倒排索引（Inverted Index）是一种常用的文本索引技术，其原理是将文档中的每个单词作为关键词，建立一个包含所有关键词的索引表，索引表中的每个关键词都指向包含该关键词的文档列表。这种索引方式与传统的正向索引（Forward Index）相反，正向索引是将文档作为关键词，建立一个包含所有文档的索引表，索引表中的每个文档都指向包含该文档的关键词列表。
AlphaDev不仅可以将排序算法提速70％，甚至在有的算法上，能比人类快3倍之多。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
如果有人跟你谈索引，是不是你会第一时间想到数据库，那么索引解决了什么问题？比如查询SQL慢了，发生这种情况时，首先要做的事情之一是查看是否慢SQL走了数据库索引。
Endnote软件是一个广泛用于管理参考文献的工具，它可以轻松地创建参考文献列表、引用和注释，并将这些信息整合到用户的论文或研究项目中。本文将着重介绍Endnote软件的独特功能，并通过实际案例来展示这些功能的作用。
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
好了，我们已经有一个完整的解决方案，是时候处理优先级队列的实现了。让我们快速回顾一下我们需要的方法：
在计算机科学领域，数据结构是构建任何应用程序的基础。正确选择和实现数据结构可以显著影响程序的内存占用和性能。本文将深入探讨数据结构的优化，以实现更高效的内存使用和更快的执行速度。
Java集合框架位于java.util包中，是Java编程语言的核心部分。它定义了几种类型的集合，包括列表（List）、集合（Set）、队列（Queue）、双端队列（Deque）以及映射（Map）。这些集合类型通过统一的接口和抽象类来实现，从而提供了对数据的一致视图。
memcache和redis是互联网分层架构中，最常用的KV缓存。不少同学在选型的时候会纠结，到底是选择memcache还是redis。
redis是互联网分层架构中，最常用的KV缓存，但不少同学仍然不知道，为啥要选择redis。
String 是最基本的 key-value 结构，key 是唯一标识，value 是具体的值，value其实不仅是字符串， 也可以是数字（整数或浮点数），value 最多可以容纳的数据长度是 512M。
在像 Web 服务这样需要快速响应的应用场景中，SQL 的性能直接决定了系统是否可以使用；特别在一些中小型应用中，SQL 性能更是决定服务能否快速响应的唯一标准
本文摘录总结自《高性能MySQL》(第三版)，将以每章一篇文章的方式带大家读这本数据库经典之作。总结精华，帮大家快速抓住重点信息，节省宝贵时间。
redis通过MUTLTI，EXEC，WATCH等命令来实现事务（transaction）功能。事务提供了一种将多个命令请求打包，然后一次性，按顺序地执行多个命令的机制，并且在事务执行期间，服务器不会终端事务而改去执行其他客户端的命令请求，他会将事务中的所有命令都执行完毕，然后采取处理其他客户端的命令请求。
开源中国的红薯哥写了很多关于缓存的文章，其中多级缓存思路，分页列表缓存这些知识点给了我很大的启发性。
通常我们都把数据存到关系型数据库中，但为了提升应用的性能，我们应该把访频率高且不会经常变动的数据缓存到内存中。Redis 没有像 MySQL 这类关系型数据库那样强大的查询功能，需要考虑如何把关系型数据库中的数据，合理的对应到缓存的 key-value 数据结构中。
阅读目录: 介绍 Score占位 更多位信息 总结 介绍 Redis Sorted Sets是类似Redis Sets数据结构，不允许重复项的String集合。不同的是Sorted Sets中的每个成员都分配了一个分数值(score)，它用于在Sorted Sets中进行成员排序，从最小值到最大值。Sorted Sets中所有的成员都是唯一的，其分数(score)是可以重复的，即是说一个分数可能会对应多个值。 用Sorted Sets可以非常快的进行添加、删除、或更新成员，其复杂度是O(m*log(n))，
默认情况下，Laravel Eloquent 模型默认数据表有 created_at 和 updated_at 两个字段。当然，我们可以做很多自定义配置，实现很多有趣的功能。下面举例说明。
摘要：本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括：
可能你对经常使用的统计分类包中的功能不满足你的需求而感到不爽，或者你已经有了一个新的数据处理方法。所以，你决定改动现有封装好的算法，开始编写你自己的机器学习方法。
Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言，他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁，易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架，这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用，以及如何处理解决实际问题。相比之下，其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。
在Java大数据当中，Redis作为数据存储的一种的解决方案，主流运用很多。Redis可作为数据库、缓存或者消息代理，从内存加载数据，相比传统的数据库解决方案，具有更快的读写性能。今天我们就来讲讲，Java大数据分布式缓存的Redis入门基础。
Java中HashMap是一种用于存储“键”和“值”信息对的数据结构。不同于Array、ArrayList和LinkedLists，它不会维持插入元素的顺序。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
喜欢IntelliJ的玩家这两天一定很开心，因为IntelliJ IDEA 2021.1 已经正式发布！
SQL（Structured Query Language）数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
1. 对sql语句进行优化, 首先对where和order by涉及的列加索引。
在本文中，我将介绍一些的最常见的拖垮性能的一些编程代码，并推荐相应的解决方法，为你的 Python 涡轮增压！当然，如果你不限于此，推荐你看下前面推荐 mojo 语言 比 Python 快几万倍：比Python快9万倍！AI编程语言Mojo正式开源。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
「通过交换和复制移动，AlphaDev 跳过了一个步骤，以一种看似错误，但实际上是捷径的方式连接项目。」这种前所未见、违反直觉的思想不禁让人回忆起 2016 年那个春天。
Java ArrayList 类是一个可变大小的数组，位于 java.util 包中。
我关注的PG14的性能项目其中一个是加速恢复与VACUUM。在微软的PG团队中，我和PG社区其他成员大部分时间一起致力于PG开源项目。在PG14中（2021的Q3），我提交了一个patch优化compactify元组函数，减少恢复时CPU的使用。这项性能优化可以使PG14的恢复快2.4倍。
MySQL支持的数据类型非常多，选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管 存储哪种类型的数据，下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。
在本文中，我们将通过动图可视化加文字的形式，循序渐进全面介绍不同类型的算法及其用途（包括原理、优缺点及使用场景）并提供 Python 和 JavaScript 两种语言的示例代码。除此之外，每个算法都会附有一些技术说明，比如使用大 O 符号来分析不同算法的时间复杂度和空间复杂度等，也提到了一些多数人都很容易理解的一些高级概述。
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性，使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
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。
其实本部分的标题也可以换成批处理+预排序。clickhouse通过block的设计来实现批处理，通过lsm算法来实现预排序。我们分别来分析一下，这个组合对查询速度的影响。
redis一款NOSQL（not only sql）非关系型数据库（键值对数据库）（对关系型数据库进行弥补），数据之前没有关联，存储在内存中更快（关系型数据库存储在硬盘文件上并有数据关联）。 redis.windows.conf配置文件，redis-cli.exe客户端，redis-server.exe服务器端。可以在中文网进行下载。 redis五种数据结构：字符串string、哈希类型hashmap，列表类型linkedlist，集合类型set，有序集合sortedset。 字符串存储set key value，获取 get key，删除del key。哈希类型存储hset key field value，获取hget key field（hget key获取所有field和value对），删除hdel key field。 列表类型存储lpush/rpush key value将元素加入左边/右边，lrange key start end范围获取，lpop key，rpop key弹出列表最左边，右边元素。 集合类型存储sadd key value，获取semebers key获取set集合中所有元素，srem key value删除某个元素。有序集合存储zadd key score value，获取zrange key start end [获取全部使用0 -1，使用withscores显示分数]，删除zrem key value。有序集合根据分数进行排序显示。 key * 查询所有键，type key：获取键对应的value类型，del key删除指定的key value。
当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people 这篇文章是《图解算法》一书的摘抄总结。 原书标题是《Grokking Algorithms》，grok是中文“意会”的意思，韦伯斯特的解释是“to understand profoundly and intuitively ”，英语的原意是强调深入直观地理解。有意思的是，今年的最后一天，2017年12月31日，还会出版另一本Grokki
这是怎么做到的呢？ 这些被提速的场景都有一个共同点：原先都是用各种数据库（也有 HADOOP/Spark）上的 SQL 实现的，包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程，然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处？是不是能让各种运算跑得更快？ 有点遗憾，并没有这样的好事。集算器也是一个软件，而且是用 Java 写的，完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事？
wiki 什么是快速排序？ wiki百科的定义是：快速排序，又称划分交换排序，简称快排，一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目 次比较。在最坏状况下则需要 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排
结果我摆出了几个以前开发过的小系统，准备在这段时间带着小阿巴多做些作品，学习编程项目的设计思路。这样等他开学了，就可以更轻松地跟着老师做做项目了。
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