场景分析 2.1 同一条记录 2.2 同一个叶结点中的不同记录 2.3 相邻叶结点中的记录 2.4 相隔小于等于 9 个叶结点 2.5 相隔大于 9 个叶结点 2.6 处理左右端点记录的计数逻辑 2.7...关于定位扫描区间左端点、右端点记录的过程，上一篇文章中有详细介绍，感兴趣的小伙伴可以点击这个链接阅读：InnoDB B-TREE 索引怎么定位一条记录？ 第 2 步，计算扫描区间的记录数量。...因为 InnoDB 把左索引页记录数、右索引页记录数加起来当作一个索引页的用户记录数量，再加上从扫描区间左端点记录所在索引页的下一个索引页开始读取的 9 个索引页中的用户记录数量之和，就是 10 个索引页的用户记录数量了...如果扫描区间左端点、右端点记录所在的索引页，中间隔着大于 9 个索引页（也就是估算场景），计算得到扫描区间的记录数量之后，还需要对这个数量进行一系列修正。...2.8 小结 前面分场景介绍计算扫描区间的记录数量的过程，为了保持文章尽量简洁，把处理左右端点记录的计数逻辑（2.6 小节）、修正扫描区间记录数量（2.7 小节）独立成为两个小节，有一点零散。
快速排序：通过选择一个基准元素，将数组划分为两个子数组，使得左子数组的元素都小于（或等于）基准元素，右子数组的元素都大于（或等于）基准元素，然后对子数组进行递归排序。...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。...，MySQL InnoDB 引擎的默认隔离级别； 串行化；会对记录加上读写锁，在多个事务对这条记录进行读写操作时，如果发生了读写冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行； 按隔离水平高低排序如下...在一个事务内多次查询某个符合查询条件的「记录数量」，如果出现前后两次查询到的记录数量不一样的情况，就意味着发生了「幻读」现象。 举个栗子。...Java7 的 HashMap 扩容必须满足两个条件： 当前数据存储的数量（即size()）大小必须大于等于阈值 当前加入的数据是否发生了hash冲突 因为上面这两个条件，所以存在下面这些情况： 第一种情况
示例 2: 输入: [1,2,2] 输出: 4 解释: 你可以分别给这三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。 解决方案 规则：相邻的孩子中，评分高的孩子必须获得更多的糖果。...通俗的讲，评分为2的孩子得到了1个，相邻的评分为3的孩子最少得到2个。要注意的是：满足规则且糖果总数最少的情况下，相邻的两个评分相同的孩子得到的糖果数量是不同的（比如上面的示例2）。...根据这个规则并且题目要求糖果总数最少，就可以利用贪心思想，在遍历过程中，每一步都尽量少给糖（给评分高的人一个满足规则，给两个也满足规则。...，就可以利用贪心算法局部最优的选择，即贪心选择来达到。...贪心算法的基本思路就是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件。
不是总连接数量不能超过k！你可以随意挑选边留下，剩下的边删掉，但是要满足上面的要求。返回不违反要求的情况下，你挑选边所能达到的最大权值累加和。来自Lucid Air。...具体地，我们从第一条边开始遍历，对于每条边，有两种选择：选择它或不选择它。如果选择当前边，则需要检查所有与该边相邻的点的度数是否小于等于k；如果不是，则说明该方案不符合条件，需要跳过。...我们可以利用记忆化搜索来避免重复计算，并将问题拆分为两个状态，分别表示当前节点选择和不选择的最大权值和。...具体地，我们从叶子节点开始向上递推，并维护一个辅助数组，记录与当前节点相邻的子节点选择当前节点时，与不选择当前节点时的权值差。然后，根据这个数组，对DP数组中的两个状态进行更新。...（4）接下来，我们遍历当前节点的相邻节点 j，并判断当前节点是否为其父节点。如果是，则跳过；否则，递归调用 dfs 函数处理子节点 j。
不是总连接数量不能超过k！ 你可以随意挑选边留下，剩下的边删掉，但是要满足上面的要求。 返回不违反要求的情况下，你挑选边所能达到的最大权值累加和。 来自Lucid Air。...如果选择当前边，则需要检查所有与该边相邻的点的度数是否小于等于k；如果不是，则说明该方案不符合条件，需要跳过。否则，递归考虑下一条边。...我们可以利用记忆化搜索来避免重复计算，并将问题拆分为两个状态，分别表示当前节点选择和不选择的最大权值和。...具体地，我们从叶子节点开始向上递推，并维护一个辅助数组，记录与当前节点相邻的子节点选择当前节点时，与不选择当前节点时的权值差。然后，根据这个数组，对DP数组中的两个状态进行更新。...HELP 数组用于辅助计算，记录与当前节点相邻的子节点选择当前节点时，与不选择当前节点时的权值差。 （2）接下来，我们构造邻接表来表示输入的树。
这与B+树不同，B+树数据的更新会直接在原数据所在处修改对应的值，但是LSM数的数据更新是日志式的，当一条数据更新是直接append一条更新记录完成的。...因此需要进行Compact操作(合并多个SSTable)来清除冗余的记录。 2）读取时需要从最新的倒着查询，直到找到某个key的记录。...由此可以看出，当层数达到一定数量时，最底层的单个SSTable的大小会变得非常大。并且size-tiered策略会导致空间放大比较严重。...3) 如果L2合并后的结果仍旧超出L5的阈值大小，需要重复之前的操作 —— 选至少一个文件然后把它合并到下一层: 需要注意的是，多个不相干的合并是可以并发进行的： leveled策略相较于...举一个最坏场景，如果LevelN层某个SSTable的key的范围跨度非常大，覆盖了LevelN+1层所有key的范围，那么进行Compact时将涉及LevelN+1层的全部数据。
1.2.算法原理： 冒泡排序算法的运作如下：（从后往前） 1.比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 2.对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。...，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。...最坏情况下，每次划分都很不对称，T(n)=T(n-1)+o(n),可以用递归树来解，第i层的代价为n-i+1.总共有n层。把每一层代价加起来有n-1个n相加。...n-1，其中关键字的比较次数和记录移动次数是依赖于给出的待排序序列是否基本有序。...（待排序序列逆序）时间复杂度o（n^2）,如果记录数量很大的话，这两种情况下是优于直接插入排序。
拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。...事务隔离级别对应可以规避的问题 五 InnoDB可重复读隔离级别下如何避免幻读 开启间隙锁, 间隙锁会封锁该条记录相邻两个键之间的空白区域，防止其它事务在这个区域内插入、修改、删除数据；所谓间隙是将数据分为不同区间...如果此时又有一个事务对该记录进行了修改，则undo log日志中又会增加一条日志。 这样就是快照读版本的实现了。...某个事务使用delete from tb where id = 9进行删除操作，首先where条件全部命中，所以先会为id为9的这个记录的唯一索引加上行锁，然后会为name为d的主键索引（聚镞索引）加上排他锁...在RR隔离级别下，如果删、改、查语句的where条件走的是主键索引或者唯一索引 i. where条件全部命中，则给该记录加上记录锁。
度量用户之间的相似度，把矩阵的一行——对物品的评分向量作为该用户的表示向量，那么用户之间可以计算向量的距离，可以选择任何距离公式，如余弦距离，皮尔森距离。对于物品之间的相似度，换一个方向即可。...和上面的距离不同的，这个差值可以想象成物理中的位移，带着符号的。推荐时，某用户对于某个物品的评分，等于某用户对其他物品评分加上这个位移，再进行平均得到的平均评分。...用户和物品自身或属性称作一个field，field之间可以两两进行矩阵分解，这个被称作二阶项，类似BiasSVD考虑每一个field都有一个bias，这个被称作一阶项，再加上一个全局的bias项。...，这个结构里两个用户共同评分过的物品的数量越多权重就越小。...假设序列中下一个物品只与上一个物品有关，可以使用马尔科夫模型MC（Markov Chains），序列中相邻的物品间进行矩阵分解。
按照常规流程走，当 MySQL 选择使用 MEMORY 作为临时表的存储引擎，加上为 distinct 字段创建的 HASH 索引，这完全能实现去重操作。...② 找出第 ① 步读取的那些记录中最小的记录。 ③ 判断当前的最小记录，是否和上一次最小的记录相同，如果相同，说明重复，不处理；如果不同，进行计数。...从 from 子句的表中读取一条记录，示例 SQL 中为 t_group_by 表。 第 2 步，判断红黑树是否写满。 前面介绍过，红黑树的一个结点中包含两类信息： 结点元数据，占用 24 字节。...每一个数据块对应的 Merge_chunk 中保存着子缓冲区的开始和结束位置、能够存放的记录数量、指向子缓冲区中下一条要处理的记录的位置。...如果数据块中的数据都已处理完，把数据块对应的 Merge_chunk 从优先队列中删除，对应子缓冲区的内存空间全部并入相邻的子缓冲区。 ⑤ 更新优先队列中的 top Merge_chunk。
而B+树每一层中的页都会形成一个双向链表，如果以页为单位来分配存储空间，那么双向链表中相邻的两个页之间的物理位置可能离得非常远。...全表扫描就是定位到第一个叶子节点的第一条记录。原因三：如果双向链表中相邻的两个页的物理位置不连续，对于传统的机械硬盘来说，需要重新定位磁头位置，也就是会产生随机IO，影响性能。...所以应尽量让页面链表中相邻的页的物理位置也相邻，以便扫描叶子节点的大量记录时可以使用顺序IO。...实际上所有页通过两个字段可以形成一条双向链表。...min_rec_mask：标记该记录是否是B+树的每层非叶子节点中的最小记录。n_owned：代表每个分组里，所拥有的记录的数量，一般是分组里主键最大值才有的。
希尔排序法的基本思想是：先选定一个整数，把待排序文件中所有记录分成个组，所有距离为的记录分在同一组内，并对每一组内的记录进行排序。然后，取，重复上述分组和排序的工作。...希尔排序的基本思想是：先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列（由相隔某个“增量”的记录组成的）分别进行直接插入排序，然后依次缩减增量再进行排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体记录进行依次直接插入排序...这样整体而言，可以达到优化的效果。我们实现后可以进行性能测试的对比。...这个例子中选择了每次除以2的间隔，但也可以尝试其他的间隔序列，比如除以3再加1（被注释掉的那行）。 主循环: while (gap > 1) 只要间隔 gap 大于1，就继续排序。...总的来说，希尔排序是插入排序的一个改进版本，通过允许非相邻元素的交换，它可以更快地移动数据。但需要注意的是，选择合适的间隔序列对于希尔排序的性能至关重要。
pages in certain conditions InnoDB在某些情况下会导致页填充不足，由于在插入过程中过于积极地尝试基于插入顺序来优化页面分割，InnoDB可能会让页面填充不足，每个页面只有一条记录...，试图确保写操作在到达某个点后总是能够成功。...这是一个过多的数额;在一个生产系统中，每一个大表的1%都加起来了。这应该被限制在一个合理的数额。...2.记录不适合放入目标页面，然后该页面被分成两个页面，每个页面上都有原始页面上的一半记录。页面被分割后，插入将发生在两个结果页面中的一个页面中。...更明智的选择是考虑合并相邻的页面以在目标页面上腾出空闲空间，而不是分割目标页面，从而创建一个全新的半全页。
通常，与某个事务关联的操作具有共同的目标，并且是相互依赖的。如果系统只执行这些操作的一个子集，则可能会破坏事务的总体目标。原子性消除了系统处理操作子集的可能性。...拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。...即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。...还要注意的是，即使在同一个事务里两个相邻的SELECT命令可能看到不同的数据， 因为其它事务可能会在第一个SELECT开始和第二个SELECT开始之间提交。...例如，即使这个级别上的一个只读事务可能看到一个控制记录被更新，这显示一个批处理已经被完成但是不能看见作为该批处理的逻辑组成部分的一个细节记录，因为它读取空值记录的一个较早的版本。
MySQL对一条记录占用的最大存储空间是有限制的，除了BLOB或者TEXT类型的列之外，其他所有的列（不包括隐藏列和记录头信息）占用的字节长度加起来不能超过65535个字节。...，如果页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点） 3、如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页...（选择几条） （1）Where子句中：where表之间的连接必须写在其他Where条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾.HAVING最后。...可以认为当delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。...若某个事物对某一行加上了排他锁，只能这个事务对其进行读写，在此事务结束之前，其他事务不能对其进行加任何锁，其他进程可以读取,不能进行写操作，需等待其释放。排它锁是悲观锁的一种实现。
每一个replica会与每一个处于active状态的client共享一份秘钥。秘钥所占据空间较少，加上会限制active client的数量，所以不必担心以后出现的扩展性问题。...其实很简单，每执行完一条请求，该节点会再一次发出广播，就是否可以清除信息在全网达成一致。...），这样即使该replica步伐很快，它处理的请求编号达到高水位H后也得停一停自己的脚步，直到它的stable checkpoint发生变化，它才能继续向前。...接下来，主节点会从h开始依次选取h到h+L（L就是normal case阶段我们提到的设置值）之间的编号n对应的请求在新的view中进行pre-prepare，如果一条请求在上一个view中到达了committed...但是如果选取的请求在上一view中并没有被一个quorum给prepare，那它的编号n有可能是不被一个quorum给同意的，我们选择在新的view中作废这样的请求。
当发起ARP请求的源IP地址是被设置应该经由路由达到此网络接口的时候很有用.此时会检查来访IP是否为所有接口上的子网段内ip之一.如果改来访IP不属于各个网络接口上的子网段内,那么将采用级别2的方式来进行处理...当发起ARP请求的源IP地址是被设置应该经由路由达到此网络接口的时候很有用.此时会检查来访IP是否为所有接口上的子网段内ip之一.如果改来访IP不属于各个网络接口上的子网段内,那么将采用级别2的方式来进行处理...当发起ARP请求的源IP地址是被设置应该经由路由达到此网络接口的时候很有用.此时会检查来访IP是否为所有接口上的子网段内ip之一.如果改来访IP不属于各个网络接口上的子网段内,那么将采用级别2的方式来进行处理...当想追踪一条已经连接的tcp会话， 在系统可以假设sync和window追逐已经开始后要求每个方向必须通过的包的数量....如果为0，从不追踪一条已经连接的tcp会话. net.netfilter.nf_conntrack_tcp_max_retrans 没有从目的端接收到一个ack而进行包重传的次数，一旦达到这限制nf_conntrack_tcp_timeout_max_retrans
（【译者】云中的猫： 应该还需要包含一些关于大小的属性，比如width和height） 视觉相似度：如果两个块的所有视觉特性相同，则A和B视觉上相似。 2....第四步：生成包装器 由于来自同一Web数据库的所有结果页面共享相同的可视化模板，因此一旦提取了结果页面上的数据记录和数据项，我们就可以使用这些提取的数据记录和数据项来生成Web数据库的提取包装器，以便可以使用包装器快速处理来自同一...聚类 Clustering 如果 ，则把a的两个子块 i 和 j 聚类在一起。...作者的重组方法从左到右遍历数据区域的子块，以找到包含n个块的第一个簇外观。作者将此群集称为C max。C max中的每个块是一条记录的第一块。所以作者可以找到每个记录的第一个块。...而且，两个相邻的强制块之间的块形成一个记录。第一个记录左侧的块是噪声块。但是，无法识别最后的记录边界，因为数据区域底部可能存在噪声阻塞。最后一条记录不在两个相邻的强制块之间。
如果没有这样的索引，InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。InnoDB 只聚集在同一个页面中的记录。包含相邻健值的页面可能相距甚远。...一般要根据这个表最常用的SQL查询方式来进行选择，某个字段作为聚簇索引，或组合聚簇索引，这个要看实际情况。 记住我们的最终目的就是在相同结果集情况下，尽可能减少逻辑IO。...例如实现电子邮箱时，可以根据用户 ID 来聚集数据，这样只需要从磁盘读取少数的数据页就能获取某个用户的全部邮件。如果没有使用聚簇索引，则每封邮件都可能导致一次磁盘 I/O。...，所以 InnoDB 把每一条记录都存储在上一条记录的后面。...当达到页的最大填充因子时（InnoDB 默认的最大填充因子是页大小的 15/16，留出部分空间用于以后修改），下一条记录就会写入新的页中。
如果两个字符串的第一个字符相同，再比较第二个字符，第二个字符比较小那个字符串就比较小，以此类推。 如果这个列是索引列，那么字符串前缀相同的记录在单链表中肯定是相邻的。...=（也就是）或者LIKE（只能是'a%'前缀字符形式）操作符连接起来，就可以使用到索引，如果你发现没走索引，请检查自己的结果集是否过多，限制一下结果集数量。...（每找到一条满足条件的记录都会进行回表操作） 如果你了解MRR，并对这里产生了疑问，可以见这里MRR的说明，我们讨论问题一般都会忽略MRR eg2： select * from demo_info...每找到一条满足key_part1 = 'a'条件的记录都会进行回表操作，回表后再判断key_part3='c'是否成立。其实不对！ ...因此每当从idx_key_part索引的扫描区间['a', 'a']中获取到一条非聚集索引记录时，我们可以先判断这条二级索引记录是否符合key_part3='c'条件。
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