最近在做的业务场景涉及到了数据库的递归查询。我们公司用的 Oracle ,众所周知,Oracle 自带有递归查询的功能,所以实现起来特别简单。
辅助记忆,诗曰: 全值匹配我最爱, 最左前缀要遵守; 带头大哥不能死, 中间兄弟不能断; 索引列上少计算, 范围之后全失效; 模糊百分写最右, 覆盖索引不写星; 不等空值还有或, 索引失效要少用; 字符引号不可丢, 牢记以上就无忧。
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
大部分人第一反应可能都是添加索引,在大多数情况下面,索引能够将一条 SQL 语句的查询效率提高几个数量级。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 ---- ---- 近期,有线上5.6版本event用户反映了两个问题: (1) 部分event莫名其妙的延迟执行 (2) 慢日志不记录event中的更新及插入语句 经过一系列的分析及验证,我们确认这两个问题是mysql原生代码的bug,并向官方report。下面就介绍一下相关代码及这两个bug的具体原因及修复方案。 1 mysql event的代码类图 mysql从5.1版本开始引入event机制,这里介绍的代码主要基于5.6/5.7/8.0。5.7/8.
什么是红黑树? 性质 每个节点不是红色就是黑色 不可能有连在一起的红色节点 根节点都是黑色 root 每个红色节点的两个子节点都是黑色。叶子节点都是黑色:出度为0 满足了性质就可以近似的平衡,不一定要红黑,可以为其他的 为了满足红黑树的性质,因此出现了旋转: 三种变换: 改变颜色:最简单 红变黑 黑变红 左旋:针对于点旋 右旋 旋转和颜色变换规则:所有插入的点默认为红色 变颜色的情况: 当前节点的父亲是红色,且它的祖父节点的另一个子节点也是红色(叔叔节点): 把父节点设为黑色 把叔叔也设为黑色 把祖父也就
那就是搞定面试官系列,我会把常见的面试知识通过这个专栏写出来,比如我们常见的 Java、MySQL、Redis、MQ 以及其他的一些技术框架。
PHP数据结构(十九)——B+树 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 B+树是B树的变种,在数据库系统、文件系统等方面,B+树的运用非常广泛。 1、B+树的要求 1)有n棵子树的结点中含有n个关键字。(B树是n-1个关键字。) 2)所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含有这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。这点意味着,叶子节点存在指向相邻叶子节点的指针。这个是在树形的数据结构中非常特殊的地方,使得B+
这里我们采用了 Nebula v3.0.0、Nebula Java Client v3.0.0,这里提下 Nebula Graph 和 Java 客户端需要相兼容,版本号要对齐。
谈到索引,大家并不陌生。索引本身是一种数据结构,存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间,最大程度减少磁盘 IO。
写一个查询语句,输出所有节点的编号和节点的类型, 并将结果按照节点编号排序。上面样例的结果为:
MySQL索引(index): 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,所以索引的本质就是数据结构!
在开始讲这一小节之前,我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
laravel-nestedset是一个关系型数据库遍历树的larvel4-5的插件包
1. 索引是什么 2. 索引的类型 3. BTree索引 概念 举例:以5阶数为列 4. B+Tree索引 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树索引的查询类型 B+Tree索引的限制
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=65 DEFAULT CHARSET=utf8;
这是一道在 HackerRank 上的 SQL 竞赛题,题目叫做“Binary Tree Nodes”,它的难度等级属于中级。
Mysql 中使用链式存储结构保存一组数据,通常是通过在表中建立父子关系来实现的。比如,在表中保存每个节点的 id 和 parent_id, parent_id 表示该节点的父节点 id. 当我们需要查询某个节点的完整链条时,可以通过递归方式查询所有父节点直到跟节点为止。
社交电商中,现在做的比较出色的就应该属于花生日记,以及最近比较火的芬香。或许你经常会收到朋友或者亲戚发来的分享出的商品,而当你点击这些分享出来的商品后,那么,恭喜你,你可能已经被绑定为下级(粉丝)了。当然,我们这里只是举例说明下。
平时我们在使用INDEX的时候都是那么理所应当,而原理估计了解的人不是太多。今天来说说MYSQL 的索引的一些东西,或许你已经知道了,或许你还不知道,follow me .
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录,我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储,那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
从最初的单机部署,到我们现在的分布式,微服务,随着开发场景越来越复杂,也随之产生了很多很多以前没有遇到过的问题,比如今天我们今天的话题-----分布式锁,而这个话题也可以说是面试中必问的一个问题了,当然,实现分布式锁的方式有很多种,比如mysql,zookeeper等,读完这篇文章你将学到:
基于分布式锁的实现,首先肯定是想单独分离出一台mysql数据库,所有服务要想操作文件(共享资源),那么必须先在mysql数据库中插入一个标志,插入标志的服务就持有了锁,并对文件进行操作,操作完成后,主动删除标志进行锁释放,其与服务会一直查询数据库,看是否标志有被占用,直到没有标志占用时自己才能写入标志获取锁。
大家知道 select * from t where col = 88 这么一条 SQL 语句如果不走索引进行查找的话,正常地查就是
假设此时用普通二叉树记录 id 索引列,我们在每插入一行记录的同时还要维护二叉树索引字段。
在zookeeper shell中使用get命令查看指定路径节点的data、stat信息:
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
zkdash zkdash是一个zookeeper的管理界面,也可以作为任何基于zookeeper的配置管理项目比如:Qconf zkdash页面展 安装与运行 安装步骤 安装并运行mysql 安装p
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110), 此时两棵索引树的示例示意图如下。
本文所述的各种数据结构(二叉树等),均不考虑重复值的情况,本文简述各种数据结构的区别仅仅只是为了理解MySQL索引的需要而做的铺垫。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍TreeWidget树形选择组件的常用方法及灵活运用。
MFC上面放一个树控件.并未这个树控件绑定变量.然后添加一个按钮.按钮的作用就是添加父节点跟子节点.
我们都知道,当获得所有节点(如:getElementsByTagName)或者获得所有子元素(如:element.childNodes)时,实际上返回的是包含一些DOM节点的集合,这个集合要么是 HTMLCollection,要么是 NodeList,两者其实都是类数组的对象。
https://www.jianshu.com/p/951b742fd137 https://time.geekbang.org/column/article/67856 https://github.com/Agileaq/Hierarchical_Design/blob/master/Closure.sql https://juejin.cn/post/6844903906112176141 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%B3%E8%A1%A1%E6%A0%91
学习zepto.js(对象方法)[6] first: 获取当前对象集合中的第一个dom元素。 $("div").first();// 返回第一个div对象(zepto对象)
zookeeper的内部是一个key/value存储引擎,key是以树状的形式构成了一个多级的层次结构,每一个节点既可以存储数据,又可以作为一个目录存放下一级子节点。
在介绍B+树之前, 先简单的介绍一下B树,这两种数据结构既有相似之处,也有他们的区别,最后,我们也会对比一下这两种数据结构的区别。
如果一本新华字典假如没有目录,想要查找某个字,就不得不从第一页开始查找,一直找到最后一页(如果要找的字在最后一页),这个过程非常耗时,这种场景相当于数据库中的全表扫描的概念,也就是循环表中的每一条记录看看该记录是否满足条件,扫描次数为表的总记录数。
在之前的博客中 , 在 BuilderSupport#createNode 方法中创建了 Xml 节点 , 在 BuilderSupport#setParent 方法中设置了 Xml 节点之间的父子关系 ;
etree.parse()第一个参数为html的路径,第二(etree.HTMLParser())和上面etree.HTML()的性质是一样的,为了方便,接下里我使用对本地文件进行解析。
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:
数据库的SQL执行引擎负责处理和执行SQL请求。通常情况下,查询优化器会输出物理执行计划,一般由一系列的算子组成。当前,有两种算子流水线构建方式:1)需求驱动的流水线,由算子不断从下级算子拉取数据;2)数据驱动的流水线,由算子将每个数据推送给父算子。
(1) 关于completeUnitOfWork()在哪里使用到,请看下 React源码解析之workLoop 中的二、performUnitOfWork
如果数据库是跨机房部署,分布式ID是必须的,不然后续做数据分析和统计、跨机房路由会踩大坑。
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?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云