垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前，为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天，许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
上次修改时间：2020年10月16日 bezkoder Full Stack，Node.js，Vue.js
Top Google Cloud tools for web application development. Google gives a wide scope of instruments and administrations for its clients. As one of the top cloud suppliers, Google must stay aware of the aggressive idea of the cloud and discharge administrations to address the issues of its clients. Like AWS and Azure, there is a scope of Google Cloud apparatuses for clients to look over to help facilitate a portion of the pressure that accompanies the open cloud.
为啥要写这一篇？因为最近 很多同学 询问关于 音频视频怎么处理？firebase 又是什么？能不能给我一个简单的 demo，帮我快速理解和搭建项目
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
导读：上一期学习了软体机器人的相关介绍，今天我们来了解一下使用大数据进行图表分析的相关技能（文末更多往期译文推荐） 图表是最流行的计算机科学概念之一。他们已被广泛用于现实世界的应用程序，无论是在你手机上的GPS或汽车上的GPS设备，很多图表都可以直观显示出你抵达目的地的最短路径至社交网络，你还可以添加到你的好友列表进行分享你的路径，图表无处不在。随着数据量的增加，图表的概念（广度优先搜索，Djikstra等）都保持不变，但图表的实际构建方式发生了变化。 假设在社交网络中，网络中的某一位人员在他的网络中有数
flutter weekly 是一份免费的每周咨询，可帮助你在 Flutter 开发方面保持领先地位。
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
吊打面试官又来啦，今天我们讲讲MySQL索引为什么会失效，很多文章和培训机构的教程，都只会告诉你，在什么情况下索引会失效。
Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，"最优"的索引有时比一个"好的"索引性能要好两个数量级。
Viper是适用于Go应用程序的完整配置解决方案。它被设计用于在应用程序中工作，并且可以处理所有类型的配置需求和格式;
在我完成 electrade【https://www.electrade.app/】 的工作之余，还帮助一个朋友的团队完成了他们的项目。最近，我们希望为这个项目构建一个 Craiglist 风格的匿名电子邮件中继，其中包含 “serverless” Google Firebase Function（与 AWS Lambda，Azure Function 等相同）。到目前为止，我发现用 .then() 回调处理异步操作更容易思考，但是我想在这里用 async/await，因为它读起来更清晰。我发现大多数关于链接多个函数的文章都没有用，因为他们倾向于发布从MSDN 复制粘贴的不完整的演示代码。在 async/await 上有一些难以调试的陷阱，因为我遇到了所有这些陷阱，所以我将在这里发布自己的完整代码并解释我的学习过程。
网上都说学会mysql需要学会两个部分,索引和事务,其实在最近的Mysql学习过程中,我觉得应该是有三个部分的,索引,查询,事务.其中的查询主要是指查询优化即编写高效率的SQL语句.
首先，我们需要了解传统的正向索引。在正向索引中，文档是按照它们在磁盘上的顺序进行存储的，每个文档都有一个与之关联的文档ID。如果我们要查找某个词在哪些文档中出现，就需要遍历整个文档集合，这显然是非常低效的。
1、选择索引的数据类型 MySQL支持很多数据类型，选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响。通常来说，可以遵循以下一些指导原则： (1)越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。 (2)简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。在MySQL中，应该用内置的日期和时间数据类型，而不是用字符串来存储时间；以及用整型数据类型存储IP地址。 (3)尽量避免NULL：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在
本文链接: https://blog.openacid.com/algo/succinctset
本文索引优化包含对 MySQL索引（三）explain实践，优化 MySQL 数据库查询性能 的一些补充。
一个具有层级结构的数据，实现这个功能非常容易，因为这个结构和组件的结构是一致的，递归遍历就可以了。
这一篇我们学习 InnoDB 的索引，聊一聊索引策略，更好的利用好索引，提升数据库的性能，主要聊一聊覆盖索引、最左前缀原则、索引下推。
在过去的一年中，各种不同的状态管理技术被提出，但截至目前，Flutter的团队和相关社区还没有得出单一的 首选解决方案。
Trie树，又称单词查找树、字典树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种，是一种用于快速检索的多叉树结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
一、摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
在介绍倒排索引之前，我们先来看看什么是索引。索引是数据库当中的概念，维基百科中的说法是“数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据”。可以简单地把索引当成是字典里的检索目录，我们比如我们要查一个叫“index”的单词，通过目录，可以快速地找到字母i开始的位置。索引也是一样，不过我们查找的不再是单词的首字母，而是数据。
文 | 吴羚 小程序推出以来，「线下」是被微信格外强调的一点。但在初期，不少小程序仍然是以线上传播为主。如何让小程序走入线下，打通线上与线下的连接？成为开发者在接下来不得不思考的问题。 为此，他们均在第一时间发布了旗下的小程序，微信官方也将其作为小程序走入线下的范例。 关于小程序线下布局的问题，这些企业是如何看待的？又是如何解决的？对于这一新事物，他们又抱有何种期待？ 爱范儿希望能通过对他们的采访，为其他仍在寻求小程序线下推广及布局渠道的企业提供一些参考。 为什么要做小程序？ 自打小程序这一概念问世以来，便
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
众所周知，索引类似于字典的目录，可以提高查询的效率。 索引从物理上可以分为：聚集索引，非聚集索引 从逻辑上可以分为：普通索引，唯一索引，主键索引，联合索引，全文索引
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题，其中索引相关的策略就是重点考察项，比如怎么设置索引列等。
首先，我们将描述一种查找一组字符串的最长公共前缀 LCP(S_1 \ldots S_n)LCP(S1…Sn) 的简单方法。 我们将会用到这样的结论：
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能不明显，但当数据量逐渐增大时，性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
Trie 树，也叫“字典树”。顾名思义，它是一个树形结构。它是一种专门处理字符串匹配的数据结构，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
例如，select actor_id from actor where actor_id+1=5;
B树存在磁盘中，我们想要查找29，查找过程： 1. 根据根结点找到文件目录的根磁盘块1，将其中信息导入内存。 【磁盘IO操作一次】 2. 此时内存中有两个文件17,35和三个存储其他磁盘页面地址的数据。 比较：17<29<35，因此我们访问指针P2 3. 根据P2指针，我们定位到磁盘3，并将其信息导入内存。【磁盘IO操作2次】 4. 此时内存中有两个文件26，30和三个存储其他磁盘页面地址信息的指针，26<29<30，因此我们找到P2指针。 5. 根据P2指针，定位到磁盘8，将其中信息导入内存。【磁盘IO操作3次】
一般来说,我很想知道使用前缀索引时是否有任何警告.不考虑性能,如果任何查询必须以不同方式编写,或者客户端是否必须执行额外逻辑,则更多.
在列上进行运算或使用函数会使索引失效，从而进行全表扫描。如下面例子在publish\_time，id列上分别加上索引，publish\_time为datetime类型，id为int类型
count(*) 包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略为 NULL 的值。
Elasticsearch（以下简称ES）中的模糊查询官方是建议慎用的，因为的它的性能不是特别好。不过这个性能不好是相对ES自身的其它查询（term，match）而言的，如果跟其它的搜索工具相比ES的模糊查询性能还是不错的。
目前 Doris 主要支持两类索引：内建的智能索引，包括前缀索引和ZoneMap索引。用户创建的二级索引，包括Bloom Filter索引和Bitmap倒排索引。
我在 MySQL优化必备之执行计划explain，索引基本知识，索引数据结构推演 里，提到了索引的一些基本概念，提到MySQL优化，很多人第一时间会想到建索引。
在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准，不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候，正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中，索引却常常被忽略，甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1）B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了，而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构，其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
数据库的索引是一个要点, 无论是面试还是在工作中, 这个知识点都很常会用到, 你可能只是用过索引, 知道加了索引可以提高查询的性能, 但不知道为什么这样, 今天我们一起来详细了解下吧.
今天继续来讲面试，已经出了将近十个美团java一面真题系列文章了，今天来讲一讲前缀树，相信大多数小伙伴对这个前缀树是很陌生的，有些甚至都没有听说过“前缀树”这个词，说实话我也是看面经才知道这个词的
该文介绍了利用四叉树实现空间索引的算法，相比于GeoHash来说，具有更高的查询效率，是地图领域非常有价值的参考技术。同时，四叉树具有很好的扩展性，即使数据量再大，也可以轻松应对。对于数据插入和查询，时间复杂度为O(logN)。
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