[摘要] 除了范围索引之外,点查找的Hash Map在DBMS中起着类似或更重要的作用. 从概念上讲,Hash Map使用Hash函数来确定性地将键映射到数组内的随机位置(参见图[9 ],只有4位开销,但速度降低3-7倍. 摘要: 原文: https://www.arxiv-vanity.com/papers/1712.01208/ 视频:https://www.youtube.com/watch?v=PWv4ROEvqmk 本文是Google的Fellow,Jeff Dean,把机器学习应用到…

前一阵无意中和同事讨论过一个SQL相关的题(通过一个小问题来学习SQL关联查询),很惭愧一个非常简单的问题由于种种原因居然没有回答正确,数据库知识方面我算不上技术好,谈起SQL知识的学习我得益于2008年进的一家公司,有几个DBA技术相当专业,正好手上有一个项目遇到了一些数据库查询性能问题,就试着想办法优化,于是自己将相法和DBA沟通后,居然得到了他们的赞同,让我信心大增,后来一段时间我又主动找他们聊了一些其它的知识,所以在数据库索引这块我算是相对一般的.net程序员要更加有见解一些.当时我们部…

谷歌大牛 Jeff Dean 是如何成为互联网战神的 原文链接: Will Oremus   翻译: 伯乐在线- Lex Lian 译文链接: http://blog.jobbole.com/47726/ "光在真空中的速度曾经是大约每小时35英里,然后Jeff Dean花了一个周末优化了基础物理学."--出自"关于Jeff Dean的事实" 其实,"关于Jeff Dean的事实"这个G+帖中描述的并非是真实的.不过有人大费周折为他建立了一个类似…

这是Google 2007年的愚人节笑话,罗列了很多Jeff Dean的“光辉事迹”.大名鼎鼎的Jeff Dean想必不用我介绍了.……好吧,还是介绍一下,Jeff Dean是Google最早的一批员工,本来的研究领域是OOT语言的优化技术,也因此是Google很多基础系统的设计者和实现者,BigTable,MapReduce的作者……介绍什么的还是太麻烦了,直接正文吧. Jeff Dean当初面试Google时,被问到“如果P=NP能够推导出哪些结论”,Jeff回答说:“P = 0或者N =…

http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间,谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲.本文是对他这次演讲的总结. 如果你无法理解信息里包含的内容,那么就会很难将其组织起来. 自从AlphaGo与李世石的比赛——这是约翰·亨利对战蒸汽锤…

扩容设计 扩容的单元 一个分片即一个 Lucene 索引 ,一个 Elasticsearch 索引即一系列分片的集合 一个分片即为 扩容的单元 . 一个最小的索引拥有一个分片. 一个只有一个分片的索引无扩容因子 - 如何判断一个请求过来,我的信息在哪个分片上面 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 大致是指文档的id 分片预分配 一个分片存在于单个节点, 但一个节点可以持有多个分片 一个拥有两个分片的索引可以利用第二个节…

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息.可以将数据库索引和书的目录进行类比,通过书的目录我们可以快速查找到章节位置,如果没有目录就只能一页页翻书查找了. 索引数据结构 可以用于提升查询效率的索引结构很多,常见的有B树索引.哈希索引和B+树索引.接下来我们会对这些索引一一进行介绍,并说明InnoDB为什么采用B+树作为索引. 磁盘IO 文件是存储在硬盘上面的.当下硬盘的读取速度十分有限,所以在进行查询定位某个数据的时候,应该尽可能地减少磁盘I/O…

Mysql高级操作 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的…

说实话我从没有在实际项目中使用过索引,仅知道索引是一个相当重要的技术点,因此我也看了不少文章知道了索引的区别.分类.优缺点以及如何使用索引.但关于索引它最本质的是什么笔者一直没明白,本文是笔者带着这些问题研究msdn的一点小结以及一大堆疑惑. 1.表结构 当开发者在数据库中创建一个表时,此时默认为这个表创建了一个分区,注意是一个分区.分区是一种数据组织单元,在这个分区中可存在2种结构,分别是堆结构或B树结构(索引结构),也就是说一个分区里要么是堆结构要么是B树结构.为了在某些方面提高性能以及便于…

"--出自"关于 Jeff Dean 的事实" 其实,"关于 Jeff Dean 的事实"这个G+ 帖中描述的并非是真实的.不过有人大费周折为他建立了一个类似于"关于 Chuck Norris 的事实"这样的网站,这倒是件不同寻常的事. 这是因为 Jeff Dean 是一位软件工程师,而软件工程师们通常是不会像武术界的战神 Chuck Norris 那样的. 一方面,他们不是独行侠,软件开发从本质上来讲是一个协作过程. 另一方面,他们也…

“光在真空中的速度曾经是大约每小时35英里,然后Jeff Dean花了一个周末优化了基础物理学.”——出自“关于Jeff Dean的事实” 其实,“关于Jeff Dean的事实”这个G+帖中描述的并非是真实的.不过有人大费周折为他建立了一个类似于“关于Chuck Norris 的事实”这样的网站,这倒是件不同寻常的事.这是因为Jeff Dean是一位软件工程师,而软件工程师们通常是不会像武术界的战神Chuck Norris那样的.一方面,他们不是独行侠,软件开发从本质上来讲是一个协作过程.另一方…

原文链接:MongoDB的学习--索引类型和属性 索引类型 MongDB的索引分为以下几种类型:单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 单键索引(Single Field Indexes) 在一个键上创建的索引就是单键索引,单键索引是最常见的索引,如MongoDB默认创建的_id的索引就是单键索引. 例子: { "_id" : ObjectId(...), "name" : "Alice", "score&qu…

Jeff Dean,Google的软件架构天才.Google大型并发编程框架Map/Reduce作者. 在Google,公司最顶尖的编程高手Jeff Dean曾发明过一种先进的方法,该方法可以让一个程序员在几分钟内完成以前需要一个团队做几个月的项目.他还发明了一种神奇的计算机语言,可以让程序员同时在上万台机器上用最短的时间完成极为复杂的计算任务. Jeff Dean于1999年加入Google,目前是Google系统架构小组的成员.他在Google主要负责开发Google的网页抓取.索引.查询服…

使用innodb_ruby探查Innodb索引结构 innodb_ruby 是使用 Ruby 编写的 InnoDB 文件格式解析器.innodb_ruby 的目的是暴露一些其他隐藏的 InnoDB 原理. innodb_ruby不适合使用于生产环境,但可以作为学习工具来使用. https://blog.jcole.us/2013/01/03/a-quick-introduction-to-innodb-ruby/…

说实话我从没有在实际项目中使用过索引,仅知道索引是一个相当重要的技术点,因此我也看了不少文章知道了索引的区别.分类.优缺点以及如何使用索引.但关于索引它最本质的是什么笔者一直没明白,本文是笔者带着这些问题研究msdn的一点小结以及一大堆疑惑. 1.表结构 当开发者在数据库中创建一个表时,此时默认为这个表创建了一个分区,注意是一个分区.分区是一种数据组织单元,在这个分区中可存在2种结构,分别是堆结构或B树结构(索引结构),也就是说一个分区里要么是堆结构要么是B树结构.为了在某些方面提高性能以及便于…

建表 建立本次优化案例中所需的数据库及数据表 CREATE DATABASE db0206; USE db0206; CREATE TABLE `db0206`.`article`( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `author_id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL, `category_id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL, `views` INT(11) UNSIGNED NOT NULL, `comm…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.高性能索引 1.查询性能问题 在MySQL使用的过程中,所谓的性能问题,在大部分的场景下都是指查询的性能,导致查询缓慢的根本原因是数据量的不断变大,解决查询性能的最常见手段是:针对查询的业务场景,设计合理的索引结构. 2.索引使用原则 索引的使用并不是越多越好,而是针对业务下的查询场景,不断的改进和优化,例如电商系统中用户订单的场景,假设存在如下表结构: CREATE TABLE `ds_user` ( `id` int(11) NO…

我们在学习MySQL的时候经常会听到索引这个词,大概也知道这是什么,但是深究下去又说不出什么道道来.下面将会比较全面的介绍一下关于索引! 1 索引是什么? 这里用百度百科的一句话来说,在关系数据库中,索引是一种单独的.物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单. 简单来说,索引就是我们一本书的目录,通过目录我们才能更快在一本书中查找到我们所要看的内容.同样的,通过索引我们才能在数据库中查找到我们的数…

为什么选择b+树作为存储引擎索引结构 在数据库或者存储的世界里,存储引擎的角色一直处于核心位置.往简单了说,存储引擎主要负责数据如何读写.往复杂了说,怎么快速.高效的完成数据的读写,一直是存储引擎要解决的关键问题.在绝大部分介绍.讲解存储引擎的书籍或者文章里,大家都默认了读多写少的磁盘存储引擎采用的就是b+树,而极少有人来剖析选择b+树作为索引结构的背后,到底有着怎样的思考和权衡?为了解答上述问题,本文尝试从一个新的视角和大家讨论: 在处理读多写少的场景下,为什么基于磁盘的存储引擎会选择用b+树…

一个工作8年的粉丝私信了我一个问题. 他说这个问题是去阿里面试的时候被问到的,自己查了很多资料也没搞明白,希望我帮他解答. 问题是: "Mysql为什么使用B+Tree作为索引结构" 关于这个问题,看看普通人和高手的回答. 普通人: B+数它的特征就是相对B数来说他的这个非叶子节点不存数据,所有的数据都存在叶子节点 相对于B数来说他的查询次数IO次数会更稳. 高手: 关于这个问题 ,我从几个方面来回答. 首先,常规的数据库存储引擎,一般都是采用B树或者B+树来实现索引的存储. 因为B树…

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名…

公司内部培训SQL Server传统索引结构PPT分享 下载地址 http://files.cnblogs.com/files/lyhabc/SQLServer%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%BB%93%E6%9E%84.ppt SQL优化 讲课 下载地址 http://files.cnblogs.com/files/lyhabc/SQL%E4%BC%98%E5%8C%96%E8%AE%B2%E8%AF%BE.rar PPT有不对的地方,多多拍砖o…

B-树 B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点.下图是 B-树的简化图. B-树有如下特点: 所有键值分布在整颗树中: 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中: 搜索有可能在非叶子结点结束: 在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找: B+ 树 B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树, 它与 B- 树的不同之处在于: 所有关键字存储在叶子节点出现,内部节点(非叶子节点并不存储…

索引类型 MongDB的索引分为以下几种类型:单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 单键索引(Single Field Indexes) 在一个键上创建的索引就是单键索引,单键索引是最常见的索引,如MongoDB默认创建的_id的索引就是单键索引. 例子: { "_id" : ObjectId(...), "name" : "Alice", "score" : 27 } 如果要在如上的文档中创建单键…

有很长时间没有更新博客了,再过几天都2月分了,如果再不更新一篇,我1月分都没有更新,保持连续,今天更新一篇. 最近没有什么看技术方面的东西,游戏,画画搞这些去了.我发现我每年一到年底就是搞这些东西,其实平时技术也搞得少.昨天看了一篇园友博客写的为什么要在自增列,时间上面建聚集索引,我今天更新一篇关于索引的东西.我翻出以前讲关于索引和创建索引的ppt复习一篇,下面就是关于索引的内容. 1.先从字面,定义来理解一下索引.百度百科是这样来说的“将文献中具有检索意义的事项(可以是人名.地名.词语.概念.…

第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2) …

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)…

转载:SQL Server 索引结构及其使用(一) 作者:freedk 一.深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼…

原文:一步一步学习SignalR进行实时通信_8_案例2 一步一步学习SignalR进行实时通信\_8_案例2 SignalR 一步一步学习SignalR进行实时通信_8_案例2 前言 配置Hub 建立DrawingHub 页面 javascript 实现效果 结束语 参考文献 前言 这讲分析一个案例,在一个画板上画画实时在其他客户端上显示. 配置Hub 在Startup中进行配置: public void Configuration(IAppBuilder app) { app.MapSign…

原文:一步一步学习SignalR进行实时通信_6_案例 一步一步学习SignalR进行实时通信\_6_案例1 一步一步学习SignalR进行实时通信_6_案例1 前言 类的定义 各块功能 后台 上线 下线 修改昵称 发送消息给所有人 前台 用户上线消息 昵称改变消息 用户下线消息 更新个人信息 用户上线提醒 发送消息 效果图 结束语 参考文献 前言 由于这段时间在找房子,所以耽误了一段时间.前几讲把一些基础的东西稍微介绍了下,这一讲就简单介绍一个小例子,大致功能是实现在线聊天,并显示在线用户.用…