引言 好久没写文章了,今天回来重操旧业.毕竟现在对后端开发的要求越来越高,大家要做好各种准备. 因此,大家有可能遇到如下问题 为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树? 回答这个问题时,给自己留一条后路,不要把B树喷的一文不值.因为网上有些答案是说,B树不适合做文件存储系统的索引结构.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.因此,就有了这篇文章的诞生~ 文末附面试指南! 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构,其他存储引擎我们暂时不讨论. B树和B+

引言 好久没写文章了,今天回来重操旧业. 今天讲的这个主题,是<面试官:谈谈你对mysql索引的认识>,里头提到的一个坑. 也就是说,如果面试官问的是,为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树?这个问题时,给自己留一条后路,不要把B树喷的一文不值.因为网上有些答案是说,B树不适合做文件存储系统的索引结构.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.因此,就有了这篇文章的诞生~ 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构,其他存储引擎我们暂时不讨论. B树和

文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech 文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech,欢迎访问更多有趣有价值的文章. 关于 B 树与 B+ 树,网上有一个比较经典的问题:为什么 MongoDb 使用 B 树,而 MySQL 索引使用 B+ 树? 但实际上 MongoDb 真的用的是 B 树吗? 通过查阅资料,我从 MongoDb 的官网和 WiredTiger 官网找到了答案.MongoDb 官网关于存储引擎(Storage Engine)的描述写道:从 Mon

一.关系 MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系.文档间可以通过嵌入和引用来建立联系.MongoDB 中的关系可以是:1对1,1对多,多对1,多对多. 一个用户可以用多个地址,这是典型的一对多关系. user文档可以是: { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "9

1.为什么 MongoDB 使用B-树,而不是B+树 MongoDB 是一种 nosql,也存储在磁盘上,被设计用在数据模型简单,性能要求高的场合.性能要求高,我们看B-树与B+树的区别: B+树内节点不存储数据,所有 data 存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为 log n. 而B-树查询时间复杂度不固定,与 key 在树中的位置有关,最好为O(1) 我们说过,尽可能少的磁盘 IO 是提高性能的有效手段.MongoDB 是聚合型数据库,而B-树恰好 key 和 data 域聚合在一起. 2.

一 B树的由来 B树指的是一类树,包括B-树,B+树,B*树等,是一种自平衡的搜索树,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.B树是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般用在文件系统及数据库中. 1. 为什么不用二叉平衡树 传统用来搜索的平衡二叉树有很多,AVL树,红黑树等.这些树在一般情况下的查询性能非常好,但当数据量非常大的时候就无能为力了.数据量非常大时,内存不够用,大部分数据只能存放在磁盘上,只有需要的数据才加载到内存.

直接上代码: function aryTree($ary, $tagId = 'id', $tagPid = 'pid', $tagSub = '_sub') { if(is_array($ary)) { $refer = array(); // 创建基于主键(id)的数组引用(映射) foreach ($ary as $k => $v) { $refer[$v[$tagId]] =& $ary[$k]; // "引用":不同的变量名访问同一个内容 } foreach (

var transformContents = CFStringCreateMutableCopy(nil, 0, "咋啊的看到回复阿斯顿发货发哦iasdifas")CFStringTransform(transformContents, nil, kCFStringTransformMandarinLatin, 0)var traStr:String = transformContents as Stringlet index = advance(traStr.startIndex,

var transformContents = CFStringCreateMutableCopy(nil, 0, "咋啊的看到回复阿斯顿发货发哦iasdifas") CFStringTransform(transformContents, nil, kCFStringTransformMandarinLatin, 0) var traStr:String = transformContents as String let index = advance(traStr.startInd

加载 如何利用索引和主存储,是一种两难的选择. 选择不使用索引,只使用主存储:除非查询的字段就是主存储的排序字段,否则就需要顺序扫描整个主存储. 选择使用索引,然后用找到的row id去主存储加载数据:这样会导致很多碎片化的随机读操作.(ES检索出来的一堆ID,然后根据这些ID去数据库里取东西就是碎片化的磁盘操作!) 没有所谓完美的解决方案.MySQL支持索引,一般索引检索出来的行数也就是在1~100条之间.如果索引检索出来很多行,很有可能MySQL会选择不使用索引而直接扫描主存储,这就是因为用

作者:孤独烟 由于近期是互联网寒冬,然而烟哥的好友还是顶着重重压力出去面试,最终斩获无数offer.在烟哥的沟通下,终于套得其中一套题目,故在此分享! 公司:国内三巨头其中的一家!面试时间约在1月份左右!基本上都是在晚上,所以不影响白天上班! 一面 一面偏架构方面 1.介绍一下自己,讲讲项目经历 2.你们项目中微服务是怎么划分的,划分粒度怎么确定? 3.那在实践微服务架构中,有遇到什么问题么? 4.你们在关于微服务间数据一致性问题,是如何解决的? 5.你们为什么不用其他的MQ,最终选择了Rock

公司:国内三巨头其中的一家!面试时间约在1月份左右!基本上都是在晚上,所以不影响白天上班! 一面 一面偏架构方面 1.介绍一下自己,讲讲项目经历 2.你们项目中微服务是怎么划分的,划分粒度怎么确定? 3.那在实践微服务架构中,有遇到什么问题么? 4.你们在关于微服务间数据一致性问题,是如何解决的? 5.你们为什么不用其他的MQ,最终选择了RokcetMQ? 6.为什么RocketMQ没有选择ZooKeeper,而是自己实现了一个NameServer集群? 7.嗯,理解的不错,Zookeeper在

1.引言         InnoDB 存储引擎支持以下几种觉的索引:             1.1    B+ 树索引 (平衡树索引)             1.2    全文索引             1.3    哈希索引             InnoDB 存储引擎支持的哈希索引是自适应的, InnoDB 存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,也就是说无法人为在表中生成哈希索引.             B+ 树索引就是传统意义上的索引,目前关系型数据库中查找最为常用和

#SQLite可视化管理工具(SQLite Expert Pro) SQLite特点: 1. 遵守ACID(原子性.一致性.隔离性和持久性)的关系型数据库管理系统:2. 不是一个C/S结构的数据库引擎,而是被集成在用户程序中:不是一个应用程序与之通信的进程:3. 是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件.4. Android.iOS等移动操作系统中的数据库实现就使用的SQLite3:它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多程序语言相结合,比如 Tcl.C

mysql索引原理深度解析 一.总结 一句话总结: mysql索引是b+树,因为b+树在范围查找.节点查找等方面优化 hash索引,完全平衡二叉树,b树等 1.数据库中最常见的慢查询优化方式是什么? 加索引 2.为什么加索引能优化慢查询? 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 3.你知道哪些数据结构可以提高查询速度? 哈希表,完全平衡二叉树,b树,b+树等等 4.解决hash冲突的两个方法? 链表法:冲突的放到一个链表上 再散列

前言 如果面试官问的是,为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树?这个问题时,给自己留一条后路,不要把B树喷的一文不值.因为网上有些答案是说,B树不适合做文件存储系统的索引结构.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.因此,就有了这篇文章的诞生~ 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构,其他存储引擎我们暂时不讨论. B树和B+树 开头,我们先回忆一下,B树和B+树的结构以及特点,如下所示:B树 注意一下B树的两个明显特点 树内的每个节点都存储数据 叶

JMeter测试MongoDB性能有两种方式,一种是利用JMeter直接进行测试MongoDB,还有一种是写Java代码方式测试MongoDB性能. 第一种方法 1.编写Java代码,内容如下: package com.test.mongodb; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.util.UUID; import java.util.conc

一.mongodb的监控 mongodb可以通过profile来监控数据,进行优化. 查看当前是否开启profile功能用命令 db.getProfilingLevel()  返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部 开始profile功能为 db.setProfilingLevel(level);  #level等级,值同上 level为1的时候,慢命令默认值为100ms,更改为db.setProfilingLevel(level,slowms

JMeter测试MongoDB性能有两种方式,一种是利用JMeter直接进行测试MongoDB,还有一种是写Java代码方式测试MongoDB性能. 第一种方法 1.编写Java代码,内容如下: package com.test.mongodb; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.util.UUID; import java.util.conc

转载自 http://www.cnblogs.com/yangxia-test JMeter测试MongoDB性能有两种方式,一种是利用JMeter直接进行测试MongoDB,还有一种是写Java代码方式测试MongoDB性能. 第一种方法 1.编写Java代码,内容如下: package com.test.mongodb; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; impo