虽然 IVF 索引在使用中功能强大，但它们通常需要完全重建才能适应新数据或删除旧数据，这可能很耗时，并会阻碍实时搜索功能。...它们还存在可扩展性差和难以更新索引的问题，因为新的数据点被添加或删除。 HNSW 通过其多层分层方法解决了这些问题。它允许通过在每一层减少维数并动态调整图的结构来实现高效搜索，而无需完全重建。...这通常使用概率方法完成，例如抛硬币或从几何分布中抽取，以确保节点数量的预期值随着层高度的增加而减少。 连接节点: 将新节点插入到其分配的最大层中的每一层。在每一层中，将节点连接到其最近的邻居。...更新连接: 一旦识别出层中的最近邻居，就会建立新节点的连接。这可能需要更新邻居的连接，以确保图保持可导航且小世界属性得以保留。...HNSW 方法：优点和挑战 HNSW 索引算法带来了几个优点和挑战。了解这些可以帮助有效地利用 HNSW 进行向量数据库管理和搜索应用程序。
默认的范围索引不是很有帮助。 由于每一行仅标识一部电影的数据，因此使用电影标题作为标签是有意义的。...当从数据帧调用这些相同的方法时，它们会立即对每一列执行该操作。 准备 在本秘籍中，我们将对电影数据集探索各种最常见的数据帧属性和方法。...我们可以计算每一行的所有缺失值，并对所得的序列从最高到最低进行排序。...正是这个索引将 Pandas 数据结构与 NumPy 的 n 维数组分开。 索引为数据的每一行和每一列提供了有意义的标签，而 Pandas 用户可以通过使用这些标签来选择数据。...mask方法的第一个参数是条件，该条件通常是布尔级数，例如criteria。 因为mask方法是从数据帧调用的，所以条件为False的每一行中的所有值都将变为丢失。
由于数据是以这种方式构造的，因此我们可以将idxmax方法应用于数据的每一行，以找到具有最大值的列。 我们需要使用axis参数更改其默认行为。...在此函数内部，删除了数据帧的索引并用RangeIndex代替，以便我们轻松找到条纹的第一行和最后一行。 反转ON_TIME列，然后使用相同的逻辑查找延迟飞行的条纹。...由于两个数据帧的索引相同，因此可以像第 7 步中那样将一个数据帧的值分配给另一列中的新列。 更多 从步骤 2 开始，完成此秘籍的另一种方法是直接从sex_age列中分配新列，而无需使用split方法。...步骤 10 向您展示如何通过简单地将字典转换为序列来保持旧索引。 确保使用name参数，该参数随后将用作新的索引标签。 通过将序列列表作为第一个参数传递，可以用append方法添加任意数量的行。...前面的数据帧的一个问题是无法识别每一行的年份。concat函数允许使用keys参数标记每个结果数据帧。 该标签将显示在级联框架的最外层索引级别中，并强制创建多重索引。
业务逻辑处理器 从 Source reader 带入 Spark 数据帧的数据将采用原始格式。为了使其可用于分析，我们需要对数据进行清理、标准化和添加业务逻辑。...• 屏蔽和散列：使用散列算法屏蔽敏感信息。 • 自定义 SQL 查询处理：如果需要对特定列应用自定义过滤器，它们可以作为 SQL 子句传递。...键生成器 Hudi 中的每一行都使用一组键表示，以提供行级别的更新和删除。Hudi 要求每个数据点都有一个主键、一个排序键以及在分区的情况下还需要一个分区键。 • 主键：识别一行是更新还是新插入。...我们从布隆过滤器开始，但随着数据的增加和用例的发展，我们转向 HBase 索引，它提供了非常快速的行元数据检索。 HBase 索引将我们的 ETL 管道的资源需求减少了 30%。...如果保持不变，它们会降低分析性能。Hudi 确保所有不必要的文件在需要时被归档和删除。每次发生新的摄取时，一些现有的 Parquet 文件都会推出一个新版本。
近期微信团队对 IOS 微信的全文搜索技术进行了一次全面升级，本文将分享其选型与优化思路，详细解析全文搜索的应用数据库表格式、索引更新和搜索逻辑的优化细节。希望本文对你有帮助。...Unicode 归一化就是把字形相同的字符用同一个编码表示。 第三，支持过滤符号。大部分情况下，我们不需要支持对符号建索引，符号的重复量大而且用户一般也不会用符号去搜索内容。...FTS 索引表的每一行只保存可搜索的文本内容，这个表格式类似于这样： 这种表格式的优势是 FTS 索引表的内容很简单，不熟悉 FTS 索引表配置的同学不容易出错，而且普通表的可扩展性好，支持添加新列；...在 FTS5 索引中，一个 Token 在一行中的索引内容的格式是这样的： 从中可以看出，如果我们把可搜索文本内容设置在第一列的话（多个可搜索文本列的话，把内容多的列放到第一列），就可以少保存列分割符...进度数据的使用方法如下： 无论业务数据是否保存成功、更新通知是否到达全文搜索模块、索引数据是否保存成功，这套索引更新逻辑都能保证保存成功的业务数据都能成功建到索引。
(辅助索引的列)； 1 会把辅助索引列的值和主键的值拿出来 2 安装辅助索引列的值进行排序有序的存储到各个数据页上 3 数据页生成叶子节点 枝节点是（name列的左闭右开）根节点是 按照枝节点的范围...join 优化器默认自己选结果集小的 a表先拿a表第每一行判断是不是和b表的行等值 b表有索引 inlj 基于索引的扫描 普通索引 a表先拿a表第每一行扫描b表的索引找b表的行 唯一索引或者主键 点查...json explain sql语句 说明 id 代表执行的顺序 值越大优先执行 从上至下 从大到小 type 代表 使用索引类型 ALL 代表没有使用索引 index 全索引扫描需要把索引全部扫描一遍才能拿到数据...) 点查 得到的数据一定是一行数据 possibe_keys 此次查询可能会使用那些索引 key 此次查询用的哪个索引 #有可能我们看语句可能会使用a索引 结果使用了b索引有可能是统计信息过旧导致...using filesort 需要内存排序非常消耗cpu 如果where条件走了一个索引 那么order by走的条件就会在server层进行排序 最好的方法是创建一个联合索引 让where和order
从手动事务管理到自动事务管理会引发一个问题： 当两份数据必须拥有相同的生命周期，同时写入 DB、同时从 DB 删除、同时被修改时，通过时间作为提交事务的唯一标准，就有可能引发两份数据的操作进入了不同的事务...每次根据文件名称和行号为索引，获得对应位置的 SQL 语句编译结果。为了便于大家理解，我在注释中也将 SQLIite 内部最底层的方法写出来供大家参考和对比性能数据。 4....程序可以通过 ROLLBACK 到一个稍老的版本等方法来解决数据库损坏带来的不稳定性。 5. 数据库升级逻辑 代码管理可以用 git、svn，数据库如果要做升级逻辑相对来说会复杂很多。...这样就能保证每一行的数据都不完全相同，这种多列建索引的方式也叫 COVERING INDEX。所以对多列进行索引，只有第一列的搜索速度理论上能到 Log(N)。...但是了解了 SQLite 建索引的理论和实际方案，掌握了通过 EXPLAIN QUERY PLAN 去分析自己的每一条 WHERE CLAUSE和ORDER BY。
这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位。...通过对任何一条从根到叶子的路径上各个节点着色的方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其它路径长出两倍，因此，红黑树是一种弱平衡二叉树（由于是弱平衡，可以看到，在相同的节点情况下，AVL树的高度低于红黑树...mysql复制的类型: 基于语句的复制 ：主库把sql语句写入到bin log中，完成复制 基于行数据的复制：主库把每一行数据变化的信息作为事件，写入到bin log，完成复制 混合复制：上面两个结合体...优点是并不需要记录每一条sql语句和每一行的数据变化，减少了binlog日志量，节约IO，提高性能。...线头阻塞(HOL)问题的解决更为彻底：基于TCP的HTTP/2，尽管从逻辑上来说，不同的流之间相互独立，不会相互影响，但在实际传输方面，数据还是要一帧一帧的发送和接收，一旦某一个流的数据有丢包，则同样会阻塞在它之后传输的流数据传输
Automerge在完整生成一个新的segment前，需要多次裁剪旧的segment的已合并内容，引入多余的写入量。...但是这样做有两个弊端，一个是业务层每做一个转换都需要对内容做一次遍历，引入冗余计算量，另一个是写入到索引中的内容是转变后的内容，那么搜索出来的结果也是转变后的，会和原文不一致，业务层做内容判断的时候容易出错...在FTS5索引中，一个Token在一行中的索引内容的格式是这样的： 从中可以看出，如果我们把可搜索文本内容设置在第一列的话（多个可搜索文本列的话，把内容多的列放到第一列），就可以少保存列分割符0x01...进度数据的使用方法如下： 无论业务数据是否保存成功、更新通知是否到达全文搜索模块、索引数据是否保存成功，这套索引更新逻辑都能保证保存成功的业务数据都能成功建到索引。...因为删除索引的时候是拿着业务数据的id去删除的，所以提高删除索引速度的方式有两种： 建一个业务数据id到FTS索引的rowid的普通索引。
2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...在不知道索引的情况下检索数据: 通常使用大量数据，几乎不可能知道每一行的索引。这个方法可以帮你完成任务。因此，在因此，在“数据”数据框中，我们正在搜索user_id等于1的一行的索引。...当然，如果愿意的话，您可以让它们保持原样，但是如果您想添加值来代替空值，您必须首先声明哪些值将被放入哪些属性中（对于其空值）。 所以这里我们有两列，分别称为“标签”和“难度”。...： 假设您想通过一个id属性对2000行（甚至整个数据帧）的样本进行排序。...最后，我希望这篇文章对您有所帮助，并感谢您花时间阅读它。
它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。 数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...此外，Pandas库也提供了丰富的数据处理和运算功能，如数据合并、数据转换、数据重塑等，使得数据运算更加灵活多样。 除了基本的数值运算外，数据分析中还经常涉及到统计运算和机器学习算法的应用。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示的是join必须发生在同一数据帧上 Other 提到需要连接的另一个数据帧 On 指定必须在其上进行连接的键...axis表示选择哪一个方向的堆叠,0为纵向(默认),1为横向 【例】实现将特定的键与被切碎的数据帧的每一部分相关联。
排序的索引需要对数据进行排序，需要较多的时间和空间。 哈希的索引通过散列函数将关键字映射到一个地址，可以快速地定位数据。但是，哈希的索引可能会出现哈希冲突，需要使用解决冲突的方法。...案例：户籍数据库对每一个人的记录编好号，相当于书的页码。人名索引的每一行存储的是名字和这个名字的所有人的信息记录编号。例如，张楠是数据库中编号20230210到第20260902的人。...查询所有叫张楠的人，先在索引中找到张楠这一行，然后根据索引的指示，到数据库中，直接调出第20230210到第20260902个记录即可。...索引可以是基于排序的，也可以是基于哈希的。排序的索引需要对数据进行排序，需要较多的时间和空间。哈希的索引通过散列函数将关键字映射到一个地址，可以快速地定位数据。...但是，哈希的索引可能会出现哈希冲突，需要使用解决冲突的方法。 5.2 区别 编址使用物理地址来定位数据，索引使用关键字和映射关系来定位数据。
◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始： ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值，你会怎么做？...在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...# 9–绘图（箱线图和柱状图） 很多人可能没意识到，箱线图和柱状图可以直接在Pandas中绘制，不必另外调用matplotlib。这只需要一行命令。...解决这些问题的一个好方法是创建一个包括列名和类型的CSV文件。这样，我们就可以定义一个函数来读取文件，并指定每一列的数据类型。...例如，我在这里已经创建了一个CSV文件datatypes.csv，如下所示： ? ? 加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ?
太多的列 MySQL存储引擎工作时，需要在服务器层和存储引擎层之间做行缓冲格式拷贝数据，然后在服务器层之间将缓冲内容解码成各个列。从行缓冲中将编码过的列转换成行数据结构的操作代价是非常高的。...三、范式和反范式 对于任何给定的数据通常都有很多种表示方法，从完全的范式化到完全的反范式化，以及两者的折中。...在实际应用中经常需要混用，可能使用部分范式化的 schema、缓存表，以及其他技巧。 最常见的反范式化数据的方法是复制或者缓存，在不同的表中存储相同的特定列。...四、加快ALTER TABLE操作的速度 MySQL 对于大表的ALTER操作是非常慢的，因为 MySQL 对于ALTER操作的的方法是创建一个新结构的表，然后将旧结构表中的数据复制过去，最后将旧表删除...MylSAM会在内存中构造唯一索引，并且为载入的每一行检査唯一性。一旦索引的大小<33 超过了有效内存大小，载入操作就会变得越来越慢。
例如，你在转账的例子中，你的代码里故意不给B账户加钱，那一致性还是无法保证。因此，还必须从应用层角度考虑。 从应用层面，通过代码判断数据库数据是否有效，然后决定回滚还是提交数据！...例如 (1)当你delete一条数据的时候，就需要记录这条数据的信息，回滚的时候，insert这条旧数据 (2)当你update一条数据的时候，就需要记录之前的旧值，回滚的时候，根据旧值执行update...TIMESTAMP 与 DATETIME 的区别 相同点 TIMESTAMP 列的显示格式与 DATETIME 列相同。显示列宽固定在19字符，并且格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS。...什么是覆盖索引 覆盖索引（covering index）指一个查询语句的执行只用从索引页中就能够取得（如果不是聚集索引，叶子节点存储的是主键+列值，最终还是要回表，也就是要通过主键再查找一次），避免了查到索引后...简单的说： 索引树只能定位到某一页，每一页内的插入还是需要通过比较、移动插入的。所以有序主键可以提升插入效率。 15.
其实嘛我写这个的有以下的目的 第一就是通过一个体系的复习，让自己前面的写的文章再重新的过一遍，总结升华嘛 第二就是通过写文章帮助大家建立一个复习体系，我会将大部分会问的的知识点以点带面的形式给大家做一个导论...，并且每4到8个数据组成一个槽，每个槽存储在pageDirectoy里面 ，当我们要查询页的行数据的时候，可以先定位到页，然后用2分法定位到槽，然后遍历槽，来定位到当前行的数据。...server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加。...在InnoDB引擎表中，它的聚簇索引记录中有两个必要的隐藏列：trx_id和roll_pointer mvcc通过排它锁的形式来修改数据 修改之前会把数据放到undolog日志，如果事务提交，那就条件到数据里面...主从复制是指将主数据库的DDL和DML操作通过二进制日志传到从数据库上，然后在从数据库上对这些日志进行重新执行，从而使从数据库和主数据库的数据保持一致。
每新增一个视频，我们都需要在秒级的时间内，从几千万到亿级的视频库中，召回重复视频。 这些业务特点对于我们的相似视频识别架构、算法模型处理效率和检索架构高可用等层面，都提出了非常大的挑战。...通过架构优化，我们对整个框架做了更合理的划分，每一层各司其职，同时每一层都可平行扩展，使得开发成本和维护成本都大大降低，也得以更好地支持业务的快速发展。...buffer0 变为新的工作索引，buffer1 变为备用索引，其中的索引数据会被清空释放。 依靠双 buffer 每天不断切换，就可以解决旧数据淘汰和模型定期训练的问题。...每个文件即代表某一天的全量向量数据，而文件的一行即代表某个视频或者某个抽帧的 X 维向量。...即，把大小索引数据拆分成多份（每一份称之为 set），建多个 set，每次只是将增量数据加入需要淘汰数据的那一个 set，那么只需把那一份对应的数据重建索引即可。
需要注意，面向列的存储布局依赖一组列文件，每个文件以相同顺序保存着数据行。 3.1 列压缩 除了仅从磁盘中加载查询所需的列之外，还可以通过压缩数据来进一步降低对磁盘吞吐量的要求。...当第一列排序出现相同值时，可以指定第二列继续进行排序。 排序的另一个优点在于，它可以帮助进一步压缩列。...如果主排序列上没有很多的值，那么在排序之后，其将出现一个非常长的序列，其中相同的值在一行中会连续重复多次，我们可以通过一个简单的游程编码，将一个包含数十亿行的表压缩到几千字节。...对于列存储来说，这与面向行存储中的多个二级索引类似，最大的区别在于，面向行的存储将每一行都保存在一个位置（在堆文件或聚集索引中），二级索引只包含匹配行的指针；而对于列存储，通常没有任何指向别处数据的指针...，沿着每一行或列应用聚合操作，即可得到一个减少一个维度的总和。
如果这个图的分辨率不是8的倍数，那么我们将会得到一行和一列的组来计算一些超出边界的点。这些点的索引要么落在缓冲区之外，要么与有效索引冲突，这会破坏我们的数据。 ?...带有名称字符串的PropertyToID。这些标识符是按需声明的，并且在应用程序或编辑器运行时保持相同，因此我们可以直接将这些标识符存储在静态字段中。从position属性开始。 ?...现在，我们在播放模式下每帧会计算所有图形的位置，即使我们看不到这些，也没有对数据做任何事情。 2 过程绘制 有了GPU上可用的位置，下一步就是绘制点，而无需从CPU向GPU发送任何转换矩阵。...请注意，我们要渲染一百万个带阴影的点，这要求它们在DRP中每帧绘制3次。禁用阴影可将我的帧频提高到稳定的60FPS。 当然，如果发现帧速率不足，则无需将分辨率一直提高到1000。...这些定义通常仅适用于同一行后面的内容，但是我们可以通过在除最后一行之外的每行末尾添加一个\反斜杠来将其扩展到多行。 ?
内容概述 概述 将介绍一种基于网格的大规模激光雷达里程计与实时建图方法，图 2 显示了我们提出的方案概览。首先通过基于位置和特征的数据关联模块来估算姿势，从而实现点到网格的测距。...点云对网格激光雷达里程计 本文采用了与 Puma和 SLAMesh类似的点对网格配准方法，可用于提高里程计精度，由于扫描帧到模型的匹配效果优于传统的扫描帧到扫描帧的匹配，我们的网格表示是通过连续累积的扫描帧计算得出的...图 7：KITTI 数据集序列 "07 "的建图结果，分辨率从 0.1 米到 0.4 米不等。 图 8：MaiCity 数据集上 0.1 米至 0.4 米不同分辨率的建图结果。...在Mai数据集和新学院数据集上使用相同的 0.1 米体素大小进行了实验。 表 III 列出了以厘米为单位的距离误差评估结果。...预处理步骤每帧大约需要 4.7 毫秒，点到网格测距每帧大约需要 11.1 毫秒，增量体素网格划分每帧需要 2.7 毫秒。我们的方法总体运行速度约为每秒 54 帧（fps），满足实时性要求。
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