一.各种数据结构介绍 这一小节结合哈希表.完全平衡二叉树.B树以及B+树的优缺点来介绍为什么选择B+树. 假如有这么一张表(表名:sanguo): (1)Hash索引 对name字段建立哈希索引: 根据name字段值进行hash计算,定位到数组的下标,因为字段值所对应的数组下标是哈希算法随机算出来的,所以可能出现哈希冲突.其中每一个节点存储的是name字段值及对应的行数据地址,那么对于这样一个索引结构,现在来执行下面的sql语句:  select * from sanguo where name

[IT168 专稿]存储是目前IT产业发展的一大热点,而RAID技术是构造高性能.海量存储的基础技术,也是构建网络存储的基础技术.专家认为,磁盘阵列的性能优势得益于磁盘运行的并行性,提高设备运行并行度可以提高磁盘的性能和数据安全性. 20年来,RAID 推出了一系列级别,包括RAID 0.RAID 1.RAID 2.RAID 3.RAID4.RAID 5,以及各种组合如 RAID 0+1 等.其中最广泛的包括RAID5与RAID10.但是一直以来,关于RAID5与RAID10的性能优劣的争端还是

阅读:RAID5和RAID10,哪种RAID更适合你-------------------------------------------2013/10/06 存储是目前IT产业发展的一大热点,而RAID技术是构造高性能.海量存储的基础技术,也是构建网络存储的基础技术.专家认为,磁盘阵列的性能优势得益于磁盘运行的并行性,提高设备运行并行度可以提高磁盘的性能和数据安全性.     20年来,RAID 推出了一系列级别,包括RAID 0.RAID 1.RAID 2.RAID 3.RAID4.RAID

转自 http://storage.it168.com/h/2007-06-28/200706281204046_3.shtml 存储是目前IT产业发展的一大热点,而RAID技术是构造高性能.海量存储的基础技术,也是构建网络存储的基础技术.专家认为,磁盘阵列的性能优势得益于磁盘运行的并行性,提高设备运行并行度可以提高磁盘的性能和数据安全性. 20年来,RAID 推出了一系列级别,包括RAID 0.RAID 1.RAID 2.RAID 3.RAID4.RAID 5,以及各种组合如 RAID 0+1

"Hadoop能做什么?" ,概括如下: 1)搜索引擎:这也正是Doug Cutting设计Hadoop的初衷,为了针对大规模的网页快速建立索引: 2)大数据存储:利用Hadoop的分布式存储能力,例如数据备份.数据仓库等: 3)大数据处理:利用Hadoop的分布式处理能力,例如数据挖掘.数据分析等: 4)科学研究:Hadoop是一种分布式的开源框架,对于分布式系统有很大程度地参考价值. Hadoop有三种不同的模式操作,分别为单机模式.伪分布模式和全分布模式.每种模式的详细介绍以及单

JavaScript最初是为Web应用程序而创建的.随着前端技术的发展,比起纯JavaScript 脚本,大多数开发人员更喜欢使用基于JavaScript的框架来开发Web应用,如Vue.React等.这些框架大大简化了你的代码,也使你能够完成更多的全栈工作. 使用什么类型的框架决定了应用程序的敏捷程度.因此,您必须慎重选择.在充满多样性的前端生态中,有两个框架十分引人瞩目——Ember.js和Vue.js. 本文,我们将就这两个框架进行对比,帮助你判断哪个框架才更适合你. 开发者为什么要为选择

web前端相对于其他软件开发是比较容易入门的,但是如果深入学习就比较困难了,这门技能需要从业人员掌握一定的设计.代码.交互技能和一些SEO技能,容易入门还涉及这么多知识和技能,那学习web前端开发到底是培训好还是自学好,哪种效率更高些? 其实我们在网络.APP上浏览网页时看到的所有漂亮的页面都是由web前端来实现的,在我们看来简单,但一个小小的符号都是web前端工作者经过仔细斟酌得到的.针对这些观点,我们就简单来了解下web前端开发培训和自学各自优劣势: web前端开发培训优劣势: 优势:1.学

作者:Dmitri Pavlutin 译者:小维FE 原文:dmitripavlutin.com 国外文章,笔者采用意译的方式,以保证文章的可读性. 当执行像数据获取这样的I/O操作时,你必须发起获取请求,等待响应,将响应数据保存到组件的状态中,最后渲染.异步的数据获取会要求额外的工作来适应React的声明性,React也在逐步改进去最小化这种额外的工作.生命周期函数,hooks和suspense都是React中获取数据的方式,我将在下面的示例中分别讨论它们的优缺点.只有了解每种方式的具体细节才

相信不少开发者已经或多或少对百度EasyDL有所耳闻或有所尝试,作为零算法基础实现图像分类和物体检测的”神器”,支持使用少量训练数据,使用通用算法训练,就能很快得到一个图像分类模型.最近百度EasyDL又增加了新的算法AutoDL Transfer (高精度算法).AutoDL Transfer是百度研发的AutoDL技术之一,结合模型网络结构搜索.迁移学习技术.并针对用户数据进行自动优化的模型,与通用算法相比,训练时间稍长,但更适用于图像的细分类场景,例如,通用算法可适用于区分猫和狗,但如果要

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da

内核对象&句柄 目录 1 内核对象的概念 2 内核对象的使用计数 3 句柄 4 句柄表   项目工程代码中设计句柄的使用,一时不知句柄是何物,通过查阅自学之后,对句柄及其使用有一个初步的了解.分享出来,算是抛砖引玉吧.  在阐述句柄之前,先说明一下内核对象. 1 内核对象的概念   内核对象就是一个内存块,有内核分配,只能由内核访问.   内存块是一种数据结构,其中的数据成员负责维护该对象的相应信息,这个数据结构以及其中的数据成员只能由内核访问,应用程序是无法访问到的,更别说修改其中的数据成员了

为什么ELT更适合于企业数据应用 DataPipeline 陈肃 为什么现在企业环境中,一个ELT的方案会比ETL的方案更有优势,实际上是由企业数据应用特点决定的. 首先在一个企业数据应用里面我们对数据转换的灵活性要求越来越高,传统来说如果是BI应用可能相对来说是比较容易抽象的.但是现在大量企业在开发各种各样AI应用,AI应用有一个非常大的特点,它对于特征的抽取转化的过程是根据算法决定的,其实没有一个通用的方案能够使用一个ETL工具完成AI应用所需要的数据转换工作. 通常情况下,特征的抽取计算是

1优缺点 非常非常的快,有测评说比Memcached还快(当大家都是单CPU的时候),而且是无短板的快,读写都一般的快,所有API都差不多快,也没有MySQL Cluster.MongoDB那样更新同一条记录如Counter时慢下去的毛病. 丰富的数据结构,超越了一般的Key-Value数据库而被认为是一个数据结构服务器.组合各种结构,限制Redis用途的是你自己的想象力,作者自己捉刀写的用途入门. 因为是个人作品,Redis目前只有2.3万行代码,Keep it simple的死硬做法,使得普

原文:详细介绍Redis的几种数据结构以及使用注意事项 1. Overview 1.1 资料 <The Little Redis Book>,最好的入门小册子,可以先于一切文档之前看,免费.Github上有中文翻译,见the-little-redis-book 作者Antirez的博客,Antirez维护的Redis Twitter. Redis 命令中文版,huangz同学的翻译. Redis设计与实现,又是huangz同学的巨作,深入了解内部实现机制. Redis 2.6源码中文注释版,继

B+树比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引 为什么选择B+树作为数据库索引结构?   背景 首先,来谈谈B树.为什么要使用B树?我们需要明白以下两个事实: [事实1]不同容量的存储器,访问速度差异悬殊.以磁盘和内存为例,访问磁盘的时间大概是ms级的,访问内存的时间大概是ns级的.有个形象的比喻,若一次内存访问需要1秒,则一次外存访问需要1天.所以,现在的存储系统,都是分级组织的.最常用的数据尽可能放在更高层.更小的存储器中,只有在当前层找不到,才向更低层.更大的存储器中寻找.这也

熟悉 MySQL 的同学一定都知道,MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好.MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤,然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤,对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下<MySQL复杂where条件分析>. 上述这种处理复杂条件查询的方式因为只能通过一个索引进行过滤,所以需要进行大量的 I/O 操作来读取行数据,并消耗 CPU 进行内存过滤,导致查询性能的下降. 而 ElasticSearch 因其特性,十分适合进行复杂条件查询,是业界主流的复杂条件查询

五种数据结构 一.全局key操作 --删 flushdb --清空当前选择的数据库 del mykey mykey2 --删除了两个 Keys --改 --将当前数据库中的 mysetkey 键移入到 ID 为 1 的数据库中 rename mykey mykey1 --将 mykey 改名为 mykey1 renamenx oldkey newkey --如果 newkey 已经存在,则无效 --将该键的超时设置为 100 秒 persist mykey --将该 Key 的超时去掉,变成持久

今天看数据库,书中提到:由于索引是采用 B 树结构存储的,所以对应的索引项并不会被删除,经过一段时间的增删改操作后,数据库中就会出现大量的存储碎片, 这和磁盘碎片.内存碎片产生原理是类似的,这些存储碎片不仅占用了存储空间,而且降低了数据库运行的速度.如果发现索引中存在过多的存储碎片的话就要进行 “碎片整理”了,最方便的“碎片整理” 手段就是重建索引, 重建索引会将先前创建的索引删除然后重新创建索引,主流数据库管理系统都提供了重建索引的功能,比如 REINDEX.REBUILD 等,如果使用的数据

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 更多优选 一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了 3万字总结,Mysql优化之精髓 为了不复制粘贴,我被逼着学会了JAVA爬虫 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 写在前边 也当过面试官,面试过不少应聘者,因为是我自己招人自己用,所以我不会看应聘者造火箭的技术有多牛比,只看拧螺丝的手艺瓷不瓷实.毕竟以后是一个整体,拖了大家后

本文案例收录在 https://github.com/chengxy-nds/Springboot-Notebook 也当过面试官,面试过不少应聘者,因为是我自己招人自己用,所以我不会看应聘者造火箭的技术有多牛比,只看拧螺丝的手艺瓷不瓷实.毕竟以后是一个整体,拖了大家后腿团队都很难受.面试的题目一般也不会太难,就像问Redis,我只是想确认他真正用过就够了.Redis 5种基础数据结构和简单操作要知道,最基本的要求,如果这个时候他会说出每种数据结构大致的应用场景,那么这一定是加分的,起码要比那些

如图所示,Redis中提供了9种不同的数据操作类型,他们分别代表了不同的数据存储结构. 图2-17 数据类型 String类型 String类型是Redis用的较多的一个基本类型,也是最简单的一种类型,它和我们在Java中使用的字符类型什么太大区别,具体结构如图2-18所示. 图2-19 String常用操作指令 常用炒作指令如图2-20所示,更多的指令查询:http://doc.redisfans.com/ 图2-20 String的实际存储结构 学过C++的同学都知道,C++中没有Strin