Mysql5.7版本以后新增的功能,Mysql提供了一个原生的Json类型,Json值将不再以字符串的形式存储,而是采用一种允许快速读取文本元素(document elements)的内部二进制(internal binary)格式,并提供了不少内置函数,通过计算列,甚至还可以直接索引json中的数据。
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。
这家公司的真名就叫做“三藏”,和我的名字“悟空”很契合,唐三藏给悟空面试,合情合理,还带有一丝趣味,所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂,技术负责人面的我,欲知面试结果,文末揭晓。
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。
今天我们来说一下我们的mysql,个人认为现在的mysql能做到很好的优化处理,不比收费的oracle差,而且mysql确实好用。
遍历数组 当为第一个数的时候,从后面找有没有和他相加得结果的数 如果有就返回下标 JS代码
希望大家不要copy到本地修改后直接当做自己的毕业设计,最好自己学一遍python+django+mysql的基础知识。
《「一起学」》系别终于启动了,这个系列我主要会「按照我学习的思路」,给大家更新一下,为的是「学习方法和思路」,当然重要的还有知识,以及 moon 平常是怎么学习一个新的技术的
这里第一句话很关键,文档上说,mongoDB 是一个「文档型数据库,旨在简化开发和扩展」。
简单来说,字符编码的本质是建立整数和字符的映射。从而使得字符可以在计算机内以整数的形式表示,方便传输。比如,我们可以定义 ‘a’ = 1,’b’ = 2,’c’ = 3,就是在进行字符编码。
作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条、网易、滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验、求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解。
虽然已经临近年末,但是还是萌生要看新机会的想法,主要的原因是觉得在目前的岗位上技术增长遇到的瓶颈,因此想去做一些更有挑战的工作。因为仍然准备继续在深圳工作,因此选定了三家公司,腾讯、字节跳动和 shopee,考虑的岗位方向仍然是后台开发(其他岗位也面不上呀,伤心)。虽然年底跳拿不到年终奖了,但是我觉得和自己个人整个职业生涯的发展比起来算不了什么,最好的时机永远是当下。
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构,通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景,对范围查找就失效了。
索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率,就像书的目录一样。常见的索引模型有哈希表、有序数组、B+树。
比亚迪最近几年凭借着其新能源汽车的板块大火了一把,无论是名声还是股价都涨得嘎嘎猛,但是迪子招聘编程技术岗位的人员却有两个特点:
要解释这个问题,其实不单单要从数据结构的角度出发,还要考虑磁盘 I/O 操作次数,因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
LLM大语言模型火的一塌糊涂,很多人已经开始频繁的使用GPT等产品来为自己的工作和生活提效。但这一切还都是通用场景,你如何让LLM去服务你自己所在公司的业务领域呢?比如可不可以借助GPT来提高自己公司产品的推荐效率呢?可不可以借助GPT来更好地服务员工日常的问题咨询呢?可不可以借助GPT来搭建公司自己的知识库呢?可不可以借助GPT来改善公司的客户服务体验呢?答案是一切兼有可能。
sort buffer、内存临时表和 join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据,以辅助 SQL 语句的执行的。其中,我们在排序的时候用到了 sort buffer,在使用 join 语句的时候用到了 join buffer。
同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询。
MySQL的基本存储结构是页,记录都存在页里面,下图以聚簇索引为例,页与页之间构成一个双向链表,每个页中的记录又组成一个单向链表,页里边将记录分组,将每组第一个记录的主键提取出来构成一个目录项,目录项是一个数组,叶子结点记录了实际的记录,而非叶子结点并不记录实际记录,只是记录了其孩子结点第一个记录的主键以及所在页号。
来这里找志同道合的小伙伴! 背景 各业务系统为使用mysql的业务数据,重复开发出多套数据同步工具,一方面难以管理,另外部分工具性能也偏差。需要一个统一为mysql数据提供同步服务的平台。该平台需支持离线同步,实时订阅,实时同步三大基本功能。 架构 一、功能整合 1、各功能如何实现? 离线同步:可理解为将根据一个sql查询出的数据同步到其它目标存储上; 实时订阅:通过实时解析mysql-binlog,将数据的变动封装成事件存于消息队列,供用户订阅消费; 实时同步:提供一些常见的订阅客户端料现,实时消费
主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表。
TypeORM是一个采用TypeScript编写的用于Node.js的优秀ORM框架,支持使用TypeScript或Javascript(ES5, ES6, ES7)开发。 目标是保持支持最新的Javascript特性来帮助开发各种用到数据库的应用 – 不管是轻应用还是企业级的。
你好,我是 Guide。今天来分享一位球友的 2022 春招面经,拿到了美团、字节、华为等公司的 offer。面经中涵盖的问题,我几乎都找到了对应的参考答案,希望可以帮助到你。
TypeORM github: https://github.com/typeorm/typeorm 这篇译文是从TypeORM github上的使用说明上翻译过来的,已经提交PR并merge到库中
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.
在InnoDB中,数据会存储到磁盘上,在真正处理数据时需要先将数据加载到内存,表中读取某些记录时,InnoDB存储引擎不需要一条一条的把记录从磁盘上读出来,InnoDB采取的方式是:将数据划分为若干个页,以页作为磁盘和内存之间交互的基本单位,InnoDB中页的大小一般为 16 KB,也就是说,当需要从磁盘中读数据时每一次最少将从磁盘中读取16KB的内容到内存中,每一次最少也会把内存中的16KB内容写到磁盘中。
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。
多个 key 值经过哈希函数的换算,会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是,拉出一个链表。
字节跳动面试题 历经4面,“跳进”字节跳动 字节跳动一面: 自我介绍 tcp和udp区别,应用场景 tcp三次握手,为什么有第三次? 讲一下get和post区别,其他命令 讲一下进程和线程区别,什么时候用多线程?怎么保证线程安全? synchronized的使用,是对什么加锁? 栈和队列,怎么用栈实现队列? 垃圾回收算法,复制算法中存活对象太多怎么办? 可达性分析,GC Root可以是哪些对象? hashmap底层实现,put get过程,扩容,为什么容量为2的倍数? java基本类型,基本类型间的转换(s
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)
1.7中存在永久代,1.8中没有永久代,替换它的是元空间,元空间所占的内存不是在虚拟机内部,而是本地内存空间,这么做的原因是,不管是永久代还是元空间,他们都是方法区的具体实现,之所以元空间所占的内存改成本地内存,官方的说法是为了和JRockit统一,不过额外还有一些原因,比如方法区所存储的类信息通常是比较难确定的,所以对于方法区的大小是比较难指定的,太小了容易出现方法区溢出,太大了又会占用了太多虚拟机的内存空间,而转移到本地内存后则不会影响虚拟机所占用的内存
有很长一段时间没有做PHP开发了,最近有做PHP开发的小伙伴在个人微信公众号后台留言,能够分享一些PHP有关的面试题。于是给安排上。
概念各种编码ASCII编码各个国家的编码统一编码从mysql中读取数据的编解码历程
前几天我们讲到了缓存的读写策略(你一定要掌握这种缓存读写策略,开发必备)以及如何搭建高可用缓存系统(分布式缓存高可用方案,我们都是这么干的),都是为了能在基础架构上让我们的缓存命中率能更高,防止大量的请求直接穿透我们的后端存储系统例如MySQL数据库,造成数据库的带宽和连接骤升,从而拖垮我们的整个业务。
知识库服务依赖该数据库,Embedding 形式个性化训练 ChatGPT,必不可少的就是向量数据库 因为 qdrant 向量数据库只支持 Docker 部署,所以需要先安装好 Docker 服务。
今天分享的内容是MySQL里面的group by语句,部分案例节选自极客时间的《MySQL45讲》,大家有兴趣可以购买相应课程进行学习,废话就不多说了,直接从例子开始吧。
如果这样存数据,对于用户量大的应用,db可能扛不住,比如 1000W 用户,一天一条,那么一个月就是 3 亿数据,非常庞大。
摘要:MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺,无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求,而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。
1.Obejct set(int index,Obejct element)方法是在索引index位置的元素替换成element对象,把替换后的元素返回。
以上就是mysql光标的使用,希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路:MySQL
导读 mysql在5.7版本之后出了一个json类型字段,方便存储不规则字段,常用为表单的业务字段,原先mysql加个业务字段需要修改表结构。通过json字段则不需要。 例子 没有json类型 字段 解释 id 主键 name 姓名 age 年龄 address 地址 phone 电话 isDel 是否删除 运用json类型 字段 解释 id 主键 user_json 用户json {“name”:“翟”,“age”:“26”…} isDel 是否删除 如果用户增加删除一个字段,json更加灵活,不需要
应聘者:1、Runnable接口可以避免单继承的限制,要是继承Thread类的话,那么就不能继承其他的类了,因为只能单继承,如果实现了接口Runnale后,还可以继承其他的类,或实现其他的接口。
上一篇关于Python和MySQL的简单联调做了学习。 这次主要是将这个过程再优化扩大点。 对教务处需要的数据都进行了处理存进数据库了。 也是对bug问题的总结。
这两天请了两天假,出去看了看外面的招聘市场。两天时间差不多面了10家公司,成功拿到7家offer,这里总结一下,个人在面试中遇到的一些问题,不是很全,有一些忘记了。每道题从题目看很简单,在实际中都是一步一步步的深度挖掘,这里就没有总结的很细。这里面的公司有电商、游戏、大数据类型的公司。
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用,而是专注分享下“ES 如何快速检索”这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。
最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析,就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。
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