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webpack-JS-Tree-Shaking

Tree-Shaking 概述过滤掉无用的 JS 代码和 CSS 代码, 我们称之为 Tree-Shaking例如: 在 a.js 中引入了 b 模块, b 模块中有 2 个方法, 但是我只用到了 1...个方法默认情况下会将 b 模块中所有代码都打包到 a.js 中为了提升网页性能降低打包体积, 我们可以只将用到的方法打包到 a.js 中开启 Tree-Shaking官方文档:https://www.webpackjs.com.../guides/tree-shaking 在这里就不在写多余的废物案例了,就直接介绍一下开启环境和生产环境的使用即可,如果是在开发环境当中的话需要修改开发环境的 webpack.config.js, 也就是修改.../custom.js';import '....., webpack 默认已经实现Tree-Shaking 直接利用 npm run prod 打包即可:图片注意点只有 ES module 导入才支持 Tree-Shaking任何导入的文件都会受到

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B+Tree实现图解

目前的操作系统的文件索引和关系型数据库索引大多是选用B+Tree的数据结构(非关系数据库,如Mongodb索引用B-Tree结构,Redis索引使用跳表结构),相对B-Tree为什么B+Tree更受到关系型数据库的欢迎呢...不过上述的争论对于实现并没有大的影响,我们可以自己去定义。...下面是实现的树(貌似根结点可以有一个关键字,但是这里还是引用k个子女的结点必有k个关键字 这条逻辑)。 ?...注:B-Tree稳定不代表一定会快,如果是随机访问或者单一查询,有可能B树更快(数据存储在距离根结点越近则越快), 同理IO操作也不一定比B+Tree多。...root.child) { queue.add(node); } } } 总结 二叉查找树进化品种的红黑树等数据结构也可以用来实现索引

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LSM-Tree - LevelDb了解和实现

引言 自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree这篇文章完成之后,对于LSM-Tree这种结构非常感兴趣,于是趁热打铁在之后的几天静下心来研究了一下LevelDB的具体实现,最终阅读了一下源代码...LSM- Tree一分为二,大的存磁盘,小的常驻内存,两者共同维护同一个。...❝不可变的数据结构其实是通过简单的C++ 锁机制实现的,不需要额外的维护锁对象控制。...读操作实现 读操作的实现通过下面两种方式完成: 通过get接口完成数据的获取。 为了提高读取的效率,会通过快照对于当前读到的数据进行缓存,最终通过快照的get接口完成数据获取。...这里就必须要简单描述一下快照的实现了,快照的实现是通过 「乐观锁」 的方式实现的,内部通过维护一个 「版本号」的方式记录同一个Key的操作结果,同时一条记录有唯一的序列号,序列号在每次记录变动的时候不断

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LSM-Tree - LevelDb了解和实现

LSM-Tree - LevelDb了解和实现 引言 自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 这篇文章完成之后,对于LSM-Tree...LSM- Tree一分为二,大的存磁盘,小的常驻内存,两者共同维护同一个。...不可变的数据结构其实是通过简单的C++ 锁机制实现的,不需要额外的维护锁对象控制。...读操作实现 读操作的实现通过下面两种方式完成: 通过get接口完成数据的获取。 为了提高读取的效率,会通过快照对于当前读到的数据进行缓存,最终通过快照的get接口完成数据获取。...这里就必须要简单描述一下快照的实现了,快照的实现是通过 乐观锁 的方式实现的,内部通过维护一个 版本号的方式记录同一个Key的操作结果,同时一条记录有唯一的序列号,序列号在每次记录变动的时候不断+1,意味着序列号越大记录的值越新

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MySQL的B+tree索引实现原理

但实际数据库系统几乎没有使用二叉查找树或其进化品种红黑树(red-black tree实现 1.4 主存存取原理 计算机使用的主存基本都是随机读写存储器(RAM),抽象出一个十分简单的存取模型来说明RAM...为了达到这个目的,在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧: 每次新建节点时,直接申请一个页的空间,保证一个节点物理上也存储在一个页里,而且计算机存储分配都是按页对齐,就实现了一个node只需一次I/O...所以在实现中B Tree往往对每个节点申请同等大小的空间。...本文只讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式 2.1 MyISAM索引实现 使用B+Tree作为索引结构,叶节点data域存放数据记录的地址 MyISAM索引的原理图 ?...细节依赖其实现方式,但innoddb 的聚簇索引实际上在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行 是对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序的算法。

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