标签：VBA Q：我有一个工作簿，包含有多个工作表，我想在这些工作表的同一位置都添加一个按钮，并对这些按钮指定相同的宏过程，如何实现？ A：这样的操作最适合使用VBA。...在第一个工作表，假设其名称为“Sheet1”中，在想要添加按钮的位置放置一个大小合适的按钮，编辑修改其上的文字，然后指定宏过程，示例为MacroToRun。...C End If Next End Sub Sub MacroToRun() MsgBox ActiveSheet.Name End Sub 运行AddButtons过程，即可在每个工作表相同位置添加相同大小的按钮并指定相同的宏
现象 新建了一张员工表，插入了少量数据，索引中所有的字段均在where条件出现时，正确走到了idx_nap索引，但是where出现部分自左开始的索引时，却进行全表扫描，与MySQL官方所说的最左匹配原则..."considered_access_paths": [ { //可以看到这边MySQL计算得到使用索引的成本为...-- 接下来增大表的数据量 INSERT INTO `staffs` (`name`, `age`, `pos`, `add_time`) VALUES ('July', 25, 'dev',..."join_execution": { "select#": 1, "steps": [ ] } } ] } 结论 MySQL表数据量的大小...，会影响索引的选择，具体的情况还是通过Explain和Optimizer Trace来查看与分析。
这个看似无厘头的问题，曾经引发了两个小国家持续不断的战争，好奇的读者可以自行查阅《格列佛游记》。这部小说也是big endian（大端）和little endian（小端）两个词汇的来源。...这里之所以强调行号，因为在验证环境里面，对memory进行后门读写的时候，通常需要直接用行号进行索引。 好奇的读者可能要问了，如果最后一行凑不够8个byte怎么办？ 好问题！...通常系统里面总线位宽和存储位宽是整数倍关系，只需要计算好每次传输和memory读写的地址关系就可以了。 总线位宽大于存储位宽，相当于总线上一拍数据传输，需要读写N次memory。...某些项目可能因为传承原因，参考模型所提供的参考数据跟实际需要的大小端不一致。这时候只需要按照上面代码片段修改一下数据的大小端排布就好了。...这个图相当于是一个128位（每行16byte）的小端存储器显示。 结语 Q哥今天给大家讲述了数据存储和总线传输的大小端问题。
否则，对于范围査询、索引覆盖扫描等操作来说，速度可能会降低很多倍；对于索引覆盖扫描这点更加明显。 表的数据存储也可能碎片化。然而，数据存储的碎片化比索引更加复杂。有三种类型的数据碎片。...行间碎片对诸如全表扫描和聚簇索引扫描之类的操作有很大的影响，因为这些操作原本能够从磁盘上顺序存储的数据中获益。...不过最新版本 InnodB新增了“在线”添加和删除索引的功能，可以通过先删除，然后再重新创建索引的方式来消除索引的碎片化。...只需要将表的存储引擎修改为当前的引擎即可: mysql> ALTER TABLE ENGINE=; 应该通过一些实际测量而不是随意假设来确定是否需要消除索引和表的碎片化...，还要考虑数据是否已经达到稳定状态，如果你进行碎片整理将数据压缩到一起，可能反而会导致后续的更新操作出发一系列的页分裂和重组，这对性能造成不良的影响，直到数据再次达到新的稳定状态。
我的疑问 按照上面的说法，InnoDB表的聚簇索引在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行，了解这个知识点后，我的疑问是：既然索引中有整行记录，那么表数据文件还有什么用呢？...来自《高性能MySql》的解释 《高性能MySql》的5.3.5章节对于聚簇索引的描述： 聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据数据存储方式； 当表有聚簇索引是，它的数据行实际上存在放在索引的叶子页...(leaf page)中； 叶子页包含了行的全部数据； 看来我的疑问可以解释了：索引数据和表数据分开存储这种理解在InnoDB是错误的，实际上InnoDB的表数据保存在主键索引的B-Tree的叶子节点；...从上图可见，并不存在表数据这样的内容，只有节点页(Node pages)和叶子页(Leaf pages) 关于节点页和叶子页的详情，以及每个聚簇索引结构体内容的详情，请看Jeremy Cole博客的图片集...反思 向数据库新增一条记录会保存索引数据和表数据，但并不代表会分别写索引文件和表数据文件，以前犯的是想当然错误； 之前的疑问是"索引文件中有数据行，那表数据文件有啥用"，没有放过这个疑问，而是去刨根问底
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。...第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。 第三部分根据上面的理论基础，讨论MySQL中高性能使用索引的策略。...所有叶节点具有相同的深度，等于树高h。 key和指针互相间隔，节点两端是指针。 一个节点中的key从左到右非递减排列。 所有节点组成树结构。 每个指针要么为null，要么指向另外一个节点。...由于并不是所有节点都具有相同的域，因此B+Tree中叶节点和内节点一般大小不同。...这点与B-Tree不同，虽然B-Tree中不同节点存放的key和指针可能数量不一致，但是每个节点的域和上限是一致的，所以在实现中B-Tree往往对每个节点申请同等大小的空间。
表可以按range，hash，list分区，表分区后，其上的索引和普通表上的索引有所不同，Oracle对于分区表上的索引分为2类，即局部索引和全局索引，下面分别对这2种索引的特点和局限性做个总结。...局部索引local index 1. 局部索引一定是分区索引，分区键等同于表的分区键，分区数等同于表的分区说，一句话，局部索引的分区机制和表的分区机制一样。 2....前缀和非前缀索引都可以支持索引分区消除，前提是查询的条件中包含索引分区键。 5....位图索引只能为局部分区索引。 8. 局部索引多应用于数据仓库环境中。 全局索引global index 1. 全局索引的分区键和分区数和表的分区键和分区数可能都不相同，表和全局索引的分区机制不一样。...全局分区索引的索引条目可能指向若干个分区，因此，对于全局分区索引，即使只动，截断一个分区中的数据，都需要rebulid若干个分区甚至是整个索引。 4. 全局索引多应用于oltp系统中。 5.
转载地址： https://blog.csdn.net/rocklee/article/details/51251174 统计各数据库占用磁盘大小： SELECT d.datname AS Name,...pg_catalog.pg_database_size(d.datname) ELSE NULL END DESC -- nulls first LIMIT 20 ; 统计数据库中各表占用磁盘大小... BY pg_total_relation_size('"' || table_schema || '"."' || table_name || '"') DESC ; 统计testdb库中各索引占用磁盘大小
聚簇索引和非聚簇索引 在mysql数据库中，myisam引擎和innodb引擎使用的索引类型不同，myisam对应的是非聚簇索引，而innodb对应的是聚簇索引。聚簇索引也叫复合索引、聚集索引等等。...聚簇索引 以innodb为例，在一个数据table中，它的数据文件和索引文件是同一个文件。即在查询过程中，找到了索引，便找到了数据文件。...在innodb中，即存储主键索引值，又存储行数据，称之为聚簇索引。 innodb索引，指向主键对数据的引用。非主键索引则指向对主键的引用。...在聚簇索引中，数据会被按照顺序整理排列，当使用where进行顺序、范围、大小检索时，会大大加速检索效率。非聚簇索引在存储时不会对数据进行排序，相对产生的数据文件体积也比较大。...所以myisam引擎的索引文件和数据文件是独立分开的，则称之为非聚簇索引 myisam类型的索引，指向数据在行的位置。即每个索引相对独立，查询用到索引时，索引指向数据的位置。
第四，在使用分组和排序 子句进行数据检索时，相同能够显著降低查询中分组和排序的时间。 第五，通过使用索引，能够在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。...一般来说，应该在这些列 上创建索引，比如： 在常常须要搜索的列上，能够加快搜索的速度； 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 在常常常使用在连接的列上，这 些列主要是一些外键...相同，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点： 第一，对于那些在查询中非常少使用或者參考的列不应该创建索引。...第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该添加�索引。这是由于，这些列的数据量要么相当大，要么取值非常少。 第四，当改动性能远远大于检索性能时，不应该创建索 引。...相同，在创建唯一性键约束时，也同一时候创建了索引，这样的索引则是唯一性的非聚簇索引。因此， 当使用约束创建索引时，索引的类型和特征基本上都已经确定了，由用户定制的余地比較小。
数据写入过程 应用程序发送写入请求 应用程序向 Elasticsearch 发送写入请求，请求包含要写入的文档数据和目标索引名称。...分片的选择是基于分片路由策略，默认情况下，Elasticsearch 使用文档 ID 的哈希值来决定文档应该存储在哪个分片上。...分片副本写入 主分片接收到写入请求后，会将文档写入到本地的主分片副本和配置的分片副本（replica shard）上。副本分片用于实现数据冗余和高可用性。...数据搜索过程 演示的是不带路由key的 应用程序发送搜索请求 应用程序向 Elasticsearch 发送搜索请求，请求包含查询条件、索引名称、要返回的结果数量等信息。...分片副本搜索 如果搜索请求同时发送给了副本分片，副本分片也会执行相同的搜索操作。副本的搜索结果将用于搜索结果的合并和排序。
一是主索引的区别，InnoDB的数据文件本身就是索引文件。而MyISAM的索引和数据是分开的。 二是辅助索引的区别：InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主
1、索引：数据排序的方法，快速查询数据 分类： 唯一索引：不允许有相同值 主键索引：自动创建的主键对应的索引，命令方式不可删 聚集索引：物理顺序与索引顺序一致，只能创建一个 非聚集索引：物理顺序与索引顺序不一致...，可创建多个 复合索引：多列组成 全文索引：特殊功能索引 命令： 创建索引：create [clustered|unique] index 索引名 on 表名(列名 desc) 使用索引...：select * from 表名 with (index(索引名)) 注意事项：①尽量在频繁使用、经常查询、排序的列上建索引 ②不要再列值很少或行数很少的表中建索引 2、视图：虚拟表，...来自一个或多个表 作用：①筛选表中数据 ②屏蔽敏感数据 ③将多个表抽象为一个表，减少了操作难度 命令：create view 视图名 as SQL语句 注意事项：①不能有order by
在mysql中information_schema这个数据库中保存了mysql服务器所有数据库的信息， 而在clickhouse，我们可以通过system.parts查看clickhouse数据库和表的容量大小...Processed 1.04 thousand rows, 520.93 KB (21.95 thousand rows/s., 11.02 MB/s.) 2.查看数据表容量、行数、压缩率 --在此查询一张临时表的信息...Elapsed: 0.008 sec. 3.查看数据表分区信息 --查看测试表在19年12月的分区信息 SELECT partition AS `分区`, sum(rows) AS `...size是字节，我们如何转换为常见的MB和GB呢？...因此，我们要实现和hive一样查分区的功能时，要对表进行聚合查看。
对于涉及跨平台开发的项目,就可能会遇到数据大小端的问题，其实就是一个数字在内存中的字节序的问题，判断当前系统是大小端有现成的例子，自己实现转换代码也非常方便,网上有好多不用多说。...但我是个懒人，就算是这么简单的代码，有现成的就不想自己写。 今天要说的是gcc本身已经提供了大小端的判断和数据转换的函数，真的没必要自己写。...gcc预定义宏判断大小端(Endian) 先看看这个文章:查看gcc的默认宏定义命令(点击打开链接) 这个文章告诉你如何获取gcc默认的宏定义,在这些宏定义中就有大小端模式的预定义宏__BYTE_ORDER...样例代码 如下写代码中用到了上面提到的函数，对32位的float和64位的double在大端模式下进行转换 #if __BYTE_ORDER__ ==__ORDER_BIG_ENDIAN__ //当系统为大端时...，把face_code结构体中的以小端模式存储的数据转换为大端 inline face_code* _code_reverse(face_code* code) { //gcc下用内置函数转换
在处理大量节点和边时，我们可以使用以下方法来有效地管理图数据库的存储和索引：存储引擎存储引擎是一个图数据库的核心组件，它负责数据在磁盘中的存储和检索。...对于处理大量节点和边的场景，以下存储引擎可以考虑使用：列存储引擎：列存储引擎将数据按列存储，能够提供更好的压缩比和查询性能。它适合于处理大量属性且关联度较低的节点和边数据，例如社交网络中的用户属性。...索引技术索引是优化数据库查询的关键技术，可以加快查询速度和降低数据库压力。以下是一些常用的图数据库索引技术：节点标签索引：节点标签索引根据节点的标签属性建立索引，可以加速按标签进行节点查询。...全文索引：全文索引可以对节点的文本属性进行全文搜索，适合于处理大量文本数据的场景，例如新闻推荐和内容标签。数据压缩数据压缩是减少存储空间和提高IO性能的重要技术手段。...例如使用邻接表或邻接矩阵的方式存储边信息，可以节省大量空间。以上是在处理大量节点和边时有效管理图数据库存储和索引的一些见解，不同的场景和需求可能会选择不同的存储引擎、索引技术和数据压缩方法。
C++中的基本数据类型定义没有最终的规定，由编译系统自行确定。...= 255 两个字节就是 00000000 00000000 最大值是 11111111 11111111 => 1+2+... 2^15 = 65535 这里另外需要考虑一个问题就是符号，如果将刚才的范围的第一个比特位用作符号表示的话...，那么一个字节的范围就是 1 0000000 - 1 1111111， 0 0000000 - 0 1111111 即 -128 -> -1,0 -> 127 这里的负数比正数多一个原因在于 补码机制...无符号，有符号 位数一致，无符号 绝对值大一倍（但没有负数） 基本关系： boolean = char < short <= int <= long <= float < double Bool实际上需要的是最少的...,只需要0,1但是最低的位数也是1字节 char也是1字节 255的范围用于表示基本英文字母和基础符号足够了 浮点数在计算机的表示方法 loat规格float共计32位，4字节由最高到最低位分别是第31
那么这些信息是如何泄露的呢？我们如何规避风险呢？数据泄露的主要原因黑客攻击此类攻击大多数发生在企业中，黑客出于经济利益或者政治活动，利用恶意软件和电脑病毒等手段窃取信息，以达到攻击目的。...Verizon发布的《2022年数据泄露调查报告》（DBIR）指出，目前有四个主要途径会威胁到数据信息：凭证窃取、网络钓鱼、漏洞利用和僵尸网络。...安全建议在此，绒绒为大家提供一些相关安全建议，以规避数据泄露的风险：企业内部要求内部人员恪守职业道德，建立防范机制，为员工定时进行安全培训；避免使用默认密码，建议设置长度在 10 位以上，由大小写字母、...数字、特殊符号组合的符合复杂性要求的高强度密码，并定期更换，避免出现多个密码复用、无密码、弱口令状况出现，借此成为攻击者横向攻击的跳板；企业终端全面部署安全软件，并通过检查系统和其他安全服务日志，排查企业内可能存在的安全问题...近年来，我国已相继出台了《网络安全法》、《数据安全法》以及《个人信息保护法》等法律法规，将数据安全提到了新高度，这也进一步规范了企业的健康运营，这更体现了国家在数据安全治理方面的态度和决心。
这是一篇PPT分享稿，也算是一篇对数据存储模型思考的引线
这样的一个文件也不能太大，因为文件系统对文件的大小也有限制。所以，我们可以设置每个文件的大小上限（比如1GB）。...临时索引文件排序完成之后，相同的单词就被排列到了一起。只需顺序地遍历排好序的临时索引，就能将每个单词对应的网页编号列表找出来，然后把它们存储在倒排索引文件中。如图。 ?...除了倒排索引文件（index.bin）比较大之外，其他的都比较小。为了方便快速查找数据，将其他三个文件都加载到内存中，并且组织成散列表这种数据结构。...涉及的数据结构和算法有：图、散列表、Trie树、布隆过滤器、单模式字符串匹配算法、AC自动机、广度优先遍历、归并排序等。 如果有时间，自己写代码实现一个简单的搜索引擎。...即便只是一个demo，但对于深入理解数据结构和算法是很有帮助的。
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