B+树的创建(索引的创建) 1.比如为phoneNum创建了一个索引,phoneNum这列保存了很多的手机号码 2.索引创建的过程中,会为这些数据进行适当的编码(根据这个数据所在的物理地址),如 3670 可能编成 66 这个号码 3.然后根据所有编成的号码,创建一些对比值,这些对比值实际上是不存在的, 4.将这些对比值作为根和支,编成的号码作为叶子,这些叶子节点都是一个一个的引用,指向了实际数据的物理地址 构成一颗多路径的树,可以是二叉,也可以是三.四叉 注:在和对比值比较的过程中,最后叶子节…

博客转载自:https://leileiluoluo.com/posts/kdtree-algorithm-and-implementation.html k-d tree即k-dimensional tree,常用来作空间划分及近邻搜索,是二叉空间划分树的一个特例.通常,对于维度为k,数据点数为N的数据集,k-d tree适用于N≫2k的情形. 1)k-d tree算法原理k-d tree是每个节点均为k维数值点的二叉树,其上的每个节点代表一个超平面,该超平面垂直于当前划分维度的坐标轴,并在该…

1.什么是索引? 索引:加速查询的数据结构. 2.索引常见数据结构 顺序查找: 最基本的查询算法-复杂度O(n),大数据量此算法效率糟糕. 二叉树查找:(binary tree search): O(log2n) ,二叉查找树根节点固定,非平衡.树高度深,高度决定io次数,io耗时大. hash索引 无法满足范围查找. 二叉树.红黑树 :导致树高度非常高(平衡二叉树一个节点只能有左子树和右子树),逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,IO次数多查找慢,效率低.todo 逻辑上相…

FP Tree算法原理总结 在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法的原理做了总结.作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈.为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法运行的效率.下面我们就对FP Tree算法做一个总结. 1. FP Tree数据结构 为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据.这个数据结构包括三部分,如…

在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法的原理做了总结.作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈.为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法运行的效率.下面我们就对FP Tree算法做一个总结. 1. FP Tree数据结构 为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据.这个数据结构包括三部分,如下图所示: 第一部分是一个项…

Lucene是一个高效的,基于Java的全文检索库[1].所以在介绍Lucene的检索功能之前,我们要先了解一下全文检索以及Lucene的索引结构. 一.全文检索的基本原理 1. 数据的分类 什么是全文检索呢,这要从我们生活中的数据说起.我们生活中的数据可以分为三种: 结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等. 非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等,也要做全文数据. 半结构化数据:XML,HTML等,当根据需要可按结构化数据来处理,也可抽取出纯文…

本文属于<InfluxDB系列教程>文章系列,该系列共包括以下 15 部分: InfluxDB学习之InfluxDB的安装和简介 InfluxDB学习之InfluxDB的基本概念 InfluxDB学习之InfluxDB的基本操作 InfluxDB学习之InfluxDB的HTTP API写入操作 InfluxDB学习之InfluxDB数据保留策略(Retention Policies) InfluxDB学习之InfluxDB连续查询(Continuous Queries) InfluxDB学习之…

数据库MySQL 之 索引原理与慢查询优化 浏览目录 索引介绍方法类型 聚合索引辅助索引 测试索引 正确使用索引 组合索引 注意事项 查询计划 慢查询日志 大数据量分页优化 一.索引介绍方法类型 1.介绍 可以帮助用户快速的找到需要的内容:在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 总结: 索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然…

Merkle Tree 概念 来源 https://www.cnblogs.com/fengzhiwu/p/5524324.html /*最近在看Ethereum,其中一个重要的概念是Merkle Tree,以前从来没有听说过,所以查了些资料,学习了Merkle Tree的知识,因为接触时间不长,对Merkle Tree的理解也不是很深入,如果有不对的地方,希望各位大神指正*/ Merkle Tree,通常也被称作Hash Tree,顾名思义,就是存储hash值的一棵树.Merkle树的叶子是数…

上篇文章已经简单介绍了Mysql索引的基本介绍,这篇文章主要讲解一下所以的实现原理.索引的定义其实非常复杂,严格的定义需要用到关系代数的概念,不在咱们讨论范围内,这里咱们只讨论mysql的常用的引擎的索引,以及这些引擎为什么要选择B+Tree? 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的…

最近要做个文章搜索,对全文检索原理以及es原理进行了一些调研, 1.  es索引文件为多个文本文件描述,索引文件中的内容构成可见 http://elasticsearch.cn/article/86 2.  检索原理,首先查询分析器->分析查询字段->匹配文档->根据配置打分系统或者说算法打分. 详细过程可见 http://es.xiaoleilu.com/100_Full_Text_Search/05_Match_query.html 一段话分词后查询和直接提交查询由引擎中的分词插件分…

参考资料: Kd Tree算法原理 Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一棵二叉树,树中存储的是一些K维数据.在一个K维数据集合上构建一棵Kd-Tree代表了对该K维数据集合构成的K维空间的一个划分,即树中的每个结点就对应了一个K维的超矩形区域(Hyperrectangle).…

上回说到,游戏项目中客观会遇到逻辑状态的复杂性和动画状态的单一性之间的矛盾,那么Animation Tree是如何解决这个问题的呢? 这又需要引入一个定律:就是逻辑状态无论有多么复杂,但一套逻辑状态组合一定唯一对应一个具体的动画. 举例来说:已知控制当前游戏对象的逻辑状态有是否技能中.是否受击.是否中毒.是否眩晕. 那么我们可以建立一个下面的关系: 技能中 否 是 否 否 否 否 是 受击 否 否 是 否 否 否 是 中毒 否 否 否 是 否 是 是 眩晕 否 否 否 否 是 是 否 最终动作…

在FP Tree算法原理总结和PrefixSpan算法原理总结中,我们对FP Tree和PrefixSpan这两种关联算法的原理做了总结,这里就从实践的角度介绍如何使用这两个算法.由于scikit-learn中没有关联算法的类库,而Spark MLlib有,本文的使用以Spark MLlib作为使用环境. 1. Spark MLlib关联算法概述 在Spark MLlib中,也只实现了两种关联算法,即我们的FP Tree和PrefixSpan,而像Apriori,GSP之类的关联算法是没有的.而…

一. 软件平台与硬件平台 软件平台: 1.操作系统:Windows-8.1 2.开发套件:无 3.仿真工具:无 硬件平台: 1. FPGA型号:无 2. DDR3型号:无 二. 存储器的分类 存储器一般来说可以分为内部存储器(内存),外部存储器(外存),缓冲存储器(缓存)以及闪存这几个大类.内存也称为主存储器,位于系统主机板上,可以同CPU直接进行信息交换.其主要特点是:运行速度快,容量小.外存也称为辅助存储器,不能与CPU之间直接进行信息交换.其主要特点是:存取速度相对内存要慢得多,存储容量大…

在有网络的情况下: 1.包管理器安装 centos 中用  yum -y install tree ubuntu 中用  apt-get install tree 当然如果需要权限不要忘了在前面加上 sudo 2.源码编译安装 wget ftp://mama.indstate.edu/linux/tree/tree-1.6.0.tgz .tgz cd tree- make && make install 最后可以  cp tree /bin 在没有网络的情况下: 1.提前下载源码文件 ft…

版权说明: 本文章版权归本人及博客园共同所有,转载请标明原文出处( https://www.cnblogs.com/mikevictor07/p/10006553.html ),以下内容为个人理解,仅供参考. 一.前言     数据平台已迭代三个版本,从头开始遇到很多常见的难题,终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的 实现参考,少走些弯路,在此篇幅中偏重于ES的优化,关于HBase,Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考,不再赘述. 二.需求说明 项目背景: 在一业务系…

最近发现很多数据库都使用了 LSM Tree 的存储模型,包括 LevelDB,HBase,Google BigTable,Cassandra,InfluxDB 等.之前还没有留意这么设计的原因,最近调研时间序列数据库的时候才发现这样设计的优势所在,所以重新又复习了一遍 LSM Tree 的原理. 特点 总的来说就是通过将大量的随机写转换为顺序写,从而极大地提升了数据写入的性能,虽然与此同时牺牲了部分读的性能. 只适合存储 key 值有序且写入大于读取的数据,或者读取操作通常是 key 值连续的…

首先,我们先了解一下内存的大体结构工作流程,这样会比较容量理解这些参数在其中所起到的作用.这部分的讲述运用DDR3的简化时序图. DDR3的内部是一个存储阵列,将数据“填”进去,你可以它想象成一张表格.和表格的检索原理一样,先指定一个行(Row),再指定一个列(Column),我们就可以准确地找到所需要的单元格,这就是内存芯片寻址的基本原理.对于内存,这个单元格可称为存储单元,那么这个表格(存储阵列)就是逻辑 Bank(Logical Bank,下面简称Bank). DDR3内部Bank示意图,…

久仰K-D tree大名已久,终于在合适的时候遇见了合适的水题入了坑入了门 K-D tree是什么 K-D tree是什么? 按名字上翻译来就是K维的树,就是一个用来维护K维空间的点的平衡二叉树 K-D tree有什么用 K-D tree可以进行空间上的操作,最经典的就是查询最近/最远 点对 还有很多我不知道 K-D tree的原理与实现 K-D tree,又有一个名字叫做划分树,与其原理相联系 类似于普通的平衡树,对于普通的平衡树的节点u,其左右子树分别是权值小于u的和权值大于u的,该节点就相…

数据平台已迭代三个版本,从一开始遇到很多常见的难题,到现在终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的实现参考,但愿能帮助大家少走些弯路,在此篇幅中偏重于ElasticSearch的优化. 一.需求说明 项目背景: 在一业务系统中,部分表每天的数据量过亿,已按天分表,但业务上受限于按天查询,并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配),分库代价较高. 改进版本目标: 数据能跨月查询,并且支持1年以上的历史数据查询与导出: 按条件的数据查询秒级返回. 二.ElasticSearch检索…

[题解]#6622. 「THUPC 2019」找树 / findtree(Matrix Tree+FWT) 之前做这道题不理解,有一点走火入魔了,甚至想要一本近世代数来看,然后通过人类智慧思考后发现,这道理可以用打马后炮别的方式来理解. 先放松一点条件,假如位运算只有一种,定位某一颗生成树,那么可以知道 \[ w(T)=\oplus_{w\in W} w \] 写成生成函数的形式,对于每条边就是 \[ h((i,j))=[\exist e=(i,j,w)]x^w \] 现在重边可以看做一条边了…

咱们正式进入了机器学习的模型的部分,虽然现在最火的的机器学习方面的库是Tensorflow, 但是这里还是先简单介绍一下另一个数据处理方面很火的库叫做sklearn.其实咱们在前面已经介绍了一点点sklearn,主要是在categorical data encoding那一块.其实sklearn在数据建模方面也是非常666的.一般常用的模型都可以用sklearn来做的.既然它都这么牛逼了,咱们为啥还要学TensorFlow呢?其实主要的原因有两个,一是因为Google在流量方面的强势推广,导致绝…

Mysql B-Tree和B+树索引 Mysql加快数据查找使用B-Tree数据结构存储索引数据,InnoDB存储引擎实际使用B+Tree.下面首先介绍下B-Tree和B+Tree的区别: 一.B树和B+树索引(手绘图简要说明) 1.B-Tree索引: 2.B+Tree索引: 3.B-Tree 和B+Tree索引查找原理: 非叶子节点存储索引关键字,叶子节点指针指向的是被索引的数据.节点槽中存放了指向子节点的指针(可以理解为两个关键字之间),存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要…

MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M…

最近邻法和k-近邻法 下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类? 提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类.由此,我们引出最近邻算法的定义:为了判定未知样本的类别,以全部训练样本作为代表点,计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据.但是,最近邻算法明显是存在缺陷的,比如下面的例子:有一个未知形状(图中绿色的圆点),如何判断它是什么形状? 显然,最近邻算法的缺陷--对噪声数据过于敏感,为了解决这个问题,我们可…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307 )选择特征(坐标轴)的方法  (2)以该特征的哪一个为界 (3)达到什么条件算法结束. (1)选择特征的方法 计算当前观测点集合中每个特征的方差,选择方差最大的一个特征,然后画一个垂直于这个特征的超平面将所有观测点分为两个集合. (2)以该特征的哪一个值为界 即垂直选择坐标轴的超平面的具体位置. 第一种是以各个点的方差的中值(median)为界.这样会使建好的树非常地平衡,会均匀地分开…

面试相关的问题(下) 四 Linux高级_ 1.Linux机器 变慢,怎么查看? (1)整机的性能 主要查看的是CPU和内存 先查看整机的top,使用命令 top 虚拟机 使用1可以查看哪个核被占用过高 查看id(上图中43.9id) 也就是空闲率 越大越好,证明不是CPU引起的 COMMAND : 进程名称 PID 为对用的ID load average 系统负载率 上图中可见有三个值,3个数加起来/3 在乘以 100%,结果在>=60% 的话,说明系统负载很高 uptime,系统命令的精简版…

一.从Trie说起 DAT是Double Array Trie的缩写,说到DAT就必须先说一下trie是什么.Trie树是哈希树的一种,来自英文单词"Retrieval"的简写,可以建立有效的数据检索组织结构,trie中文叫做键树,也叫字典树,从名字就可以看出trie的实质是一个树.trie的核心思想是空间换时间,利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的. 基本性质: 1)根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符. 2)从根节点到某一节点,路径上经过的…

索引 索引的简介 简单来说,索引是一种数据结构 其目的在于提高查询效率 可以简单理解为“排好序的快速查找结构” 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储在中磁盘上我们一般所说的索引,如果没有特殊说明的话,就是指B+树结构组织的索引.其中聚集索引,次要索引,覆盖索引,复合索引,前缀索引,唯一索引默认都是使用B+树索引. 一般java开发知道这些基本够用了 索引的优势 类似大学图书馆建数目索引,提高数据检索效率,降低数据库的io成本通过索引对数据进行排序,降…