谈到区块链和分布式计算，最重要的是共识算法(整个网络如何达成一致的决策)和智能合约(实现我们在中心化世界中日常使用的应用)。但是，谈及日常应用程序，这些属性还不足以支持当今世界的需求。如果我们只依靠上述这两项，就难以想象像在 Netflix 上那样观赏喜爱的电影或电视剧、像在脸书上那样存储或分享值得纪念的视频或照片，或在区块链上玩喜爱的在线游戏(如 DOTA)。（分布式OR超融合？技术探讨永不止步）
在Rust源代码中，rust/library/alloc/src/vec/mod.rs这个文件是Rust标准库中的Vec类型的实现文件。Vec是一个动态大小的数组类型，在内存中以连续的方式存储其元素。
在C#中，不可变类型（Immutable Types）是指一旦创建后，其状态或内容不能被修改的数据类型。不可变类型是基于函数式编程的概念，它们通常用于创建不可更改的对象，从而提高代码的可靠性、可维护性和线程安全性。
前一段时间群里有小伙伴问 lucifer 我一个问题：”immutablejs 是什么？有什么用？“。我当时的回答是：immutablejs 就是 tree + sharing，解决了数据可变性带来的问题，并顺便优化了性能。今天给大家来详细解释一下这句话。
数据结构和算法是计算机科学中最重要的概念之一。如果您不熟悉计算机科学或编程，本文将为您提供有关数据结构和算法的概述。这也是Landscape系列的第二集。
选择合适的数据结构取决于系统的使用情况，读写负载以及存储和检索的数据类型。在设计数据库索引时，需要仔细考虑这些因素以满足特定的性能和功能要求。
在oracle索引是一种供服务器在表中快速查找一个行的数据库结构。合理使用索引能够大大提高数据库的运行效率。 在数据库中建立索引主要有以下作用。 （1）快速存取数据。 （2）既可以改善数据库性能，又可以保证列值的唯一性。 （3）实现表与表之间的参照完整性 （4）在使用orderby、groupby子句进行数据检索时，利用索引可以减少排序和分组的时间。
第四部分将深入介绍列索引存储，这是PolarDB-IMCI处理分析查询的关键部分。PolarDB-IMCI支持高度调优的面向事务处理的云存储的基于行的存储引擎[14, 28]。然而，基于行的数据格式因其无法有效地访问分析查询而闻名。受领先的工业级数据库（例如Oracle [30]、SQL Server [32]）的启发，PolarDB-IMCI通过内存中的列索引实现了双重数据格式，以增强OLAP功能。
存储布局，上图显示了x-engine的架构，X-Engine 将每个表分成多个字表，并未每个字表维护一个LSM树，关联快照和索引，x-engine中的每个数据库中包含一个重做日志，每个LSM树由一个位于主存储器中的热数据层和一个位于NVM/SSD/HDD的数据处理层组层，热，温，冷不同的数据的层次在系统中存储在不同访问频率的层次中，热数据包含一个活动的内存表和多个不可变的内存表，他们是跳表，用于存储最近插入的记录，并缓冲热记录的缓存，这里不同访问频度的数据已树桩的结构组织数据，树的每个层级的存储有一个排序的extent序列来组织。extent 包含记录快以及关联的过滤器和索引。我们正在探索机器学习技术与数据访问拼读之间的关系。
本章的内容有点枯燥，但是这些话题却是解决Python程序中很多不易察觉的bug的关键。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree（B 树）或其变种 B+Tree（B+树）作为索引结构。B+Tree 是数据库系统实现索引的首选数据结构。
由 Mark Seemann 发布：在讨论数据库，特别是 ORM 时，有些人会不言而喻地假设关系数据库是存储数据的唯一选择。
tRNAdb 收录了来自577个物种的12000个tRNA基因和来自104个物种的623条tRNA序列，除了基本的序列信息外，还提供了二级结构的数据。
有读者留言面试有点虚，数据库都忘的差不多了，与其临时抱佛脚，不如我们把MySQL的知识点梳理一遍，心中有知识点，面试不慌。
填补后卫星的观测和计量经济学建模方法推断出的全球气溶胶的变异性，可预测性和不确定性
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种数据库查询语言。
三年前，当我写下那篇青涩的『永恒不变的魅力』的文章时，我刚刚是 elixir 和 clojure 的入门者。我如饥似渴地从 Bret Victor，Rich Hickey 等人身上吸取思想和力量，来浇筑我对函数式编程的信仰。函数式编程语言中有诸多让人赞不绝口的设计思想，但 immutability（不可变）显然是皇冠上的明珠。它让我们可以肆无忌惮地使用并发，不必考虑 lock，因为没有 critical section 可言；它让我们不必再终日在野指针造成的 segment fault，坏引用导致的 exception 中彷徨哀怨甚至自戕。当我们用一个产品的时候，确定性让我们感到安全和愉悦 —— 你使用微信，发给朋友的信息如果代表发送的小菊花停了没有惊叹号，那就一定成功了，这就是确定性；immutable 给程序员带来的确定性是：我给你一个引用，只要你拿着，就算到了天荒地老，海枯石烂它也能够访问，且还守候着原来的值。
大多数 JAVA 开发人员都在使用 Maps，尤其是 HashMaps。HashMap 是一种简单而强大的存储和获取数据的方法。但是有多少开发人员知道 HashMap 在内部是如何工作的？几天前，我阅读了大量 java.util.HashMap 的源代码（Java 7 然后是 Java 8），以便深入了解这个基本数据结构。在这篇文章中，我将解释 java.util.HashMap 的实现，介绍 JAVA 8 实现中的新功能，并讨论使用 HashMap 时的性能、内存和已知问题。
由此可见，null和''的查询方式不同。而且比较字符 ‘=’’>’ ‘<’ ‘<>’不能用于查询null， 如果需要查询空值（null），需使用is null 和is not null。
B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树。在B+树中，所有记录节点都是按照键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点上，由各叶子节点指针进行连接。
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://medium.com/@fullstacktips/best-practices-for-memory-management-in-java-17084c4a7eec
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我
在广阔的Java编程领域中，集合就如同宝库，提供了多种工具和数据结构来高效地管理数据。其中，List接口和HashSet实现作为基本组件，各自具有独特的特点和用途。在本篇文章中，我们将深入了解LinkedList类，探索HashSet以及它的衍生类LinkedHashSet，并涉及可变长度参数的概念。
键值对数据库是数据库形式之中最简单的一种模式，我们可以把它简化的实现为下面两个函数：
大家都知道MySQL数据库选择的是B+Tree作为索引的数据结构，那为什么会选择B+Tree呢？
https://www.bilibili.com/video/BV1yT4y1w7FS?from=search&seid=1538805982597498566&spm_id_from=333.337.0.0
原文地址：https://www.baeldung.com/java-hashmap-modify-key
一个数据库在最基础的层次上需要完成两件事情: 当你把数据交给数据库时，它应当把数据存储起来；而后当你向数据库要数据时，它应当把数据返回给你。 上一章，我们讨论了数据模型和查询语言，即将数据录入数据库的格式，以及再次返回数据的机制。在本章中我们会从数据库的视角来讨论同样的问题: 数据库如何存储我们提供的数据，以及如何在我们需要时重新找到数据。
原文地址：Functional-Light-JS 原文作者：Kyle Simpson－《You-Dont-Know-JS》作者 第 6 章：值的不可变性 在第 5 章中，我们探讨了减少副作用的重要性：
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
在Rust编译器源代码中，rust/compiler/rustc_hir_analysis/src/astconv/generics.rs文件的作用是处理泛型参数的转换和分析。
XML（extensible Markup Language) ，是一种数据标记语言 & 传输格式
这篇文章从 Flutter 框架层的三棵树入手向大家层层剖析了 Flutter 中渲染组件的流程，从原理到实战，希望对想要提升 Flutter 的读者们有帮助。
数据在磁盘上是以块的形式存储的。为确保对磁盘操作的原子性，访问数据的时候会一并访问所有数据块。磁盘上的这些数据块与链表类似，即它们都包含一个数据段和一个指针，指针指向下一个节点（数据块）的内存地址，而且它们都不需要连续存储（即逻辑上相邻的数据块在物理上可以相隔很远）。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
mysql存储引擎有以下几种类型：myisam、innodb、csv、memory等，当然常用的还是myisam和innodb
InnoDB使用一个或多个数据文件存储数据和索引。每个数据文件称为表空间，其中包含一个或多个段。每个段都是固定大小的，通常为1MB或2MB。表空间可以是自动扩展的，也可以是固定大小的。
对于经常使用mysql的兄弟们，对explain一定不会陌生。当你在一条SELECT语句前放上关键词EXPLAIN，MySQL解释它将如何处理SELECT，提供有关表如何联合和以什么次序的信息。 借助于EXPLAIN，你可以知道 1)你什么时候必须为表加入索引以得到一个使用索引找到记录的更快的SELECT。 2)你也能知道优化器是否以一个最佳次序联结表。为了强制优化器对一个SELECT语句使用一个特定联结次序，增加一个STRAIGHT_JOIN子句。 官方的关于explain的文档在http://dev.m
线程主要通过共享对相同对象的访问进行通信。因此，在对象变化时读取可能会产生意外的结果。同样，同时更改对象可能会使它处于不一致的状态。
《学习InnoDB:核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部，它提供了这篇文章中用到的图表。稍后，在对innodb_ruby的快速介绍中，我介绍了innodb_space命令行工具的安装和一些快速演示。 在InnoDB索引页的物理结构中描述了InnoDB索引页的物理结构，在InnoDB的B+树索引结构中描述了InnoDB的逻辑结构。现在我们将详细了解这些页面中使用的记录的物理结构。 在这篇文章中，只考虑了紧凑行格式(用于Barracuda表格式)。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
我们用一个例子来逐渐引出啥是索引。话说大老板东哥有一天想体验一下快递小哥的生活，就去自家快递公司准备干活了，一进仓库看到一地的快递，兴冲冲的就问旁边的快递小哥 “这么多快递，我要找一个人的快递怎么办？”。快递小哥说 “你可以一件件找，直到找到你要的那件快递”，东哥一听脸顿时黑了 “淦！上十万件快递你要我一件件找，是想累死我，然后继承我的白条吗？” 说完一甩手扭头就会豪宅去了。 第二天，快递公司老板去找东哥说 “领导，我们已经改进了，再去指导指导呗”。东哥一听，哎呀！动作挺快，然后就又到快递公司了，问 “你们想出什么办法了吗”。快递小哥连忙回答 “我们给所有的快递都编了号，做了一个表格，只要从表格中找到编号就可以找到快递了”，东哥心想，我从上十万的名单里找出了编码，还要去上十万的快递里扒出快递，还是太累了就说 “我时间有限有没有更快的办法”。 快递公司老板一听，这还得了，大 BOOS 不满意了，得亏有备用方案，就说 “领导，我们还有个方案，我们做个快递柜，1 ~ 10 号快递放 0 号，10 ~ 20 放 1 号，依次类推，只要找到了快递编码，很快就可以找到快递了”。东哥一听，不错哈！这么干就快多了，但是我还要从上十万的表格中找出编码，难受啊！一脸的难受。快递公司老板冷汗直流，这是嫌找编码满了啊，该怎么办，BOOS 一怒，回家种地。这时一个程序员站住来说 “领导，我们还有个方案，我们把表格进行优化，按照姓名首字母来分类，就可以很快的找到指定的名字和编码”。东哥大喜，升职加薪！ 从上面的例子可以推出，如果没有索引，必须遍历整个表，直到指定快递被找到为止；有了索引之后，即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。可见，索引是用来定位的。官方来讲就是：索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
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。
树（Tree）是一种层次化的数据结构，它在计算机科学中起到了关键的作用。树的结构类似于现实生活中的树，具有根节点、分支节点和叶子节点。树在数据存储、搜索和组织方面具有广泛的应用，如文件系统、数据库索引、编译器等。
哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作，通常在平均情况下，这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
