什么是 MySQL 和 MongoDB MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。...MySQL 使用 GPL 协议，使得任何人均可以免费使用 MySQL 并且可以对其进行代码修改。...而 MonogoDB 在 2018 年 10 月 16 日更改 License 为 SSPL 协议，这对于开源社区没啥影响，但是对于云厂商而言 MongoDB 公司会明确要求托管 MongoDB 实例的云厂商要么从...MySQL 和 MongoDB 数据库平台都使用哈希索引、B- 树（MySql实际使用的是B+ 树）索引和其他几种索引。 用户界面 MongoDB 和 MySQL 都易于使用。...灵活性 作为关系数据库管理系统，MySQL 的结构比 MongoDB 更严格。MySQL 使用固定架构，将数据整理成行和表。必须将数据结构化并放入表格系统中才能使用 MySQL。
MySQL 和 Elasticsearch 的数据模型有以下几点区别： MySQL 的数据模型是严格的，需要事先定义好表的结构和约束，而 Elasticsearch 的数据模型是灵活的，可以随时添加或修改字段...MySQL 的数据模型是二维的，每个表只有行和列两个维度，而 Elasticsearch 的数据模型是多维的，每个文档可以有嵌套的对象或数组。...MySQL 的索引是辅助的，需要手动创建和维护，而 Elasticsearch 的索引是主要的，自动创建和更新。...MySQL 的索引是局部的，只针对单个表或列，而 Elasticsearch 的索引是全局的，涵盖所有文档和字段。...MySQL 和 Elasticsearch 的分布式和高可用有以下几点区别： MySQL 的分布式和高可用是可选的，需要额外配置和管理，而 Elasticsearch 的分布式和高可用是内置的，无需额外操作
LAMP中的M指的就是MySQL。构建在LAMP上的应用都会使用MySQL。...它提供了单个完整功能的版本，而不像MySQL那样提供了多个不同的社区版、商业版与企业版。...相对于Postgres MySQL更简单， 所以有着更高的流行度， 在技术资料，以及技术组件支持上，支持的也更完善一些， 但不意味着它并不是不能替代的，于笔者而言， MYSQL更像用于中小企业、个人的一款数据库工具...但这些并不意味着MYSQL是最好的。 从上图来看Postgres SQL的发展势头非常迅猛，目前已经隐隐有追上MySQL的趋势， 而MySQL相对而言，使用情况受欢迎度一直呈现下降趋势。...而 Postgre SQL 的列里有隐藏的乐观锁 version 字段, 默认的 repeatable read 级别就能保证并发更新的正确性, 并且又有乐观锁的性能.
本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是 512 字节，而文件系统（例如 XFS/EXT4）他的最小单元是块，一个块的大小是 4K。...在 MySQL 中我们的 InnoDB 页的大小默认是 16K，当然也可以通过参数设置： mysql> show variables like 'innodb_page_size'; +-------...其实这也很好算，我们假设主键 ID 为 bigint 类型，长度为 8 字节，而指针大小在 InnoDB 源码中设置为 6 字节，这样一共 14 字节。...最后回顾一道 MySQL 面试题：为什么 MySQL 的索引要使用 B+ 树而不是其他树形结构？比如 B 树？现在这个问题的复杂版本可以参考本文。...关于二级索引数据存取方式可以参考 MySQL 相关书籍，他的要点是结合主键索引进行回表查询。
本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。 影响因素 可扩展性：Kafka 旨在处理大容量、高吞吐量和实时数据流。
一.做产品经理，而不是功能经理 这句话我最早是听天猫总裁逍遥子说的，当时没有感觉，现在发现非常有道理，因为周围太多的产品经理实际上是在做一名功能经理。...有一次开会，淘宝的总裁语嫣姐姐说了一句很朴素但很有道理的一句话：产品能用和好用完全不是一回事！ 二.实现产品需求，而不是用户需求 这个话题很有意思。...三.要锦上添花，而不是画蛇添足 互联网的发展，让很多互联网产品经理有个惯性：做产品迭代要快。快速上线，快速修改。这里也有误区，对于一些基本功能，确实要快速上线，快速迭代。...四.追求人性化，而不是追求完美 很多产品经理，追求完美。这是作为产品经理很好的品质，然而，有一点却经常被产品经理忽视，产品的人性化。...希望2013年能让更多的人把淘宝搜索当成一个朋友，而不是一个工具。 写了这么多，回头看看我这篇文章，好像没有什么产品设计方法，只是一些思考，仅此而已。
• 持续集成和部署是你要做的事情，而不是你买的工具。• 过度的治理扼杀了云的效率，但如果你对消耗的东西不够重视，就会造成严重的浪费。...在这个案例中，主要的驱动力不是劳动力的老化，而是竞争力和灵活性。他们被竞争对手打败了，因为他们拥有大量的 COBOL 代码，而每次改变都是昂贵而缓慢的。...当你分布式的东西时，所发生的是你有两个问题而不是一个问题。 ? 云原生面条还是面条。...因为我们剪切和粘贴它，而不是链接到它，所以我们是解耦的。” 嗯，不，你不是解耦的。如果当一件事情发生变化的时候，不管是链接还是复制代码，事情就会中断，这就是耦合。...云原生成功的方法 这篇文章包含了一大堆关于我所看到的可能出错的事情的悲惨故事。我不想给你留下一个印象，即所有的事情都会出错，因为很多时候，事情确实非常正确。
要完成一项新工作，请重新构建而不是通过添加新“功能”使旧程序复杂化。 期望每个程序的输出成为另一个未知程序的输入。不要用无关信息混淆输出。严格避免列式或二进制输入格式。不要坚持交互式输入。...我认为这通常会在同步方面增加更多的持续复杂性，而不是通过隔离模式来节省。一个更好的规则是一个服务拥有一个表的写入，而其他服务只能读取该表，甚至可能不是所有的列或所有的非自有表。...而在单个进程中运行代码的开销要低得多，因为你不需要转接网络层，而且你通常只是在传递数据的指针，而不是序列化/反序列化。...我不会把这些使事情更有效率的领域称为罕见，而是实际上很常见，它来自于让你的数据决定你的微服务，而不是让你的组织决定你的微服务（尽管如果团队拥有数据，那么他们应该排队）。...分开后，每个服务都有自己的实现，而不是在它们之间共享代码。 IaaS是很重要的。你应该能够推送部署，并且服务的设置与所有基础设施的依赖性。 领域的界限是很重要的。
WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN)，使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示，而不是共享权重。...而WideNet中只有多头注意层和FFN(或MoE)层是共享的，这意味着LN的可训练参数在块之间是不同的，也就是说每一层的LN的权重都不一样。...当将专家数量E增加到16时，通过分解嵌入参数化，获得的可训练参数略低于BERT, WideNet在所有四个下游任务上的表现也优于BERT，这显示了更宽而不是更深的参数效率和有效性。...当WideNet-L比viti - l使用更少的Transformer块(即12个块)时，WideNet-L的性能比viti - l高0.7%，训练时间略少，而参数仅为13.1%，与参数共享的viti
6、DialogFragment做屏幕适配 我们希望，一个对话框在大屏幕上以对话框的形式展示，而小屏幕上则直接嵌入当前的Actvity中。这种效果的对话框，只能通过重写onCreateView实现。...左边为模拟器，右边为我的手机~~~~~ 7、屏幕旋转 当用户输入帐号密码时，忽然旋转了一下屏幕，帐号密码不见了~~~是不是会抓狂 传统的new AlertDialog在屏幕旋转时，第一不会保存用户输入的值...而通过DialogFragment实现的对话框则可以完全不必考虑旋转的问题。
前言 MySQL数据库是日常开发或者面试中最常遇到的数据库之一，你在使用过程是否有过类似的疑问：为什么它的索引使用的设计结构是B+树而不是B树呢？下面一起来看看吧。...,索引的查找就存在磁盘I/O ,B+树的内部节点没有指向具体信息的指针,只是作为索引使用,其内部节点比B树要小,快能够容纳的结点关键数量更多,一次性读入内存中的关键字也更多,相对的I/O次数也减少了,而I...而B+树任何关键字的查询都必须从根节点到叶子结点,所有的关键字的查询路径长度一样,导致每一个关键字的查询效率相当。...B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起，只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作。 增删文件（节点）时，效率更高。...因为B+树的叶子节点包含所有关键字，并以有序的链表结构存储，这样可很好提高增删效率 B树只适合随机检索,而B+树同时支持随机检索和顺序检索。
如果遇到图片等格式是会直接打开，如果我们需要这种也维持下载的话，加个download属性即可
} } } .padding(.vertical, 20) } } 颜色根据色调、饱和度和亮度属性的变化而变化
Spring Boot内嵌容器支持Tomcat、Jetty、Undertow。为什么选择Undertow？
在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前，我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的，因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程，在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用...（2）局限性 由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。...（3）应用 1、B和B+树主要用在文件系统以及数据库做索引，比如MySQL； B/B+树性能分析 n个节点的平衡二叉树的高度为H(即logn)，而n个节点的B/B+树的高度为logt((n+1)/2...2、B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。...而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作或者说效率太低。 B+树的原理，基本上讲完了，限于篇幅，关于MySQL为啥不用跳表？而Redis钟情于跳表？咱们下篇再来讲述。
令我感触最深的是，想要用ggplot2随心所欲的画图，ggplot2掌握的再熟练，也只是勉强过的了技术关，而图表背后的思维和结构更考验人，更具有挑战性。...如果你看的不是很懂，实属正常，这种笨拙的想法，我也不知道是从哪里学来的。...vie<-viewport(width=1,height=0.215,x=0.5,y=0.8) p1;print(p2,vp=vie) grid.text(label="全球茶叶消费排行榜\n喝茶最多的不是中国人
作者 | Antonello Zanini 翻译、整理 | 编程界 转载自 | 何时使用 Bun 而不是 Node.js?...然而，真正的问题是：使用 Bun 而不是 Node.js 是否真的有意义呢？...Bun 和 Node.js：优缺点 为了更好地了解何时应该选择 Bun 而不是 Node.js，首先需要看一下这两种技术的优缺点。这将帮助您确定在特定情况下哪个是最佳选择。...采用 Bun 而不是 Node.js 的五种情景 让我们探索五种情景（基于上述的优缺点），在这些情景中，Bun 显现出比 Node.js 更好的替代方案。...因此，Bun 不仅因为其即时的好处而具有吸引力，而且因为其长期的可维护性目标而具有吸引力。 总结 在本博客文章中，我们探讨了为什么以及何时 Bun 可以成为 Node.js 的良好替代品。
innodb为什么选择B+ Tree而不是跳表，Redis为什么选择跳表而不是B+ Tree 跳表 B+ Tree 跳表和B+ tree相同之处 跳表和B+ tree在数据插入方面的性能 B+ tree...插入性能分析 跳表插入性能分析 为什么Innodb选择B+ tree而不是跳表 为什么Redis有序集合底层选择跳表而非B+ tree 小结 参考 ---- 跳表 链表和数组相比,数组可以通过下标快速定位...---- 为什么Innodb选择B+ tree而不是跳表 B+ tree是多叉树结构,每个结点都是一个16k的数据页,能存放较多的索引信息，所以扇出很高。三层左右就可以存储2kw左右的数据。...跳表在数据写入时，只需要通过随机函数生成当前节点的层数即可，然后更新每一层索引，往其中加入一个节点，相比于B+ tree而言，少了旋转平衡带来的开销。...因此，redis最终选择的是跳表，而不是B+ tree。
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