释。” 本书作者跟广大程序员一样，在开始写作前需要去来一杯咖啡。我们跳进车准备出发，Alex掏出他的安卓喊一声“OK Google”唤醒语言助手，Mu操着他的中式英语命令到“去蓝瓶咖啡店”。手机这时马上显示出识别的命令，并且知道我们需要导航。接着它调出地图应用并给出
AI科技评论注：本文作者为深度学习平台MxNet的作者李沐，文章由AI科技评论整理自作者的机器学习网站“动手学深度学习”。在这个网站中，李沐介绍了他做这个项目的初衷： 两年前我们开始了MXNet这个项目，有一件事情一直困扰我们：每当MXNet发布新特性的时候，总会收到“做啥新东西，赶紧去更新文档”的留言。我们曾一度都很费解，文档明明很多啊，比我们以前所有做的项目都好。而且你看隔壁家轮子，都没文档，大家照样也不是用的很嗨。 后来有一天，Zack问了这样一个问题：假设回到你刚开始学机器学习的时候，那么你需要什么
机器之心专栏 作者：李沐 《动手学深度学习》是一本深度学习在线书，其使用 Apache MXNet 的最新 gluon 接口来演示如何从 0 开始实现深度学习的各个算法。作者利用 Jupyter notebook 能将文档、代码、公式和图形统一在一起的优势，提供了一个交互式的学习体验。 《动手学深度学习》链接：http://zh.gluon.ai/index.html# 本书作者跟广大程序员一样，在开始写作前需要来一杯咖啡。我们跳进车准备出发，Alex 掏出他的安卓喊一声「OK Google」唤醒语言助手，
假如有一个数组，需要随机从该数组中选择一个元素输出。只需生成一个介于 0 和集合长度减 1 之间的随机数，并将其用作集合中的索引（如果它是数组）以获取随机条目。选择条目的机会对于集合中的每个条目都是相同的。这称为均匀分布或均匀分布。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
HTML需要和CSS还有JS一起用，才能提现强大。 所以，学了HTML。最好去学学CSS还有JS(JavaScript)
在本教程中，我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多最佳实践，它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。以下是所有技巧的概述:
索引的重要性在数据库中是不言而喻的，mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构，为 mysql 性能提升做了很大的贡献，那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢？今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
AI 科技评论按：日前，谷歌 AI 发布了最新成果 TF-Ranking，它是一个专门针对排序学习（learning-to-rank）应用的可扩展 TensorFlow 库。TF-Ranking 快速且易用，并能创建高质量的排序模型，对构建 web 搜索或新闻推荐等基于真实世界数据的排序系统感兴趣的人，都可以将 TF-Ranking 作为强稳的、可扩展的解决方案。
作者：David Durant，2014/11/05（首次发布：2011/02/17） 关于系列 本文属于进阶系列的：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库大量关于设计人员的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引通常被添加为事后的想法。最后这一系列简单的文章，应该能使任何数据库专业人员快速的“加快速度”。 ---- 此第一级引入SQL Server索引：数据库对象，使SQL Server能够在最短时间内查找和/或修改所请求的数据，使用最
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