前面其实写了好几篇关于 mysql 索引的文章了,文章中有具体的实例和 sql 语句,这篇文章我想再用纯大白话讲讲 mysql 索引,文中不涉及具体 sql 。
不知道你有没有这种感觉,那些所谓的数据结构和算法,在日常开发工作中很少用到或者几乎不曾用到,可能只是在每次换工作准备面试的时候才会捡起来学习学习。
这段时间在维护产品的搜索功能,每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。
有读者在 mysql索引为啥要选择B+树 (上) 上篇文章中留言总结了选择 B+ 树的原因,大体上说对了,今天我们再一起来看看具体的原因。
这个事情要回溯到曾经背八股文的时候了,想必大家在背八股文的时候对于事务隔离级别都已经背得滚瓜烂熟了,一般在说隔离级别的时候,都顺带会提到mysql的innodb的RR隔离级别,由于他与众不同的实现方式,通常会有下面的一些描述:
一般情况下,我们会在一个索引上较多的使用等值查询或者范围查询,此时索引大多可以帮助我们极快的查询出我们需要的数据。
在告警监控场景中,值守人员经常需要按时间段查询告警列表或其它相关信息。尤其在需要进行实时分析的自动化告警评估和推荐业务中,由于需要对时间段内全部告警进行评估,如果每次都要从数据库中加载完整数据,会产生很高的I/O负载,响应速度也不尽如人意。
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。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库,分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
RDBMS(Relaction DataBase Mangement System):MySQL、SQL Server、IBM DB2、Oracle
了解一个产品,从性能测试下手是最好的方法,这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念,它描述了数据之间的组织方式和关系,以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有:数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
MySQL是一种结构化查询语言,用于管理关系型数据库系统。在大型数据库中,索引是优化数据访问和查询速度的重要工具。本文将围绕MySQL索引优化模块,介绍索引结构、索引建立依据以及索引最终效果等方面的内容。
ClickHouse应用于OLAP(在线分析处理)领域,具体来说满足如下特点使用此技术比较合适:
来源:https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
来源:blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
说二叉查找树是一种查找效率很高的数据结构,它有三个特点: (1)每一个节点最多仅仅有两个子树。 (2)左子树都为小于父节点的值,右子树都为大于父节点的值。 (3)在n个节点中找到目标值,一般仅仅须要log(n)次比較。 二叉查找树的结构不适合数据库,由于他的查找效率与层数有关。越处在下层的数据,就须要越多次的比較。极端的情况下,n个数据须要n次比較才干找到目标值。对于数据库来说,每进入一层,就要从硬盘读取一次数据,这很致命,由于硬盘的读取时间远远大于数据处理时间,数据库读取硬盘的次数越少越好。 B树是对二叉查找树的改进。它的设计思想是,将相关数据尽量集中在一起,以便一次读取多个数据,降低硬盘操作次数。
SQL(Struted Query Language): 结构化查询语言,是用来连接和操作RDBMS的标准计算机语言
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 :
以Col1为主键,则上图是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意
线段树是一种专用于处理区间查询的数据结构,在解决范围内的查询和更新操作时具有高效性能。在本文中,我们将深入讲解Python中的线段树,包括线段树的基本概念、构建、查询和更新操作,并使用代码示例演示线段树的使用。
其中时间时间区间查询 被坑了一把。后来直接改成字符串格式的了(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)。
数据库作为项目中必不可少且运行速度相对较慢的一环,尤其是在大数据量下保证其更高的性能、更稳定的性能是每个后端程序员必备的技能。MySQL在执行查询语句时,会通过IO扫描磁盘,遍历数据表中的每一条数据,时间复杂度为O(N),当数据量达到百万级别时,查询的速度会极慢,严重影响用户体验。
能不用空格表示OR或者AND就不用空格表示,因为要么全用要么全部不用,否则会因为解析搜索同级的时候,若出现空格和OR,会冲突覆盖意义,虽不会报错,但是,得不到自己要的结果。
当我们使用汉语字典查找某个字时,我们会先通过拼音目录查到那个字所在的页码,然后直接翻到字典的那一页,找到我们要查的字,通过拼音目录查找比我们拿起字典从头一页一页翻找要快的多,数据库索引也一样,索引就像书的目录,通过索引能极大提高数据查询的效率。
最近,Twitter Cache团队的工程师Yu Yao在Youtube发表了一段演讲,介绍了Twitter如何使用Redis提高系统可伸缩性。High Scalability对这段演讲进行了整理和总结。 Yu Yao首先解释了为什么Twitter Cache团队选择了Redis,而不是Memcache。原因在于Twitter对网络带宽以及长通用前缀(Long Common Prefix)在使用效率上的考虑。Twitter主要将Redis用于timeline服务,而针对这方面的功能,Redis的表现要优于M
一、使用where方法进行时间的比较查询 where(‘create_time’,’> time’,’2019-1-1′); // 大于某个时间 where(‘create_time’,'<= time’,’2019-1-1′); // 小于某个时间 where(‘create_time’,’between time’,[‘2018-1-1′,’2019-1-1’]); // 时间区间查询 二、使用whereTime方法 whereTime(‘birthday’, ‘>=’, ‘1970-10-1
有个学⽣表,包含(学⽣id,年龄,姓名),当我们需要查询姓“张”的学⽣的时候,如何
有一份航班预订表 bookings,表中第 条预订记录 意味着在从 到 (包含 和 )的 每个航班 上预订了 个座位。
注意关键字where,where后面跟上一个或者多个条件,条件是对前面数据的过滤,只有满足where后面条件的数据才会被返回。
线段树是算法竞赛中常用的用来维护 区间信息 的数据结构。线段树可以在 O(\log_{2}{N}) 的时间复杂度内实现单点修改、区间修改、区间查询等操作。
首先最容易想到的方法就是先求出前缀和sum[i],然后区间[a,b]的和就可以直接通过sum[b]-sum[a-1]得到。
在计算机科学和算法领域,区间操作问题是一类常见且重要的问题,它们涉及到在一维数据结构中执行查询和更新操作。线段树是一种用于解决这类问题的强大数据结构。
本文实例讲述了tp5(thinkPHP5框架)时间查询操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
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」。
简单模拟题,在每一轮操作中可以将 num 加一,而对 x 减一,因此最大 x 就是 num + 2 * t。
51Nod-1617-奇偶数组:ACM模板题解。首先给定一个1~n序列,进行一系列变换直到没有变化,然后对该序列进行区间查询。通过奇偶划分,将原始序列转换成两个等差数列。在线段树的基础上,使用递归的方法实现区间查询。
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:
解决办法,起别名 total = this->model ->alias([‘fa_xb_order’=>’xborder’])//解决tp5 连表查询,时间区间查询报错的bug ->with([‘xborder’,’xbordergoods’]) ->where(where) ->order(
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀 , 但是如果插入 删除操作成本高,适合数据不变化或只新增.
一开始学线段树是跟zhx老师,用一个sum数组代替结构体 但是发现sum数组比较难打lazy标记,而且调试非常非常困难 所以就跟着xxy老师用struct结构体存变量 感觉这种方式虽然比sum难写一点但是比较容易理解 到现在线段树的基本操作: 1.单点修改 2.单点查询 3.区间修改(加减) 4.区间查询 基本都掌握了,但是像区间加减乘除混合的听别人说太高大上而且时间比较急就仅仅看看了思路,没手动实践 在敲线段树的时候总结出了一点规律和经验: 1.结构体的大小必须要开4*MAXN 2.所有的中间值m都是由当
binary index tree 来自OI-wiki的图,我记得刘汝佳书里也有,不过那本书不在我手边
V5.1.23+版本开始,支持findOrEmpty方法,当查询不存在的时候返回空数组而不是Null。
有这样一类问题,给定一个数列,让你求某段区间内和。如果对某个值或某段区间内的值进行修改后,如何快速的求和。如果线性执行更新操作或求和操作,无疑时间复杂度太大了。 那么借助分治的思想,在执行更新区间的操作时,把它转化为几段区间的更新,同样求和操作时,也通过维护分段区间的和来达到快速求区间和的问题。线段树就是利用二叉树这种数据结构,来维护区间信息的一种数据结构。
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。
redis的有序号集合是通过跳表来实现的,严格地讲还有散列表 我们都知道redis的有序集合操作都包括 :
通常来说直接绘制一个原始的 Counter 类型的指标数据用处不大,因为它们会一直增加,一般来说是不会去直接关心这个数值的,因为 Counter 一旦重置,总计数就没有意义了,比如我们直接执行下面的查询语句:
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