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Provenance存储库原理

事件被缓存并保存，直到会话被提交为止，一旦会话被提交，当会话被提交时，事件将与流文件相关联的属性一起发出。此规则的例外是“SEND”事件，在这种情况下，事件包含的属性与事件发出时的属性相同。...发生这种情况时，我们会滚动日志，以便其他线程可以同时更新存储库。 滚动journals时，我们将压缩数据并为其编制索引。 我们不会在写入数据时对其进行压缩，因为这样做会降低吞吐量。...如果在写入时关机或掉电，则在写入压缩文件时，数据可能无法恢复。 我们不会在写入数据时编制索引，因为这样做会降低吞吐量。 在压缩数据时，我们会跟踪压缩块索引。...这样，当我们为事件建立索引时，我们就可以为相关字段以及数据指针建立索引。指向数据的指针是数据存储在其中的源事件日志文件，事件ID和压缩块偏移量。...当我们在Lucene中建立数据索引时，我们会“分片” Lucene索引，以使它们不会超出某些可配置的空间量（默认为500 MB）。 Lucene存储的文档ID是32位整数，而不是64位整数。

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数据系统读写权衡的一知半解

我们需要对数据进行重新组织、合并、重新建立数据库索引等操作，才能使写入的内容更加有用。如果不这样做，必须实现内容搜索或其他工作来支持未来的数据读取。...下一个令人困惑的问题是，应该编制多少索引？是否应该对每一列都建立索引？什么时候应该把一列数据编入索引？我索引越多，读取查询就会变得越快。同时，索引越多，数据更新的速度就越慢。...事务提交时，可以将最近键值对的排序集合写入磁盘中唯一命名的文件。此文件包含已排序的键值对以及文件中键的索引。一旦写入磁盘，新提交的更改不需要保存在内存中。...它极大地降低了数据读取时的成本，而创建和合并搜索索引是一项复杂的工作，也是数据写入放大的一种形式。 搜索的索引需要语料库，以找到最近写入或更新的文档。...如果规范化这个大型分片系统中的数据，规范化的值将可能不会在同一个分片上，执行分布式联接比执行集中式联接更加烦人。

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Kafka底层原理剖析（近万字建议收藏）

因此支持多订阅时，消息只会存储一份就可以。...同一个分区下的数据，在同一时刻，不能同一个消费组的不同消费者消费。 总结：分区数越多，同一时间可以有越多的消费者来进行消费，消费数据的速度就会越快，提高消费的性能。...IO，kafka是一个高吞吐量的消息系统，这个情况不允许发生）所以不会在另一个broker中启动。...这是因为index文件中并没有为数据文件中的每条消息都建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。 这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。...但缺点是没有建立索引的Message也不能一次定位到其在数据文件的位置，从而需要做一次顺序扫描，但是这次顺序扫描的范围就很小了。 value 代表的是在全局partiton中的第几个消息。

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Kafka底层原理剖析（近万字建议收藏）

因此支持多订阅时，消息只会存储一份就可以。...同一个分区下的数据，在同一时刻，不能同一个消费组的不同消费者消费。 总结：分区数越多，同一时间可以有越多的消费者来进行消费，消费数据的速度就会越快，提高消费的性能。...IO，kafka是一个高吞吐量的消息系统，这个情况不允许发生）所以不会在另一个broker中启动。...这是因为index文件中并没有为数据文件中的每条消息都建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。 这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。...但缺点是没有建立索引的Message也不能一次定位到其在数据文件的位置，从而需要做一次顺序扫描，但是这次顺序扫描的范围就很小了。 value 代表的是在全局partiton中的第几个消息。

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简单说几个MySQL高频面试题

InnoDB 不支持全文索引，而 MyISAM 支持。 InnoDB 是聚簇索引，MyISAM 是非聚簇索引。 InnoDB 不保存表的具体行数，而 MyISAM 用一个变量保存了整个表的行数。...当保存CHAR值时，在它们的右边填充空格以达到指定的长度，当检索到CHAR值时，尾部的空格被删除掉。VARCHAR类型用于存储可变长字符串，存储时，如果字符没有达到定义的位数，也不会在后面补空格。...char(M) 与 varchar(M)中的的 M 都表示保存的最大字符数，单个字母、数字、中文等都是占用一个字符。 5.讲讲索引的作用及结构及使用规范。...聚簇索引的叶子节点存的是整行数据，当某条查询使用的是聚簇索引时，只需要扫描聚簇索引一颗B+树即可得到所需记录，如果想通过二级索引来查找完整的记录的话，需要通过回表操作，也就是在通过二级索引找到主键值之后再到聚簇索引中查找完整的记录...首先每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，会占用额外的存储空间；其次当对表中的数据进行增加、删除、修改时，索引也需要动态的维护，降低了数据的维护速度。

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Lucene基础入门.

那为什么要建立索引库呢？建立索引库的过程就是将该结果建立索引，通俗一点的理解就是建立目录的过程。...1.3.2 倒排索引 倒排索引，就是提取信息并建立索引（目录）的过程中，搜索时，根据关键字找到资源的具体位置。如： ?...l LongField，分词，有多个词条 l StringField，建立索引时不分词，将该内容作为一个完整的词条Term ?...l TextField，建立索引时分词，有多个词条 l Store：YES或NO不影响是否分词；YES，会在Document中存储，NO，不会在Document中存储 ? ?...而且设置boost值后，该信息保存在Document文档的norm中。 ? 5.1.2.1 在索引库中创建100个索引 ? 5.1.2.2 搜索索引库中的内容 ? 查询的结果： ?

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数据库工程师常见面试题

物理结构设计：为设计好的逻辑模型选择物理结构，包括存储结构和存取方法等，建立数据库物理模 式。 实施和维护：实施就是使用 DLL 语言建立数据库模式，将实际数据载入数据库，建立真正的数据库。...答： 归档是在重做日志文件被覆盖之前，将该重做日志文件通过复制操作系统文件的方式，保存到指 定的位置。保存下来的重做日志文件的集合被称为归档重做日志文件，复制的过程被称为归档。...由于非归档模式不会在覆盖之前保存， 这样就造成了数据库在一定时间之前的重做日志文件丢失，也就不能恢复到被覆盖之前。而归档模式在任 意时间上都有重做日志文件，故可以恢复到任意时刻。...问题 20： 是不是索引建立得越多越好？ 答： 合理的索引可以提高查询的速度，但不是索引越多越好。在执行插入语句的时候， 数据库要为新 插入的记录建立索引。所以过多的索引会导致插入操作变慢。...原则上是只有查询用的字段才建立索引。 问题 21： STR 函数在遇到小数时如何处理？

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Postgresql concurrently index 为什么可以在线加索引

当这个选择被使用时,POSTGRESQL 在添加索引时将对于当前表的操作中的插入,更新,删除不会在加锁,而一个标准的INDEX 创建的过程是对于以上操作加锁的直到操作完毕....在有以上的知识后,我们看看 concurrently index 是怎么建立的 1 建立索引的元数据信息,如索引的列信息,索引的名字等信息,此时索引的信息对外不可见 2 索引建立元数据信息后,索引就可见了并且对其他的进程可见..., 相关的索引开始建立与TUPLE的关联以及HOT CHAIN的关系,此时有一个问题就是在建立索引时,已经有一些事务在处理,而这些事务是不会知道相关新的索引建立的事情,而这些事务修改数据会在cache中存在...,直到check point点后,落入磁盘.所以建立索引的点必须是在所有的事务都可见索引的情况下,索引才能开始建立. 3 索引开始建立, 而此时索引建立时是通过SNAPSHOT 时刻来建立的索引,此时建立的索引只是基于这一个时刻...在对这一时刻SNAPSHOT 数据表建立完索引后,第一次建立索引结束. 4 此时索引还并不能投入使用,这时的索引和实际的表的索引的差距是SNAPSHOT 和实际表中数据之间的差别,也是建立索引时到索引建立完毕后这一段时间表的变化或添加的新的行

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【Java】数组的常见操作以及数组作为方法参数和返回值

arr = null 这行代码，意味着变量 arr 将不会在保存数组的内存地址，也就不允许再操作数组了，因 此运行的时候 会抛出 NullPointerException 空指针异常。...实现思路： 定义变量，保存数组 0 索引上的元素 遍历数组，获取出数组中的每个元素 将遍历到的元素和保存数组 0 索引上值的变量进行比较 如果数组元素的值大于了变量的值，变量记录住新的值...数组循环遍历结束，变量保存的就是数组中的最大值 1.5 数组反转 数组的反转： 数组中的元素颠倒顺序，例如原始数组为 1,2,3,4,5 ，反转后的数组为 5,4,3,2,1...实现反转，就需要将数组最远端元素位置交换 定义两个变量，保存数组的最小索引和最大索引 两个索引上的元素交换位置 最小索引 ++ ，最大索引 -- ，再次交换位置 最小索引超过了最大索引...总结 : 方法的参数为基本类型时 , 传递的是数据值 . 方法的参数为引用类型时 , 传递的是地址值 .

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Linux运维工程师面试题（6）

在表中建立索引，优先考虑where、group by使用到的字段。尽量避免在字段开头模糊查询，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描3 varchar 与 char 的区别是什么？大小限制？...例：char(4)定义的是固定长度4，存储时，如果字符数不够4位，会在后面用空格补全存入数据库。varchar(4)定义的是变长长度，存储时，如果字符没有达到定义的位数4时，也不会在后面补空格。...4 索引有什么用？对于建⽴索引的列， mysql 的查询效率会提⾼很多。...登陆 mysql 查看有哪些 sql 语句占用时间过长，how processlist;用 explain 查看消耗时间过长的 SQL 语句是否走了索引；对 SQL 语句优化，建立索引。...设置一个阈值，将运行时间超过该值的所有 SQL 语句都记录到慢查询的日志文件中；二进制日志：binary log，记录对数据库执行更改的所有操作；中继日志：reley log，在主从复制架构中，从服务器用于保存从主服务器的二进制日志中读取的事件

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JDK1.9-数组的常见操作

创建数组，赋值3个元素，数组的索引就是0，1，2，没有3索引，因此我们不能访问数组中不存在的索引，程序运 行后，将会抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException 数组越界异常。...arr = null 这行代码，意味着变量arr将不会在保存数组的内存地址，也就不允许再操作数组了，因此运行的时候 会抛出 NullPointerException 空指针异常。...实现思路： 定义变量，保存数组0索引上的元素 遍历数组， 获取出数组中的每个元素 将遍历到的元素和保存数组0索引上值的变量进行比较 如果数组元素的值大于了变量的值，变量记录住新的值 数组循环遍历结束...，变量保存的就是数组中的最大值 3.5 数组反转 数组的反转： 数组中的元素颠倒顺序，例如原始数组为1,2,3,4,5，反转后的数组为5,4,3,2,1 实现思想：数组最远端的元素互换位置。...实现反转，就需要将数组最远端元素位置交换 定义两个变量，保存数组的最小索引和最大索引 两个索引上的元素交换位置 最小索引++，最大索引–，再次交换位置 最小索引超过了最大索引，数组反转操作结束

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快速认识Kafka阶段（1）——最详细的Kafka介绍

kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。...（生产是什么样的顺序，那么消费的时候也是什么样的顺序） 多个分区时无序的.分区数在创建topic时设置，并后期可以修改。 ? topic的Partition数量在创建topic时配置。...IO，kafka是一个高吞吐量的消息系统，这个情况不允许发生）所以不会在零个broker中启动。...这是因为index文件中并没有为数据文件中的每条消息都建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。...但缺点是没有建立索引的Message也不能一次定位到其在数据文件的位置，从而需要做一次顺序扫描，但是这次顺序扫描的范围就很小了。

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Java基础-数组的常见操作

创建数组，赋值3个元素，数组的索引就是0，1，2，没有3索引，因此我们不能访问数组中不存在的索引，程序运 行后，将会抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException 数组越界异常。...arr = null 这行代码，意味着变量arr将不会在保存数组的内存地址，也就不允许再操作数组了，因此运行的时候 会抛出 NullPointerException 空指针异常。...实现思路： 定义变量，保存数组0索引上的元素 遍历数组， 获取出数组中的每个元素 将遍历到的元素和保存数组0索引上值的变量进行比较 如果数组元素的值大于了变量的值，变量记录住新的值 数组循环遍历结束，...变量保存的就是数组中的最大值 ?...实现反转，就需要将数组最远端元素位置交换 定义两个变量，保存数组的最小索引和最大索引 两个索引上的元素交换位置 最小索引++，最大索引–，再次交换位置 最小索引超过了最大索引，数组反转操作结束 ?

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面试官：如何给字符串设计索引？

当时我给出拆分字段：url 的前半部分肯定区分度低，到了后半部分才高；我把区分度高和低的分别拆分为两个字段存储，并在区分度高的字段建立索引的具体答案，并提出了尽量提高区分度的思路。...url from t where url='javafish/nhjj/mybatis'; 但它还有个问题就是浪费存储空间，这种情况 ** 只适合存储数据较短且区分度足够高（这点是必须的，要不然我们也不会在区分度很低的字段建索引...还有一点就是使用了前缀索引，当你优化 sql 时，就不能使用索引覆盖这个优化点了。...由于前缀区分度实在不高，最起码长度 > 20 时，区分度才比较理想。索引选取的越长，占用的磁盘空间就越大，相同的数据页能放下的索引值就越少，搜索的效率也就会越低。...有的，比如：倒序存储以及加哈希字段 4.1 倒序存储 先说第一种，在存储 url 时，倒序存。这时候前缀的区分度就很高啦，利用倒序建立前缀索引。

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外链建设：谷歌分析外链彻底改变搜索引擎

在之前的讲座解释搜索引擎和网站目录的区别，这个讲座将要简单地介绍什么是搜索引擎。...向用户呈现搜索结果时尝试对其进行排名。...实际上谷歌的创始人并不是第一个想到这个想法的人，Robin Lee在为Dow Jones的子公司工作，在1996年建立了一个名为Rank Deck的搜索引擎，并且把检查链接的一些概念被合并到一个称为万维网蠕虫的系统中...实际上外链分析对谷歌是非常重要的，谷歌在1996年最初开发时是以BackRub的（搓背）命名，2年后才改名谷歌，意思就是网站外链库。...人们无法通过外链来操纵搜索结果，谷歌也不会在乎他们这样的行为，因为谷歌的外链分析越来越强大。对于网站SEO营销来说外链仍然非常重要，很难想象搜索引擎没有使用外链收集的网页信息的未来会是怎么样。

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MongoDB权威指南学习笔记5---索引相关的知识点

2 建立索引 db.user.ensureIndex({"username":1}) 3 查询某个集合的所有索引 db.doc.getIndexes() 4 查看当前服务器的操作 db.currentOp...8 强制指定索引进行查询 .hint({索引。。。}) 9覆盖索引 简单来说，就是索引的字段已经可以满足需求，不需要再二次根据地址取文档！...另外对数组建立索引，实际上是对数组中的每个元素建立索引！而不是对数组本身建立索引！...12 多键索引 其实就是说索引的某个key是一个数组 多键索引无法转换成非多键索引，即便文档都已经删除，只有删除索引重新建立才可以！...注意，如果某个文档没有email字段，而又建立了稀疏索引 则这个文档不会在索引中存在，则你搜索的时候，是不会搜到这个文档的 mongoDB怎么这么多变态的东西！真是个大坑！

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单细胞分析：多模态 reference mapping (2)

然后，我们将这些信息保存在Seurat对象的spca.annoy.neighbors属性中，并通过设置cache.index = TRUE来缓存annoy索引数据结构。...spca.annoy.neighbors", k.param = 50, cache.index = TRUE, return.neighbor = TRUE, l2.norm = TRUE ) 如何保存和加载缓存的烦恼索引...如果您需要保存或加载一个利用 "annoy" 方法和启用了缓存索引（通过设置 cache.index = TRUE）创建的 Neighbor 对象的缓存索引，可以使用 SaveAnnoyIndex()...需要注意的是，这个索引不能通过常规方式保存到 RDS 或 RDA 文件，这意味着它不会在 R 会话重新启动或使用 saveRDS/readRDS 函数保存和读取包含该索引的 Seurat 对象时被正确保留...因此，每次当 R 重新启动或者您从 RDS 文件加载参考 Seurat 对象时，都需要使用 LoadAnnoyIndex() 函数来重新将 Annoy 索引加载到 Neighbor 对象中。

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能让你Hold住面试官的Mysql 数据页结构及索引底层原理总结（文末附新春红包福利）

4.4 Dynamic和Compressed行格式 这两种行格式类似于COMPACT行格式，只不过在处理行溢出数据时有点儿分歧，它们不会在记录的真实数据处存储一部分数据，而是把所有的数据都存储到其他页面中...另外，Compressed行格式会采用压缩算法对页面进行压缩 5 索引 MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。...创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。 实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。...因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。同时，建立索引时的索引文件会占用磁盘空间。...+主键 3）目录项记录中不是主键+页号，变成了索引列+页号 在对二级索引进行查找数据时，需要根据主键值去聚簇索引中再查找一遍完整的用户记录，这个过程叫做回表 5.3 联合索引 以多个列的大小为排序规则建立的

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数据库连接引擎那点事儿

INNODB引擎 InnoDB使用B+树完成数据库索引的实现，但是在数据存储时数据结构中存储的是实际数据，被称为聚集索引的东东，不支持全文检索，启动也是比较慢的。...InnoDB引擎支持ACID事务的支持，提供了行级锁和外键约束，设计目标是处理大容量数据库系统，处理过程中会在内存中建立数据库缓冲区用于缓存数据和索引数据。...但是如果进行select count(*) from 时，会进行全表扫描，不会缓存扫描结果；同时在高并发的情况下，由于InnoDB引擎支持的锁的粒度较细，不会在写操作时全表锁定，...MYIASM引擎 MyIASM使用B+树完成数据库索引的实现，但是在数据存储时数据结构中存储的是实际数据的地址，被称为非聚集索引，支持全文检索 MyIASM不支持事务操作，不支持行级锁和外键的约束；在进行...使用区分 如果我们的数据库存储大量数据，需要支持事务操作和外键约束，同时在出现故障需要快速恢复时，使用InnoDB引擎； 如果我们的数据库中需要大量而频繁的的insert语句操作时，可以选择MyIASM

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