在开发好用户标签以后，如何将标签应用到实际其实是一个很重要的问题。只有做好产品的设计才能让标签发挥真正的价值，本文将介绍用户画像的产品化过程。
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=65 DEFAULT CHARSET=utf8;
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
在数据库中，我们存储的通常是大量数据，因此没有办法一次把所有的数据都加载到内存中，从而利用内存的优势进行查询。那数据库是如何快速查询数据的呢？
MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时，合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。
递归查询是一种在数据库中处理具有层级结构数据的技术。它通过在查询语句中嵌套引用自身，以实现对嵌套数据的查询。递归查询在处理树状结构、父子关系或层级关系的数据时非常有用。
mysql的innodb引擎本身存储的形式就必须是聚簇索引的形式 , 在磁盘上树状存储的 , 但是不一定是根据主键聚簇的 , 有三种情形:
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 4 篇，第 1 ~ 3 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析（二）查询准备阶段 MySQL 简单查询语句执行过程分析（三）从 InnoDB 读数据
B-Tree（Balanced Tree）索引是 MySQL 数据库中最常见的索引类型之一，它用于加速数据的检索和查询。以下是关于 MySQL B-Tree 索引的简介：
Common table expression (CTE)通用表表达式是MySQL8推出的新功能。它是一种临时表，使用“WITH”命令，可以执行递归查询。
1.性能优越:快速！在适量级的内存的 MongoDB 的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快，
在刚刚OOW19会上的《python and mysql 8.0 document store》topic中，终于看到了MySQL即将在8.0.18中支持hash join，自从被Oracle收购后，又一特性被引入到MySQL中，有了Hash Join，SQL的性能将得到显著的提升，同学们期盼已久，迫不及待的等待测试，BTW：Oracle数据库在1996年7.3版本中就已经推出了hash join功能。
以上办法可以解决32位int的场景。但别高兴得太早，此时，面试官会加大难度，如果int是64位，或元素是不是int，是字符串，怎么办呢？ 此时，面试官想要得到的答案，就是BloomFilter。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了，这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前，先来看下这两张图：
GreatSQL马上正式开源了，这次又新增了两个重磅特性：InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化，这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
ACM的在线测试里经常涉及到大量数据的的修改，求和等操作，这里介绍一种方法——树状数组。
树状数组（BIT, Binary Indexed Tree）是简洁优美的数据结构，它能在很少的代码量下支持单点修改和区间查询，我们先以 a[] {1, 2, 3, 4, 5, 6} 数组为例建立树状数组看一下树状数组的样子：
本文扩写自郭神的《树状数组新应用》，在此表示膜拜。树状数组的学名貌似叫做Binary Index Tree，关于它的基本应用可参考Topcoder上的这篇Tutorial.
如果我们要求一个数组内任意区间的和，最朴素的算法是每次对区间所有元素进行求和运算，时间复杂度为O(n)。也可以考虑用前缀和的方式去实现，求和运算的时间复杂度为O(1)，但这样一来，如果对数组的某一项进行修改，则要同步维护前缀和数组，这会导致更新操作的时间复杂度由原来的O(1)提升为O(n)。如果数据量非常巨大，这样的时间复杂度仍然是不被接受的。
树状数组或二叉索引树(Binary Indexed Tree)，又以其发明者命名为 Fenwick 树
数据模型是现实生活中数据的抽象，用来描述数据的概念和定义，是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。 常用的数据模型有以下三种：
写在前面： 我们是主要是讲算法模板，即实现的代码，并不讲实现的原理 什么是树状数组？ 树状数组(Binary Indexed Tree(B.I.T), Fenwick Tree)是一个查询和修改
车窗外，路两旁，整整齐齐的是身姿各异的树；会议室，小黑板，不经意间出现树状的结构图；揉了揉眼睛，终于看完一篇和树相关的算法，突然涌现起当年上数据结构课时相同的瞌睡感。迷迷糊糊间，一颗颗树出现在眼前，脑海中回响着一个问题：为什么到处都是树啊？
树状数组（Binary Index Tree, BIT）也是很多OIer心中最简洁优美的数据结构之一。最简单的树状数组支持两种操作，时间复杂度均为 ：
sqli lab是一个练习sql注入攻击的很好的靶场，我有一个朋友曾经刷了4遍通关，之后就是个牛逼的sqler了。 github项目地址： https://github.com/Audi-1/sqli-labs 搭建方法： 1、自己随便搭建个web服务器，比如可以使用wamp这种集成环境包 2、将源代码复制到web服务器网站的根目录文件夹下 3、打开sql-connections文件夹下的“db-creds.inc”文件 4、修改mysql用户名和密码为你自己的 5、打开浏览器，通过localhost的in
完整示例代码地址如下： https://github.com/Dr-Water/springboot-action/tree/master/springboot-shiro
大家好，今天给大家介绍一种新的非常非常实用的数据结构。大家学会了之后，应对各大公司的面试题以及LeetCode等网站的刷题都会用得到，也是广大acmer的入门数据结构之一。
树状数组的核心函数lowbit(int m)：作用是求出 m 的二进制表示的末尾1的位置，对于要查询 m 的前缀和，m = m - lowbit(m) 代表不断对二进制末尾1进行-1操作，不断执行直到 m == 0 结束，就能得到前缀和由哪几个Cm构成
一直以来存储树状结构都采用经典的结构<id,pid>的组合，即每一个节点持有其父节点的ID，并由此构成完整的树状结构。但是这样的结构在遇到大量的查询时会成为严重的性能瓶颈，因为它涉及了对数据库的递归查询。因此我查找了一下网上的各种层次结构的存储方式并决定对其分别实现。本文将通过MySQL+MyBatis+SpringBoot实现先序树存储。 阅读本文之前需要了解：
这是 LeetCode 上的「1893. 检查是否区域内所有整数都被覆盖」，难度为「简单」。
在前一篇文章：线段树初探 中我们看了一下线段树的基本思想并且知道了线段树擅长于解决区间问题。其实对于某些区间问题，我们不仅可以用线段树解决，还可以用树状数组解决。那么可能有小伙伴要问了，那既然线段树和树状数组都可以解决某些区间问题，那么我就一直用线段树就好了啊，为什么还要学树状数组呢？对于这个问题，我这里能给的答案是：对于两者都能解决的区间问题，两者所用的时间复杂度都是O(logn)，树状数组所用的内存空间比线段树更小，还有一个点是：实现树状数组的代码会比线段树的代码更少也更简单。下面来看一下树状数组的基本思想：
讨论树状数组前我们先来思考一个问题，有一个长度为 n 的数组，有两种操作：修改某个数的值和输出下标为 i 到 j 的每个数的和。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
鉴于信息科技的发展，信息管理系统已应用于社会的方方面面，尤其是对于拥有大量信息数据的组织和企业，作用更为突出。但是，随着工作内容的扩大，涉及的信息和人员数量增加，导致维护安全系统的复杂性增加。另外，网络作为最重要的通讯手段，存在着太多的不安全因素，可能会使他人信息泄漏或被人利用。因此，有必要建立一个可靠的权限管理系统，以确保信息系统安全。所以便产生了访问控制技术。 本文首先介绍了RBAC模型的工作原理和概念。在此基础上，介绍了企业管理系统中的管理模块的体系结构设计，其中主要包含部门管理模块、员工管理模块、授权管理模块和角色管理模块。同时，在这些模型的基础上，给出了系统的具体应用。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | SAURABH 编译 | 张伯楠，万如苑，刘云南 引言 大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。 这正是我想要撰写本文的原因。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路，提供帮助。目前我们面临的最大挑战就是根据我们的兴趣和技能选定正确的角色。 为了解决这个问题，我在本文详细阐述了每个与大数据有关的角色，同时考量了工程师以及计算机科学毕业生的不同职位角色
2、CSV文件是一种带有固定格式的文本文件。注意：获取字段的时候可以调整自己的字段类型，格式，满足自己的需求哦。
SessionAnalytics是一个基于互联网用户Session会话的用户路径分析和挖掘系统，综合利用OLAP、数据挖掘、数据可视化等前沿技术，在互联网业务的用户流量和路径分析中，为产品、运营、商业化等企业数据用户提供强大和友好的数据洞察功能。在数据治理、数据分析、数据挖掘等场景，大幅提升数据科学家和工程师的工作效率。 项目特点一：覆盖挖掘/治理/洞察的全链路 智能数据挖掘 支持Kmeans、DTW、中心性分析等多种机器学习算法，为用户提供一站式建模及可视化体验，适用于多种业务场景，助力用户挖掘数
我们老规矩来看LeetCode周赛第290场。这一场比赛的赞助商是华为，应该说是目前为止赞助商当中规模最大的公司了。
近期，腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级，自主研发并上线并行查询功能，计算性能大幅提升，在面对大数据量表单与复杂SQL语句时，查询时间大幅缩短，加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力，不仅需要对计算层进行改造，同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配，具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
(y*query(tree,y)-(x-1)*query(tree,x-1))-(query(tree1,y)-query(tree1,x-1))
的出现次数）」以及「区间查询（查询某段范围内数的个数）」，使用「树状数组」求解较为合适。
在如今的关系型数据库中，有两个开源产品是你必须知道的。其中一个是MySQL，相信关注我的小伙伴们一定都不陌生，因为之前的Spring Boot关于关系型数据库的所有例子都是对MySQL来介绍的。而今天我们将介绍另外一个开源关系型数据库：PostgreSQL，以及在Spring Boot中如何使用。
运维监控工具千千万，仅开源的解决方案就有流量监控（MRTG、Cacti、SmokePing、Graphite 等）和性能告警（Nagios、Zabbix、Zenoss Core、Ganglia、OpenTSDB等）可供选择。
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转载来源:https://www.cnblogs.com/AKing-/p/15311440.html
在阅读了大量关于数据库的资料后，笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法。来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠。在笔者的github中给这个database起名为Freedom。
在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
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